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Source channel @githubtrending · Post #14835 · Jun 17

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#jupyter_notebook#jax Flax is a library for creating neural networks with JAX. It offers a flexible way to build and analyze these networks. The new Flax NNX API makes it easier to work with neural networks by using regular Python objects, which helps in creating, debugging, and analyzing models more efficiently. This means users can express their models in a more intuitive way, making it simpler to develop and modify neural networks. Flax also provides many tools and examples to help users get started quickly. https://github.com/google/flax

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#jupyter_notebook#jax
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Search: #frontier

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Yummy 😋

@godlynews1 · Post #14836 · 02/05/2026, 07:31 PM

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OpenAI推出Frontier平台——一个帮助企业构建、部署并能够真正开展工作的 AI 代理。 Frontier赋予AI代理与人类员工在工作中取得成功所需的相同技能：共享背景信息、入职培训、实践学习并获得反馈，以及明确的权限和界限。 这使得团队能够超越孤立的用例，打造出能在整个企业中发挥作用的 AI 同事。 HP、Intuit、Oracle、State Farm、Thermo Fisher 和 Uber 等公司是最早采用 Frontier 的企业之一；包括 BBVA、Cisco 和 T-Mobile 在内的数十家现有客户，已试点采用 Frontier 的方案来支持其一些最复杂、最有价值的 AI 项目。 🗒 标签: #OpenAI#Frontier#AI 📢 频道: @GodlyNews1 🤖 投稿: @GodlyNewsBot

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#openai#frontier#ai
DOFH - DevOps from hell

@dofh_ru · Post #4012 · 02/06/2026, 06:35 PM

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OpenAI запустила Frontier — платформу для найма ИИ-сотрудников // Теперь у каждого агента будет свой employee ID, онбординг и даже performance review. Frontier соединяет разрозненные системы компании: CRM, склады данных, тикеты, внутренние приложения. ИИ-агенты получают общий бизнес-контекст и могут работать с файлами, запускать код, использовать инструменты. Открытая платформа: можно подключать агентов от OpenAI, своих собственных или даже от конкурентов вроде Anthropic и Google. Среди первых клиентов: Uber, State Farm, Intuit, Thermo Fisher. Один клиент сэкономил 1500 часов в месяц на разработке. Аналитики уже называют это «событием вымирания» для традиционного корпоративного софта. 🧠Следи за AItoolz — нанимаем роботов #OpenAI#Frontier#ИИагенты ​​​​​​​​​​​​​​​​

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探索号

@seeker_rc · Post #20420 · 05/13/2026, 06:55 AM

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Auto Research 来了：当 AI 开始接管科研里最苦的活，意味着什么 如果几年前有人告诉我，AI 不仅能写代码、生成论文摘要，还能像一个真正的工程师那样，在实验室里反复寻找可行的策略、持续优化一个方案——我大概会觉得这个人科幻片看多了。 但最近读到一篇论文的时候，我的想法变了。 过去两年，大模型的能力突飞猛进，从写诗到写代码，从做数学题到跑实验流程，AI 擅长的事情越来越多。但真正做过科研和工程的人都清楚，最耗人的部分，往往不是提出第一个可行方案，而是后面那段漫长的「长期优化」——一个实验跑通了，但指标还差一点；一个算法能用了，但速度还不够快；一个电池快充策略成立了，但温度、寿命和析锂之间还需要反复平衡。 现实中的高价值成果，很多都不是「做出来」的，而是被... via 极客公园 标签: #Frontier#Eng#Agent ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。

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