「Flink架构优化」共找到 2850 篇相关文章
Loop Engineering，4层循环自我进化
Loop Engineering旨在解决人工调度agent的问题，设计系统替人prompt。其系统是四层嵌套循环，从内到外分别让agent干活、干得对、知道何时干、越干越好，还指出优化循环结构收益渐增。
AI 时代的洞察方法论：结构化思维与能力迁移
文章以高盛数字化架构设计为例，探讨AI时代技术分析的能力迁移。指出AI使信息采集整合成本降低，技术分析重心从找信息转向构建模型，建模仍是洞察主战场，AI可加速知识铺垫，但模型切换需人类完成。
从《塞尔达传说》理解 Agent 的上下文工程：Claude Skills 还是被低估了
Claude Skills 是为 AI 设计的「技能包」，能把复杂任务指令打包。作者认为其信息分层设计哲学是关键突破，以《塞尔达传说》为例，介绍了信息分层和按需加载理念，还阐述了三层架构及应用案例、挑战和通用原则。
重构一个类，JVM竟省下2.9G内存？
文章复盘优化JVM内存的过程，仅重构一个类，堆内存从3205MB降至211MB。原设计用通用容器在海量数据下成“内存吞噬者”，新方案用FastUtil的Long2ObjectOpenHashMap和int[]，还详解了其原理和优势。
GPT-5攻入数学圈，证明定理快过博士生？网友热议AI新角色
9月初，arXiv一篇论文将GPT - 5写进数学研究成果。它解决了第四矩定理‘收敛速度’的空白，还在凸优化领域提升收敛界限。不过它常犯错，需人类引导，且成果原创性存疑，引发对科研和博士培养的担忧。
一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
文章区分了提示词、提示词工程和上下文工程的概念。提示词是给AI模型的输入文本；提示词工程是设计、测试、优化提示词的过程；上下文工程是为大模型构建动态上下文的学科，在AI Agent背景下诞生。
MoE推理「王炸」组合：昇腾×盘古让推理性能狂飙6-8倍
在通往AGI进程中，MoE模型成大模型推理提效关键。华为推出Pangu Pro MoE 72B模型，经多方面优化，推理性能提升6 - 8倍。还采用多种策略和算法，在昇腾不同平台展现卓越性能，为大模型落地提供支撑。
VLA不够了？触觉，将改写具身智能新格局
2026 年数据成具身智能竞赛焦点，IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地，触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架，创立戴盟机器人，发布数据集并开源部分数据，还阐释对具身智能多方面的思考。
李飞飞、Jim Fan和徐丹飞联合重磅论文：机器人灵巧手，可能走错了路
李飞飞等学者联合发表论文，分析当前触觉融合方案缺陷，提出 T - Rex 架构。它改变触觉输入方式，使用新编码方法和数据集，经三阶段训练，在 12 项任务评测中平均领先 30 个百分点，也指出了局限与未来方向。
AI祛魅之后：2026年将是AI脱下华丽外衣并穿上工装的一年
2026年AI将从概念验证迈向产业深处，展现实用价值。行业焦点从构建大模型转向让AI好用，还会从依赖算力扩张过渡到研究新架构。小模型崛起、智能体互联标准化、世界模型构建及物理智能落地成趋势。