「目标实现」共找到 2600 篇相关文章
AI编码不是梦：手把手教你指挥Agent开发需求
文章聚焦AI实践应用，以后端开发为例，介绍用AI编码实现需求的流程，涵盖工程结构、各层代码生成等。还分析AI编程问题，提出解决方案，给出生产案例，最后展望AI在研发中的应用前景。
独家干货！Apache Iceberg未来蓝图：Open Lakehouse闭门会核心洞察
作者分享 Open Lakehouse 闭门会洞察，介绍 Apache Iceberg 现状与未来。2025 年 6 月发布 V3 规范，实现跨引擎操作。现正筹划 V4，有元数据优化、CDF 演进等方向，还探讨了 BLOB 类型和 Lance 格式融合等。
中美科技博弈下的生存法则
中美科技博弈围绕原创型创新、应用型创新、技术自主与安全、全球影响力构建四大维度展开。中国在部分领域实现局部反超，应用创新优势明显，但在科学前沿仍需追赶。文章还探讨了半导体、能源资源等方面的挑战与策略。
AI Coding 产品的陷阱：有 PMF 但还没有做到 BMPF
AI Coding 产品增长迅速，如 Lovable 预计年底 ARR 达 2.5 亿美金。但也暴露出盈利难题，多数产品利润为负。解决办法要么自建模型，但成本高；要么等大模型成本下降，却不太可行。AI Coding 产品或未实现 BMPF。
2个月，20亿美元估值、硅谷7500万美元投资，Manus给中国AI创业者指了条什么路？
文章以Manus为例，分析其国内被质疑、海外却受青睐的原因。指出它虽无自有模型，但为巨头带来增量价值。还借量子隧穿效应说明其先发红利，最后探讨其挑战、目标及对“套壳”看法。
32B 稠密模型推理能力超越 R1？中国秘密 AI 团队发布推理小模型 AM-Thinking-v1
2025年，国内神秘A - M - team在Hugging Face开源32B推理模型AM - Thinking - v1。它在多推理评测中击败DeepSeek - R1，与超大规模模型成绩相当。团队靠后训练方案挖掘32B模型潜力，探索小体量实现大能力路径。
刚刚，OpenAI 发了一份 13 页的「超级智能新政」
OpenAI 发布 13 页政策白皮书《智能时代的产业政策：以人为先》，提出让繁荣惠及所有人、降低风险、普及 AI 三大目标，并给出公共财富基金、效率红利分配、税制改革等具体方案，同时 Sam Altman 表达了对 AI 发展的紧迫感。
让AI真正懂数据：猫超Matra项目中的AI知识库建设之路
文章聚焦猫超Matra项目的AI知识库建设。猫超数据体系庞大但有治理难题，促使Matra项目诞生，旨在实现智能取数。文中详述知识库设计、实践及效果，还提及未来在准确性、保鲜性和能力拓展上的规划。
刚刚，OpenAI通用智能体ChatGPT Agent正式登场
北京时间周五凌晨，OpenAI发布全新ChatGPT Agent，实现通用智能体能力关键升级。它能自动用多种工具规划，完成复杂任务，已向部分订阅用户开放。其整合多能力，配备工具，基准测试表现佳，但也有安全风险。
【博客转载】CUDA Cooperative Groups
文章介绍CUDA cooperative groups，它让开发者创建和管理能同步通信的线程组，为GPU并行算法编程提供更灵活高效方式。文中讨论并行归约算法及用cooperative groups的实现，还对比不同归约求和方法及性能。