「端到端开发」共找到 3617 篇相关文章
RL加持的3D生成时代来了！首个「R1 式」文本到3D推理大模型AR3D-R1登场
强化学习首次被系统性拓展到文本到3D生成领域，上海人工智能实验室等机构研究者提出首个强化学习增强的文本到3D自回归模型AR3D - R1，还提出Hi - GRPO范式和MME - 3DR基准，实验显示其性能优异。
云厂商「进击」 Agent 开发平台
企业级智能体（Agent）市场崛起重构云服务竞争格局，云厂商需提供全栈能力。腾讯云宣布智能体开发平台3.0上线，优图实验室关键技术持续开源。文中还分析企业开发Agent难题及腾讯云应对举措。
自动驾驶优化：从复杂性到实时工程
本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构，阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术，如何将原始传感器数据转化为安全控制指令，还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。
MASFactory: 多智能体系统开发进入Vibe Graphing时代
AI能力迭代，多智能体编排却停留在旧阶段。北京邮电大学GAMMA Lab团队发布MASFactory，用Vibe Graphing编排多智能体系统，融合多种开发方式，有全栈可视化等优势，还给出实用案例和开源代码。
Manus高溢价收购背后，是Agent开发落地困境
近期Meta 20亿美元收购Manus引发关注，暴露Agent开发落地难题。阿里云百炼升级“1+2+N”体系，“N”组件解决数据、安全等问题，“2”提供新开发范式，“1”深挖模型服务工程，还发布企业版助力落地。
初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点，尝试三种Agent范式，还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
MiniMax Agent 再进化！正式走向商业级全栈开发
MiniMax Agent 升级成‘全栈开发师’，建立完整交付标准，构建技术生态。它能完成多任务，配置顺滑，可处理前端问题。还在 MCP 生态、支付集成等方面革新，从工具迈向数字化商业引擎。
谷歌 Java 代理开发工具包新增 LangChain4j 集成
谷歌 Java 代理开发工具包（ADK）0.2.0 版本集成了 LangChain4j，显著扩展功能，让开发者能使用更多模型。谷歌开发者 Guillaume Laforge 解释其优势，ADK 还引入系列增强提升性能。
智能体崛起，AI+软件研发到新拐点了？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨 LLM 时代软件研发新范式。嘉宾认为 AI 在研发中是提效工具，距原生开发尚远；部分开发环节已由 AI 接手，落地面临稳定性等问题；未来智能体协作是趋势，部分工程师价值将放大。
订单排到2027年，全球AI算力建设急需中国光纤
AI产业发展使光纤需求暴增，价格飞涨，交货期排到2027年。原因一是AI算力中心需大量光纤，二是俄乌战争消耗不少。中国光纤因长期内卷掌握技术、摊薄成本，订单已排到2028年。