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东南大学发布全球首个混凝土材料科学大模型

东南大学材料科学与工程学院刘加平院士团队发布国内首个混凝土材料科学大模型——“砼真砼知”大模型。该模型由实验室联合东南大学大数据中心、阿里云计算有限公司共同打造,已应用于南京北站建设项目中。 根据介绍,混凝土作为一种多相、多组分的复杂材料,其性能极易受季节变化、原材料波动等环境因素影响,而“砼真砼知”大模型能够将多种影响因素统一纳入计算框架,显著提升混凝土性能预测的准确性。 大模型打造开放式智能体广场,推出性能预测、配比设计、开裂风险评估三大核心智能体,通过“大模型+小模型”协同,实现从参数输入到方案生成的端到端闭环,为“从性能目标到最优配方”“从结构参数到开裂风险评估”等依赖经验的复杂问题,提供标准化、高精度的量化决策工具,填补混凝土材料智能设计领域的技术空白。 相较于通用大模型在专业领域的“幻觉”与不确定性,“砼真砼知”大模型以“深度专业化”构...

Cursor 深度技术分享:安全地为大型代码库建立索引

转载自:https://cursor.com/cn/blog/secure-codebase-indexing 语义搜索是提升智能体性能的最重要驱动因素之一。在我们最近的评估中,它平均将响应准确率提升了 12.5%,生成的代码修改更有可能在代码库中被保留,并整体提高了请求满意度。 为了支持语义搜索,Cursor 会在你打开项目时为你的代码库构建一个可搜索的索引。对于小型项目,这几乎是瞬间完成的。但如果采用朴素方式为包含数万文件的大型仓库建立索引,处理可能需要数小时,而且在至少 80% 的工作完成之前,语义搜索都无法使用。 我们尝试基于一个简单的观察来加速索引:大多数团队实际上都在使用几乎完全相同的代码库副本。事实上,在同一组织内,不同用户之间的同一代码库克隆版本,相似度平均达到 92%。 这意味着,当有人加入团队或更换电脑时,我们无需每次都从头重建索引,而是可以安全地复用队友已有的索引。对于最大型的仓库,这能将首次查询的等待时间从数小时缩短到几秒。 构建第一个索引 Cursor 使用Merkle tree来构建它对代码库的初始视图...

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