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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。

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。

浙江大学与上海人工智能实验室联合推出 LabVLA，探索更具泛化能力的科学具身智能范式。团队构建仿真数据引擎 RoboGenesis 与语料 LabEmbodied - Data，LabVLA 在多测试中表现良好，还将探索多场景应用。

大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。

上海人工智能实验室发布开源的 Science Context Protocol (SCP)，它能连接 AI 智能体与多设备进行自动化科学探究。相比 MCP，其结构更安全，可管理模拟和实体实验，促进跨学科合作。

InfoQ 2025 年软件架构和设计趋势报告，借助《跨越鸿沟》模型分类。涉及 AI 多方面趋势，如 LLM 普及但应用场景存疑，还有 Agentic AI、SLM 等创新领域，以及 RAG、AI 辅助开发等不同阶段趋势。

DeepAnalyze是业界首个能自主完成数据科学任务的智能体大语言模型，可自动执行数据准备、分析等任务，支持多种数据源，且模型、代码等全部开源，还给出了使用和开发方法。

微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架，无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证，揭示关键洞察与启示。

随着摩尔定律发展放缓，集成芯片与芯粒技术对高性能芯片设计制造愈发重要。孙凝晖院士在2025年度晶上系统生态大会指出，集成芯片是提升性能新路径，但芯粒集成度提升带来三大科学问题。

在人工智能辅助编程时代，自主代理编程系统虽加快开发速度，但存在不稳定性。自主测试可对比代码与测试，对软件基础设施组件测试有益。吴恩达分享编程智能体问题及测试重点领域。