「工程化方案」共找到 2101 篇相关文章
来自 Manus 的一手分享：如何构建 AI Agent 的上下文工程？
Manus 公司联合创始人季逸超分享为 Manus 搭建上下文工程的经验。文章探讨构建 AI 智能体时的关键抉择，给出围绕 KV - Cache 设计、通过掩码约束行为等构建原则，助开发者少走弯路。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。
结构化预处理让DeepSeek准确率提升51%，现已开源丨清华&深言
零成本降低大模型幻觉新方法LingoEDU，让DeepSeek准确率提升51%。它对上下文精准切分，形成篇章结构树。能解决现有方案两难困境，在多方面实验表现出色，有根治幻觉等核心价值。
清华团队开源发布首个结构化数据通用大模型
2025年8月29日，清华崔鹏教授团队联合稳准智能开源“极数”（Limi X）结构化数据通用大模型。它融合结构因果推断与预训练技术，适配多任务，性能超最优专用模型，已落地多个工业场景。
黄仁勋：每天都在用AI，提示工程可以提高认知水平
黄仁勋在CNN访谈称每天用AI，认为提示工程是高级认知技能，AI会重塑工作非消灭岗位，还提及中国市场重要性，宣布H20获批入华、将发新显卡RTX Pro，不过其他专家看法不一。
从狂热到工程、组织实践，OpenClaw这阵风能刮多久？
OpenClaw在中国开发者圈引发热潮，英伟达黄仁勋赞誉其为增长最快的开源软件。3月21 - 22日OpenClaw中国行将在12座城市同步举行，活动围绕其规模化使用、企业落地等具体问题展开，标志着其从热梗走向工程实践。
当 AI 产品卷向同质化，支付成为最后的增长杠杆
AI应用商业化进入新阶段，头部效应显现，竞争同质化严重。支付成为关键变量，其复杂性远超预想，支付失败损耗大。优化支付需系统诊断，它是商业化基础设施，影响营收。全球支付格局复杂，Payinsider助力企业搭建支付架构。
Grab 工程实践：将 LRU 升级为 TLRU，Android 图片缓存节省 50MB+
为改进 Android 应用图片缓存管理，Grab 工程师将 LRU 升级为 TLRU。通过引入基于时间的过期机制，fork Glide 项目扩展 DiskLruCache 实现。此方案让 95% 用户缓存省 50MB，可回收数 TB 存储空间。
AI 陪伴硬件的反共识讨论：主体性很重要，同质化竞争不存在
文章围绕AI陪伴硬件展开讨论，邀请创业者探讨产品角色定位、性别设定、用户反馈等问题。指出产品应注重主体性，避免破坏角色感，还提及应对同质化竞争、产品寿命、视觉研究等方面的思路。
大规模工程支撑场景下的多智能体系统设计：Grab 实践案例
Grab分析数据仓库（ADW）团队推出多智能体AI系统，处理数据仓库故障排查等工程请求，减少重复性运维。团队搭建多智能体架构，整合工具生态，考虑安全治理，解决上下文管理挑战，提升工作效率。