「确定性交付」共找到 246 篇相关文章
SGLang 确定性推理实现技术细节笔记
文章围绕SGLang确定性推理展开，介绍其启用方式，详述批次不变性原理与Batch Invariant Ops实现，如Matmul Persistent Kernel设计；还阐述确定性采样、Attention Backend配置、AllReduce改动等，给出环境变量及测试脚本，有完整解决方案。
62岁软件教父Martin Fowler警告：AI泡沫下，裁员潮印证行业萧条，大模型正将编程拖入“非确定性深渊”！
62岁软件教父Martin Fowler在The Pragmatic Engineer节目中谈AI对软件开发的影响。他认为当下行业萧条，AI有泡沫，编程从确定性转向非确定性带来挑战，也催生新工作流程，还强调测试、重构等的重要性。
人工智能无法加速软件交付
文章以养狗比喻，指出有些机构用AI只看重速度，速度并非目标，为速度用AI缺乏可信度。强调应看重反馈，以反馈循环主导软件交付流程，还给出团队规模、产品开发等建议。
人工智能无法加速软件交付
文章指出速度不是软件交付目标，提升效率是为获反馈。片面追求速度不可取，如微软 Word 因功能堆砌失市场。引入人工智能只为提速不可信，应重视反馈，优化交付流程，借助 AI 打造更有格局产品。
企业 AI：方法论易得，交付力难求
2026年全球AI支出预计大增，但企业AI应用矛盾尖锐，需E2E交付。微软、亚马逊等巨头布局。阿里云蒋林泉总结RIDE方法论，后推出睿系列产品，能交付业务结果，在电销和翻译场景表现出色。
突然，被GLM-4.7的Coding交付能力惊到了
国内大模型圈因智谱启动A股上市而兴奋时，GLM系列再展“卷王”姿态，本月开源旗舰GLM - 4.7。它从代码大模型变为任务交付引擎，实测在多场景表现出色，能理解复杂意图、交付高质量代码。
成立7个月首发声！百亿美金独角兽万字雄文：攻克LLM推理非确定性难题
估值120亿美元的Thinking Machines Lab成立7个月首次公开研究成果，揭示LLM推理非确定性的真凶是kernel缺乏批处理不变性。介绍了实现批处理不变性的方法，还通过实验展示其效果及对同策略强化学习的意义。
用“蒸汽机”生成视频，还能音视频一体化交付？
8月21日百度营销发布百度蒸汽机2.0，含多版本，有声版可音视频一体化交付。经测试，其生成视频细节佳、运动规律合理。它能解决影视业诸多痛点，成本低，还可免费使用。
推理快，交付慢：“全球最大AI芯片”Cerebras的商业化考验
本文分析“全球最大AI芯片”厂商Cerebras的商业化现状，结合与OpenAI的合作动态、最新财报数据，拆解其晶圆级推理芯片的技术优势，同时点出其交付、现金流等核心考验，探讨推理芯片赛道的路线选择。
代码生成越来越快，软件交付真正的瓶颈转向了哪里？
本文整理了2026云栖大会AI Native研发实践论坛的嘉宾分享，围绕代码生成提速后软件交付的新瓶颈问题，展示了阿里各业务线与学界的最新实践，探讨AI Native研发新方向。