「推理不确定性」共找到 2101 篇相关文章
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
The Batch: 866｜GPT-5 起飞遇乱流
OpenAI推出GPT - 5及其系列模型，涵盖多种类型，有新功能与性能提升。但发布中路由器故障等问题让用户失望。它在部分基准测试表现佳，不过抽象推理能力有不足，还回顾了发布历程。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容。
业务逻辑的“坍塌”：当应用层只剩下胶水代码，在 AI Agent 时代，我们该构建什么
作者梳理从“怀疑AI”到“理解并驾驭AI”的心路，探讨LLM不确定性、AI开发概念，手搓Agent示例介绍开发关键点，分析LangChain价值，思考混合架构，还从性能视角看LLM，回顾其关键跃迁。
AI工程vs传统工程 —「道法术」中的变与不变
本文从“道、法、术”三个层面对比AI工程与传统软件工程异同，指出AI工程是在传统工程基础上，为应对大模型不确定性进行的架构升级，还结合淘宝AI搜索实践提出AI工程应对策略。
Anthropic 再发长文：首次详细揭秘Agent的评估全过程「Claude code开发过程的经验总结」
Anthropic在Claude Code等开发及与客户合作中总结出AI Agent评估方法。文章介绍评估基本结构、构建原因、评分器类型、不同Agent评估法、应对不确定性指标、构建路线图及与其他方法协同方式。
全面解析 Agent Engineering 的 10 大工程维度：生产级 Agent 系统的炼成之路。
技术突破让AI智能体成热点，但应用走向真实业务暴露出工程瓶颈。本文围绕智能体工程及其10个核心维度，剖析从“不确定的LLM能力”到“可靠的生产级Agent系统”的炼成之路。
AI修真的一年：学者们怎么看“真智能”？｜甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者，探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破，分析研究路径，还谈选择标准与未来期待，指出AI是工程实践命题，真与假关乎信念选择。
The Batch：835 | 图表中的 AI 市场趋势
知名投资分析师 Mary Meeker 时隔六年发布 340 页 AI 市场报告。报告指出 AI 变革快、性能攀升、有新兴能力，还会影响劳动力等，同时也带来经济不确定性，当下是开发软件应用的黄金时期。
谷歌AI的“心脏”长什么样？读懂TPU就够了
文章介绍了谷歌TPU的发展历程，从2015年为解决AI计算效率瓶颈自研，发展到如今成为谷歌“经济支柱”。还对比了谷歌、英伟达、亚马逊的芯片路线，强调谷歌全栈垂直整合策略使TPU在推理时代优势明显。