「多图案掩模版」共找到 4110 篇相关文章
当AI接管70%代码审查工作，剩下的30%才是 “地狱模式”
2024年初“Vibe Coding”成热词，其虽能快速验证想法，但在大型企业项目中“不可控性”凸显。亚马逊云科技研发的Kiro，尝试解决“从提示词到生产”的断裂问题。目前代码审查多采用混合模式，AI仅处初级阶段。
AI 智能体实战：100+次迭代后的意图识别提升之道
文章围绕AI智能体意图识别与槽位抽取展开，介绍初级到高阶四种方案。初级方案简单高效但意图多易出错；中级解耦架构，适用于复杂场景；进阶用RAG召回解决意图识别不准；高阶应对多轮对话挑战，各有优劣。
AI 陪伴赛道，会诞生下一个「泡泡玛特」吗？ | GAIR Live
AI科技评论组织“AI陪伴”线上圆桌，多位从业者探讨AI陪伴是否伪命题、不同人群接受度、产品核心价值等，还讨论IP对AI硬件的重要性、硬件与软件优势、是否出海等问题。
AI 工程化进行时：当上百个专家探讨“落地”这件事
10月23 - 25日，QCon全球软件开发大会·上海站（2025）举办，超1300人参与。极客邦科技创始人霍太稳称AI进入‘深水区’，工程化落地是关键。多位专家演讲，探讨AI基础设施、智能体等话题，27个分论坛覆盖AI工程化全链路。
ScienceDiscovery实现树搜索驱动RSI，加速科学发现，小时级写出通用积分器，低成本找出物理科学规律
openJiuwen社区的ScienceDiscovery把科研试错交给程序，通过树搜索实现科研场景产物RSI。它能在多个案例中高效产出成果，成本低、耗时短，且底座灵活，可换算法和任务，但推广需解决验证速度和可信度问题。
AI制造AI、仓库级Coding到Agent底座：2026奇点智能技术大会首批议题公布
2026 奇点智能技术大会将于 11 月 20 - 21 日在北京举行，同期还有 C++ 及系统软件技术大会。大会公布首批核心议题，涵盖 AI 制造 AI、AI Coding、Agent 基础设施、世界模型、具身智能等前沿技术，多位专家将分享实践经验。
BesiegeField：LLM能否学会设计机器？
香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField，探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角，测试LLM，提出多智能体迭代设计流程等，发现LLM有挑战但并非不可实现，如Gemini 2.5 Pro表现不错。
Vibe之下，AI之上：海淀创新生态的“社区”引力法则
2025年9月17 - 21日，2025 AI创造者嘉年华在海淀中关村创业大街举办。活动由多单位联合主办，含五大板块，呈现年轻化、社区化、跨界融合特点。它是读懂海淀AI实力的入口，体现其在AI科研、技术研发等方面的优势。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战，如故障多、资源利用低等，还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”｜Best Minds
本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”，其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等，认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。