前端开发效率
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寒武纪：云边端一体化环境 大幅提升开发效率
近日，寒武纪发布 2024 年度业绩快报。数据显示，2024 年公司实现营业收入 117，446.44 万元，较上年同期增加 46，507.78 万元，同比大幅增长 65.56%。寒武纪表示:公司营业收入较上年同期增长 65.56%，主要系报告期内公司持续拓展市场，积极助力人工智能应用落地，使得报告期内收入规模较上年同期大幅增长。资深产业观察家李宏宇在接受媒体采访时指出，当下AI技术的应用范围在�
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联发科发布天玑开发工具集：大幅提升开发效率，一套工具全部搞定
AI终端体验的跃升，不仅来自于芯片算力的提升，更仰赖于系统化的工具支持与生态配合。在MDDC2025大会现场，联发科首次以“全家桶”形式发布横跨AI应用与移动游戏的完整开发平台：NeuronStudio专注AI模型全流程开发，支持一站式适配与调优；DimensityProfiler面向游戏性能调试，提供包括实时分析、回放分析、逐帧调试、深度回放在内的四大模式；天玑AI开发套件2.0则在模型库规模、训练能力、平台开放性等多个维度完成跨代升级。这种从芯片到底层工具的协同体系，正在降低AI开发的技术门槛，提升部署效率，也让“智能体化用户体验”成为整个移动生态链可触可感的现实方向。
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开发效率提升100倍！腾讯云AI代码助手正式搭载DeepSeek-V3-0324顶级模型
腾讯云AI代码助手最新宣布，正式搭载DeepSeek-V3-0324顶级模型。下载/更新AI代码助手插件即可用，官方号称开发效率能直接提升100倍。腾讯总结了DeepSeek-V3-0324的五大强项：创新的训练策略-采用无辅助损失的负载均衡，避免传统方法的性能损失-多token预测训练提升推理速度，FP8混合精度训练显著降低计算成本-在超大规模模型上验证FP8训练的有效性，提高训练效率优化的MoE架构-动态调整偏差项，防止路由崩溃，性能提升15%以上-节点受限路由机制减少跨节点通信流量至1/3，结合FP8调度与RDMA优化，训练效率提升40%-支持128K超长上下文，可处理50页PDF或完整代码库，多轮对话记忆更强综合能力大幅提升-关键指标突破性进步，在各项权威基准测试中相较于初代V3，在关键指标上展现了突破性进步。
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DeepSeek V3小版本大升级：推理、前端开发加强 这些能力超越GPT-4.5
今晚，DeepSeek官宣，DeepSeekV3模型已完成小版本升级。目前版本号为DeepSeek-V3-0324，用户登录官方网页、App、小程序进入对话界面后，关闭深度思考即可体验，API接口和使用方式保持不变。与DeepSeek-R1保持一致，此次DeepSeek开源仓库统一采用MITLicense，并允许用户利用模型输出、通过模型蒸馏等方式训练其他模型。
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Web前端开发是否可以简化？AXUI前端框架是个解决方案
采访媒体：本站编辑，小何被采访人：AXUI工程师，锋哥采访时间：2025年3月14日采访地点：深圳引言前端开发是指用户与软件或网页直接交互的界面设计和开发，涉及文字、图片、视频、音频、游戏等多媒体内容的整合与呈现。随着前端项目的复杂化，前端工程师不仅需要掌握HTML、CSS和JavaScript等基础语言需熟练使用Webpack、rollup等打包工具，以及VUE、React等技术框架和UI框架。前端技术更新很快，对于前端工程师言，或许专注前端技术标准，以不变应万变是个很好的选择。
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开发效率提升100倍！腾讯自研游戏AI引擎GiiNEX发布
据GiiNEX游戏AI引擎”公众号介绍，在2024全球游戏开发者大会上，腾讯发布自研游戏A引擎GiiNEX。GiiNEX利用大模型等生成式AI技术，面向AINPC、场景制作、内容生成等多个场景提供支持。GiiNEX利用大模型等生成式AI技术，为玩家提供了一系列游戏内可用的UGC关卡设计工具，并已在游戏《元梦之星》上线。
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StarCoder 2：用于代码生成与分析的开源模型，提高开发效率
StarCoder2是一款专为代码生成和分析设计开源模型，拥有3B、7B和15B参数版本，具备16384令牌上下文窗口，在3-4万亿Tokens上进行训练。其支持的600多种编程语言使其成为多领域开发者的得力助手。StarCoder2的推出为开发者提供了一个全方位的代码支持工具，不仅能够提高开发效率在代码质量、学习与教育以及代码优化等方面发挥着积极作用。
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GitLab推出对话式AI工具Duo Chat 提升开发效率
在软件开发中，开发人员在处理复杂代码或高效管理项目问题时经常面临挑战。在工作流中找到正确的信息和协助可能是一项难题。通过解决开发过程中面临的挑战并提供隐私至上的方法，GitLab正在努力使AI成为全球开发人员的有价值且易于访问的工具。
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英伟达与 Anyscale 合作：提高大型语言模型和生成式 AI 应用的开发效率
用于生成式AI工具的大型语言模型通常会极大地增加对更多处理器的需求，这些处理器通常价格昂贵且供应受限。即使是云资源也不能总是解决企业试图扩展规模并利用最新的生成式AI技术所面临的问题。」Anyscale首席执行官兼联合创始人RobertNishihara在一份声明中表示。
