「老旧系统迁移」共找到 2006 篇相关文章
终于用上啦，3.9 万 Star archify，程序员福音！！！！
架构图常与代码脱节，约3.9万Star的archify让Agent先把代码库或系统描述写成带类型的JSON，经布局、检查后交付可交互系统地图，它先结构化、验证再交付，适用于特定场景。
我是微软工程师，编程了30多年，如今我几乎不再编程了
微软资深工程师 Paul Payne 分享编程 30 多年感受，认为 AI 正颠覆软件工程领域。他所在团队研究 LLM 驱动系统，系统从程序员手中接走大量工作，Amplifier 等工具让编程变得更简单，人类程序员价值将升华。
Anthropic：这样构建Agent，性能提升90%！
Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法，该系统是Claude内置Research功能。干货多，涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%，但烧钱，适合高价值复杂任务。
3000块钱，这支中国团队把ChatGPT成功的“秘密”用在了机器人训练上
国内穹明智能团队推出千元级手持采集系统 UMI ver.2 并开源。该系统精度达毫米级、能双臂协同，成本低、部署快。团队认为数据是关键，还计划搭建机器人数据 infra，预计新模型范式很快出现。
作业帮Flink On K8s落地实践
本文分享作业帮2025年Flink on k8s的探索与实践，包括选型思考、平台架构演进等关键内容。介绍了历史on Yarn模式的问题，阐述选型Flink K8s Operator模式的原因，还提及任务状态观测、环境资源成本等，分析核心问题并给出解决方案。
无问芯穹曾书霖谈 AI 2.0 时代的大模型推理：从模型到硬件的协同优化
本文整理自无问芯穹总经理曾书霖博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会演讲。他介绍软硬件协同优化提升智能系统能效成果，结合华为昇腾集群实践，探讨 AI 推理系统演进趋势，还从云、端维度分享大模型推理实践与挑战。
CVPR 2026 三维视觉趋势梳理：从 RGB 感知，到真实世界建模
计算机视觉行业从追求识别能力转向关注视觉系统对真实世界的理解。CVPR 2026研究中，多视角、事件视觉、开放集3D生成和相机运动轨迹被引入视觉理解，多篇论文从不同侧面推动视觉系统走向对真实世界的理解。
1.9K Star 谷歌开源MCP Toolbox,支持langchain、llamaindex、各类数据库
谷歌开源MCP Toolbox获1.9K Star，支持langchain、llamaindex和各类数据库。它位于应用编排框架间，能简化数据库配置等，可用自然语言交互，还给出python调用方法。
第 2 章 主流 Agent 模式深度解析
文章深度解析主流 Agent 模式，用生活化类比介绍了 ReAct、Plan - and - Execute、Tool Use、Reflection / Self - Critique 四种模式，阐述其技术要点、优缺点及适用场景，还对多模式进行对比。
顶尖数学家含泪退圈：熬了多年的博士难题，被AI几周秒杀！
顶尖数学学者Rishikesh Gajjala靠AI攻破博士课题，却宣布退出学术圈。他认为AI生成证明虽精巧但难验证，“漂亮证明未验证和垃圾无异”。他投身形式化验证领域，而AxiomProver完成“246定理”形式化验证。