「工程化流程」共找到 2020 篇相关文章
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式，LLM推理效率大幅提升！
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
Transformer | 一文带你了解Embedding（从传统嵌入方法到大模型Embedding）
文章介绍Embedding基础知识，从传统统计方法到如今大模型用例演变过程。涵盖传统、静态、上下文及大模型Embedding技术，如TF - IDF、word2vec、BERT等，还剖析DS - Qwen1.5B的Embedding并以图展示。
GitHub 千星项目：把四款 AI 编码工具变成并行科研 Agent！
本文介绍alphaXiv团队开源的千星项目OpenResearch，针对当前AI编码工具不适合科研循环、多Agent并行冲突等痛点，将四款主流AI编码工具包装成可自动运行完整研究循环、支持多Agent并行探索的科研Agent，核心设计简洁实用，覆盖完整科研工作流。
这个开源项目 OpenStory，把 AI 短剧制作变成了一条可复制的工业流水线！
现在制作完整AI短剧流程繁琐，很多团队是小作坊式生产，效率低且难规模化。OpenStory开源项目站在成熟AI服务肩上，将AI短剧制作工业化，能把剧本变成风格统一的视频作品，解决诸多痛点。
王田苗三问具身大牛：大模型还在「拨号上网」，机器人靠什么拿下真实订单？| WRC 2026
在2026世界机器人大会的圆桌论坛上，王田苗向具身智能头部企业CXO抛出尖锐问题。嘉宾围绕量产卡点、大模型应对物理世界不确定性及产业终局生态展开讨论，并就商业化落地节奏达成共识。
构建一个 Agent 只要三分钟，但为什么大多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段？
文章以 Google Cloud 开发者大会演示引出问题：构建 Agent 仅需几分钟，为何多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段？指出这背后是治理、运行时等一连串工程挑战的叠加，还介绍了 Google Cloud 相关解决方案。
DeepSeek、智谱被曝造芯，国产大模型绕开英伟达！
据路透社等爆料，DeepSeek与智谱AI正秘密自研定制化AI芯片，目标是摆脱对英伟达等的硬件依赖，构建自身算力生态。因算力账本和外部环境压力，两家公司选择研发面向推理场景的芯片。
Linus一句话说透Al局限：代码不能直接用，bug只能创可贴式地修
本文是 Linus Torvalds 在开源技术会议上与 Dirk Hohndel 的对话。Linus 从工程实践出发，谈到 Linux 内核开发节奏、硬件支持取舍、语言之争及 AI 应用。他认为 LLM 是工具，有价值但无法替代长期维护者经验。
十年老技术开发的 AI Agent 探索之路
本文是腾讯程序员探索 AI Agent 开发的经验分享。他从手动管理多终端的困境出发，介绍了突破并发上限、以代码优先解决 AI 需求、避免 Vibe Coding 翻车等内容，还阐述了 24h 打工人系统构建及 Agent 自举，最后探讨行业协议和 Goal-Driven 模式。
AI创业，已经没有“出海”这个词了丨量子位沙龙
量子位举办「聊聊出海应用、场景与渠道」沙龙，实战派分享AI出海生存逻辑，涉及搞钱、降本、捷径等方面。指出AI出海下半场是“去AI化”，用户更关注能否解决问题。还介绍了各企业负责人观点与经验。