「演进航向」共找到 267 篇相关文章
解决算力瓶颈,给多模态瘦身!Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余,提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌,给出完整图谱与选型指南,还揭示了未来演进路径。
从豆包手机谈起:端侧智能的愿景与路线图
近日,字节跳动发布豆包手机助手,标志大模型应用从‘Chat’迈向‘Action’。文章解析其关键技术,指出虽具实用价值,但端侧智能体面临安全、自主任务、个性化服务等挑战,还展望了手机助手与端侧智能体的未来发展。
五源袁野:理解AI创业的五个视角 |5Y View
文章是五源合伙人袁野在五源2025创始人年会演讲,从五视角审视AI时代创业变化,如技术范式切换、供给边界演进等,为理解AI创业带来启发,强调创新要敢于走新路。
AI Coding 的下半场,何去何从?
文章回顾AI Coding三年演进,指出2023年范式落地、2024年Coding Agent上位、2025年形态之争加速且CLI成主战场。分析项目“火爆”逻辑,提及市场数据背书,还探讨应用与模型关系及技术堆栈。
Claude Code之父最新访谈揭秘:Claude Code 迭代靠的是直觉「附个人独家使用秘笈」
Claude Code项目负责人Boris Cherny在访谈中揭秘其迭代靠‘直觉系统’,探讨智能体编程实用化、模型演进等。他还谈及软件工程师未来工作转变,给出使用Claude Code秘笈,强调基础与创造力重要性。
在向量数据库公司工作两年后,我学到的37个检索真相
Leonie在向量数据库公司工作两年后,分享37条信息检索经验,涵盖从BM25到RAG等多方面,涉及向量数据库、嵌入模型和向量搜索细节,勾勒技术演进图景,强调选合适工具找信息。
AI-Native 的 Infra 演化路线:L0 到 L5
文章来自 Agent Infra 创业者 Hang Huang,以其产品开发实践经验,分享 Agent Infra 机会。指出 AI 编程生产力跃迁,从写代码到掌控软件全生命周期是趋势,还提出 L0 - L5 模型描述 AI-Native Infra 演化路径。
具身智能发展趋势与展望 | 中国工程科学
文章深入探讨具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现,梳理发展现状、趋势与挑战,强调生成式AI在其演进中的关键作用,还分析我国发展进展、风险,并给出研究方向与对策。
从Vibe Coding到Harness—— 一套大仓AI工程化实战
这是腾讯后端微服务与前端微应用大仓的 Harness 实战分享。介绍了 TAB 工程背景、Harness 组成部分,阐述阶段划分、Agent 演进等,还提及人工关卡、门禁脚本等要点,总结了经验与限制。
疯狂扩产的PCB,会是下一个存储芯片吗?
2026年摩根士丹利拆解英伟达Rubin平台BOM报告显示,单机架PCB内容价值涨幅高达233%,增幅居首。AI算力系统演进使PCB日益重要,行业正扩产,但也面临技术、供需、上游材料等风险。