「工程化挑战」共找到 2302 篇相关文章
阿里开源AgentScope 1.0,多智能体从开发到部署一条龙服务
大语言模型发展下,多智能体系统开发面临诸多难题。阿里通义实验室开源AgentScope 1.0框架,以开发者为核心,有三层解耦架构,模块化设计,还解决安全和管理问题,在工程化特性上优势明显。
ASML,一夜崩盘?
全球光刻机霸主ASML市值十个月蒸发超1300亿美元,原因有财报提前泄露、销售预期下调,还受美国出口管制、客户冷遇等影响。同时介绍其核心业务、市场地位,也提及中国光刻机自主研发进展与挑战。
从0到1搭建生产级Agentic AI系统:踩坑心得
作者拆解GitHub上生产级Agentic AI系统项目,指出生产级AI系统要把‘稳定性’‘容错性’‘可运维性’融入代码。介绍了项目在环境配置、LLM调用容错、日志监控等方面的设计,还给出工程化落地避坑指南。
Anthropic:我们如何构建多智能体研究系统
Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验,该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法,也提及生产环境的挑战,此系统处理开放式研究任务价值大。
GitHub 23.6k star 的 BMAD Method:如何把大模型系统提示词,变成一支“可复制的 AI 开发团队”?
BMAD Method是开源的AI驱动敏捷开发方法论与工具集,基于BMAD Core框架,有19个专业AI角色和50+条工作流,获23.6k颗GitHub Star。它解决了大模型使用痛点,将AI开发工程化,可在多工具复用。
智能体时代,人类与AI如何分工?
本文围绕智能体时代人类与AI的分工展开,探讨工作模式、技能需求等变化。指出智能体使工作时空重构、原子化,挑战传统职业身份,还使工作与生活边界模糊,同时强调人类需掌握系统思维等元技能与智能体协作。
真正的一句话修图:Gemini 用香蕉模型给出了图像生成的分水岭
Google新模型Gemini 2.5 Flash Image可在AI Studio体验。它有多图融合、角色一致性等能力,能实现自然语言编辑图像,速度快、价格低、API可用,虽有中文体验等问题,但有望让AI视觉工具进入工程化时代。
伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!
伯克利等机构发布FST框架,通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力,却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层,提升数据效率、减少遗忘,使持续学习可工程化。
Vibe Coding 在代码生成与协作中的实践与思考
本文整理自阿里专家向邦宇的分享。探讨构建 Vibe Coding 工具,介绍其分类、在阿里现状。指出用户使用中面临代码质量等问题,产品自身有设计、安全挑战。还分享 Agent 建设经验,强调适配国产模型及模板化的作用。
万亿级思考模型,蚂蚁首次开源!20万亿token搅局开源AI
10月14日蚂蚁集团发布万亿参数思考模型Ring-1T,在多领域表现出色,推理能力直逼闭源巨头。此前已开源旗舰通用大模型Ling-1T。还介绍了训练技术创新,虽模型有不足,但开源夺冠证明‘思考力’可工程化。