「工程知识引擎」共找到 1475 篇相关文章
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。
AI 六小龙近况：零一万物迎来三位新高管，李开复提出“一把手工程 ”
AI六小龙中的零一万物进行新一轮高管任命，沈鹏飞等三人加入。同时提出“一把手工程”核心战略，以“一横多纵”打法构建新格局，推动大模型ToB解决方案落地，探索AI商业化新方向。
YC最新总结顶尖的提示词应该怎么写？
提示工程在大模型时代愈发重要，其核心在于提示词设计。近日，YC在播客分享从与大模型创业公司学到的提示工程实践，涵盖核心原则、进阶技巧、企业级实践、创业者模式等内容。
转载 | 鄂维南院士：关于推动AI从工程化走向科学化的一点思考
鄂维南院士探讨推动AI从工程化走向科学化。回顾AI先驱，指出基础理论滞后致发展起伏、大模型开发依赖经验。介绍AI主要方法，分析深度学习基础理论问题，强调从系统角度看待AI，认为已到科学化转折点。
火山引擎 veFuser：面向扩散模型的图像与视频生成推理服务框架
近年来扩散模型在图像和视频生成领域取得突破，但 DiT 模型推理面临计算量大、模型多样、实时性需求等挑战。火山引擎推出 veFuser 推理框架，能在图片和视频生成上实现低延迟、低成本的高质量体验，且未来会持续迭代。
2年内AI生成世界90%知识！老黄2小时重磅访谈「剧透」未来
新智元报道黄仁勋2.5小时访谈，他透露2 - 3年内90%知识或由AI生成，强调AI尽头是能源，提出通用高收入概念，还分享英伟达危机、童年经历，解答AI意识、失控等问题。
专为“超大模型而生”，新一代训练引擎 XTuner V1 开源！
9月8日，上海AI实验室开源书生大模型新一代训练引擎XTuner V1。它能应对复杂训练场景、速度更快，尤其在超大规模稀疏混合专家（MoE）模型训练中优势显著。还将一并开源AIOps工具DeepTrace与ClusterX。
Pinterest 工程通过运行时感知分片将 Android CI 构建时间缩短了 36%
Pinterest 发布技术案例研究，介绍工程团队通过运行时感知的测试分片策略和内部测试平台，将 Android CI 构建时间缩短超 36%，还对比了其他公司提升 CI 性能的做法。
深度解读《AI 智能体的上下文工程》：构建高效 Agent 的七个宝贵教训
作者解读 Manus 团队文章，结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点，如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等，还给出总结与核心启示，对 Agent 开发有借鉴意义。
撕开Claude Code真相：让它好用的98.4%，是工程不是AI
X用户推文曝光Claude Code项目模板，实则是公开范式。研究显示Claude Code 98.4%是工程基建。OpenAI等团队已将AI编程跑成生产线，普通开发者也能搭建入门版基建。