这个讲解视频详细介绍了 Uber 如何利用 AI 驱动的开发者工具，尤其是基于 LangGraph 和 LangChain 的系统，大幅提升其 5000 名工程师的生产力。Uber 的核心策略围绕着 构建直接改善开发者工作流程的产品，开发可重用的基础 AI 技术，并有意识地进行技术转移。文中重点介绍了 Validator 和 Autocover 两款工具，前者用于自动识别代码中的安全和最佳实践问题，后者则能高效生成高质量的测试代码。通过 组合领域专家代理和确定性组件，Uber 成功地节省了 21,000
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RK3576开发已经取得非常大的进展，但是还有两个核心BUG： 系统直接从 TF 卡启动（emmc已经支持），如果是emmc有官方系统，也支持从TF卡启动 带NPU之后的稳定性问题 目前我们已经开发支持 RK3576 的 NPU 的兼容 openai 的接口的Docker镜像：https://hub.docker.com/r/linkease/rkllm_openai/tags 同时马上还有 MTK 等等系列硬件的 24.10 的系统的支持。敬请期待！
感谢bilibili官方支持
测评了通义千问和Flux Kontext两款AI改图模型，通过相同图片和提示词，测试它们在镜头角度修改、背景替换、局部修改、风格转绘、文字替换、人像性别转换、物品添加、风格化生成、图片修复、水印与马赛克去除等多种功能上的表现，直观对比谁的改图能力更强。 Qwen修图：https://depcash.deployai365.com/web/?workflow_id=117 Kontext修图：https://depcash.deployai365.com/web/?workflow_id=106
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在学的时候，建个人代码库
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