「国产软件栈」共找到 1312 篇相关文章
开源即登榜!登顶全球前十AI编程智能体,UCL初创团队开源Prometheus
UCL初创团队EuniAI开源AI软件智能体Prometheus,在SWE - bench Verified上Pass@1达71.2%,成绩入官方主榜。它有图结构推理设计,能理解代码,成本低,官网有Demo展示其工程化能力。
“谈故障色变”到有章可循:美图 SRE 故障应急与复盘实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上,美图高级运维经理石鹏分享美图 SRE 团队故障应急与复盘实践,探讨故障应急各环节,剖析故障本质与原因,还交流 AIOps、LLM Ops 等技术。
李建忠:关于AI时代人机交互和智能体生态的研究和思考
在2025全球产品经理大会中,奇点智能研究院院长李建忠分享了大模型驱动的AI产业生态和产品创新。他谈到推理范式转换使模型进入“经验数据时代”,还分析了应用开发、人机交互范式转换及智能体生态演进,预言孤立App时代终结。
基于聊天的 AI 编程高效实践
本文探讨 Agent 对软件开发和开发者工作流的影响,以 GitHub Copilot“Agent 模式”构建维基搜索应用为例,对比不同 LLM 模型性能,指出要发挥 Agent 效能,可采用人机协作流程,经验是掌控其成果的关键。
大模型竞赛转向:决胜关键为何是“后训练”?
大模型价值主战场正向后训练转移。xAI发布的Grok 4通过后训练取得强大性能,在多项测试中领先。后训练可解决通用模型产业落地难题,不同公司探索新方法,且后训练有五大关键要素,阿里云提供一体化支撑。
如何让AI帮你做前端自动化测试?我们这样落地了
本文介绍阿里基于AI的UI自动化测试框架在专有云质量保障的实践。框架用开源browser - use等工具,采用自然语言驱动用例、动态元素定位等机制,还应对了大模型幻觉等挑战,也提及构建企业级数据分析Agent方案。
摩根士丹利如何攻克编程界的“最头疼问题”
金融巨头摩根士丹利开发AI工具DevGen.AI,将旧代码转现代语言,此难题通用工具难解决。该工具今年审阅900万行旧代码,节省28万小时。虽有局限,但降低对旧语言开发者依赖,且不会减少人才需求。
AI-Native 的 Infra 演化路线:L0 到 L5
文章来自 Agent Infra 创业者 Hang Huang,以其产品开发实践经验,分享 Agent Infra 机会。指出 AI 编程生产力跃迁,从写代码到掌控软件全生命周期是趋势,还提出 L0 - L5 模型描述 AI-Native Infra 演化路径。
Meta全开源HumanCLAW:基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界,如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW,将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足,未来可从多方向推进研究。
535B大模型“直播”训练三个月:代码、数据、Loss全公开,吴恩达公开力挺
当多数模型公司还在争论是否开放权重时,斯坦福大学的Marin项目启动535B-A23B模型训练,并公开训练过程。该项目旨在探索基础模型能否像开源软件一样被公开研究和建设,引发关注。