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工程知识引擎:Harness Engineering体系下的工程知识底座
现代软件开发中,AI编程智能体虽能写代码但难理解代码,缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎,整合多维数据源,有向量检索等六大能力,经评估可提升智能体效率与代码质量。
首创郎园成功举办AIGC视听产业人才新生态大会
2025年首创郎园AIGC视听产业人才新生态大会在北京举办,由多机构联合主办,众多高校、企业及嘉宾参与。大会聚焦构建产业‘星探’平台,展示成果、成立矩阵、发布资源包、启动大赛等,推动人才与产业对接。
最鲁棒的MLLM!港科大开源「退化感知推理新范式」 | AAAI'26
多模态大语言模型(MLLMs)在真实世界视觉退化下性能崩溃,制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral,提出显式结构化推理新范式,实现质量与鲁棒性双重突破。
Claude用户退订潮!被指高峰期偷换缩水模型,工程师列9大罪状呼吁全网退订
Claude出现大危机,AI工程师带头呼吁退订,列9大罪状,如高峰时段偷换缩水模型等。不少用户退订,转投OpenAI Codex,其使用量激增。这也让国产模型等获更多尝试,CLI AI编程模式受重视。
DeepSeek R2没来,Kimi K2来了,VLLM,SGLang首发支持
Moonshot AI发布Kimi K2大语言模型,采用混合专家架构,总参数量达1万亿。其有多项技术创新,在多个基准测试表现突出。发布两版本,用修改版MIT协议开源,vLLM、SGlang首发支持,已上线多服务。
为什么我觉得AGI并不会马上到来
作者Dwarkesh Patel认为AGI不会马上到来。当前大语言模型缺乏持续学习能力,难以替代人类工作;计算机操作能力受训练周期、数据等限制;推理能力虽有突破,但仍需时间发展。作者给出了具体预测时间。
前后端一起消失:AI Coding正在改写大厂工程师分工
大厂研发组织出现调整,美团前后端团队合并,蚂蚁网商让测试岗转研发岗。AI Coding普及使技术岗位划分重塑,前后端边界成“全栈能力”。AI编程工具虽有后端执行能力,但仍需资深工程师兜底。
ICML 2026 | 大模型内部也会长出「情绪树」,规模越大越懂人心
ICML2026 论文指出,大语言模型内部会自然形成类似人类心理学模型的「情绪树」,模型越大,情绪树越复杂,且在销售等任务上表现更好。同时,模型的情绪结构受身份设定影响,存在与人类相似的情绪识别偏见。
KV-Cache 实战策略:生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中,KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术,但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术,结合原理、实践与案例,为开发者提供解决方案,还探讨了未来演进方向。
AI辩论能力碾压人类,81.7%概率让你信服!研究登Nature子刊
《自然·人类行为》研究指出,在线辩论中,大语言模型根据对手特征个性化论点时,比人类更具说服力。实验显示,与GPT - 4辩论的参与者有81.7%更高概率认同其观点,应加强对大模型舆论操控的监管。