「工程化方案」共找到 2103 篇相关文章
Karpathy泼冷水：AGI要等10年！根本没有「智能体元年」
在《Dwarkesh Podcast》访谈中，AI大佬Andrej Karpathy谈AI核心问题。他认为「智能体元年」说法过度，真正能用要十年；AGI也需十年，未来十年AI架构或基于Transformer；还分析了大模型、强化学习等现状与问题。
清华&巨人网络首创MoE多方言TTS框架，数据代码方法全开源
清华与巨人网络联合首创 DiaMoE-TTS 多方言 TTS 框架，数据、代码、方法全开源。它基于 IPA 体系，有 MoE 架构和低资源适配策略，在多语种验证，为方言语音合成提供低成本、可扩展方案。
Anthropic：怎么才能控制模型的行为，做好Agents?
Anthropic发关于AI Agents博客，围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源，有Context Rot现象，介绍了上下文工程概念、构成，还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。
CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”，10余项医学任务性能登顶
2025年9月17日，CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”。它基于超450万张影像数据集训练，在10余项医学任务测试中表现卓越。首创结构化对比自监督学习框架，为AI医疗应用提供创新路径。
百亿向量，毫秒响应：清华研发团队向量数据库 VexDB 首发，攻克模型幻觉难题
9月25日，清华数智引航团队发布向量数据库VexDB，能支持百亿千维向量数据毫秒级查询，召回准确度超99%。它可解决大模型幻觉问题，已在多领域深度应用，为企业AI转型提供方案。
Meta打开AI元认知，让AI不止会解题，还会总结套路了
Meta等机构提出‘元认知重用’机制，让大模型学会反思总结。大模型打造‘行为手册’，与主流RAG系统有本质区别。研究人员设计三种实战用法，虽有局限，但为大模型推理难题提供了解决方案。
刚刚，美团开源 SOTA 推理模型 LongCat-Flash-Thinking，性能逼近 GPT5-Thinking
美团宣布开源高效推理模型 LongCat-Flash-Thinking，性能逼近 GPT5-Thinking，是国内首个结合多种推理能力的大语言模型。它采用新方法提升性能，已在多平台开源，API 平台免费开放，还兼容主流 API 格式。
把AI装进数据库：PostgresML和Korvus的新思路
当下机器学习应用开发流程复杂，开源数据库Postgres带来惊喜。PostgresML团队让AI模型跑在数据库中，介绍了PostgresML和Korvus两个关键项目，二者结合降低复杂度，让‘在SQL里跑AI’成工程现实。
GPT-5仅23.3%，全球AI集体挂科！地狱级编程考试，夺金神话破灭
最新基准测试SWE-Bench Pro评估AI编程智能体，直面真实企业级工程任务。顶尖模型几乎溃败，GPT - 5仅23.3%。该测试解决现有基准数据污染、任务简单问题，能成未来LLM编码能力标尺。
当智能醒于物理世界，英伟达副总裁: 下一个十年属于物理AI！｜新智元十周年峰会
在新智元十年峰会上，NVIDIA副总裁赖俊杰揭示公司下一个十年战略核心——物理AI，它是继生成式AI和智能体AI后的下一波浪潮。物理AI与现实物理世界交互，但面临诸多挑战，英伟达为此开源Cosmos世界基础模型。