「传统编程」共找到 2119 篇相关文章
大雪｜裁冰塑雪韵
时至大雪，冰雪雕技艺迎来高光时刻，它是2019年列入黑龙江省级非遗的传统技艺。艺术家以冰雪为媒介创作，如梁蓝波和赵炎修的《冰·火》。798节气海报还以非遗工艺为主题进行AI创作。
规范驱动开发：瀑布模型回潮
规范驱动开发（SDD）重拾编码前写大量文档理念，虽为AI编程提供框架，但可能让敏捷性被Markdown文档掩埋。文章探讨为何迭代性自然语言方法更契合现代开发需求，指出SDD存在诸多不足。
华人团队让AI把表格“翻译”成问题，检索速度×5
表格检索在RAG里是小众问题，传统表格问答系统有Retriever和Reader组件，关键是对齐表格与问题语义。QGpT能生成模拟问题，使表格语义更丰富、对齐更准确，分离线、在线阶段，训练后可提升检索收益。
Rex-Omni：用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型，MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型，在零样本测试中表现超现有回归模型，还具备丰富语言理解能力，有独特设计和训练流程。
CEO 上阵写代码，公司从被传濒临倒闭到千亿估值，最大功臣是Claude？
Airtable创始人兼CEO Howie Liu分享公司发展。Airtable曾被传濒临倒闭，后年收入达数亿美元。他亲自参与编程，围绕AI重组公司，还介绍推动团队用AI、岗位转型及公司转型AI的策略，强调打破角色壁垒。
吴恩达：一边是CS毕业生“过剩”，一边是AI人才抢破头，问题出在哪？「cs专业依然是王牌」
吴恩达分享对CS专业人才市场的观察，指出市场对AI开发者需求未满足，而新毕业CS学生失业率上升。根源是高校课程未跟上AI提升编程生产力的步伐，还阐述了AI工程师核心能力及人才短缺趋势等。
超低标注需求，实现医学图像分割！UCSD提出三阶段框架GenSeg
GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注，在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统，显著降低医生手工标注负担。它是通用、与模型无关的框架，可集成到现有分割模型。
POF|西工大廖晖、刘溢浪等：数据驱动的湍流建模：基于符号回归与数据同化的双向耦合框架
针对传统湍流模型在高雷诺数分离流动中精度不足与耦合不稳定问题，本文提出融合符号回归与数据同化的白箱建模框架（DASR）。该方法提升了模型稳定性与预测准确性，在复杂条件下有良好泛化能力。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？
文章围绕Transformer架构展开，先介绍其诞生背景，对比CNN、RNN等模型，阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理，包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型，并提及通义千问3与MCP协议。
POF|清华大学张宇飞团队：采用数据驱动湍流模型的三维增升装置模拟
传统RANS方法预测分离流动有挑战，数据驱动湍流模型泛化性能有局限。清华大学张宇飞团队研究其在复杂三维增升装置应用，验证SST - CND模型泛化能力及修正项迁移能力，证明其可用于真实工程流动问题。