「工程化挑战」共找到 2326 篇相关文章
中美科技博弈下的生存法则
中美科技博弈围绕原创型创新、应用型创新、技术自主与安全、全球影响力构建四大维度展开。中国在部分领域实现局部反超，应用创新优势明显，但在科学前沿仍需追赶。文章还探讨了半导体、能源资源等方面的挑战与策略。
最强开源机器人大脑！蚂蚁两万小时真机数据开启物理AI缩放定律
蚂蚁集团开源具身智能基座模型LingBot-VLA，用两万小时真机数据证明机器人学习有缩放定律且未达瓶颈。该模型优势显著，在多平台表现出色，团队还从数据、架构、工程等方面进行优化，并开源代码等加速行业探索。
只会「氛围编程」，永远成不了真正工程师！还差这几个关键环节
火遍全网的「氛围编程」（Vibe Coding）让编程门槛降低，但与专业软件工程师仍有差距。文章解析了差距所在，如AI编程需精确指令，软件工程复杂，对程序员「品味」要求变高，还探讨了编程未来及Vibe Coding的挑战。
基于大模型的领域场景开发：从单智能体到多智能体的React框架设计与实现
作者团队经历从提示词工程到流程编排模式各阶段，现设计架构升级，选用层级指挥模式的React框架，实现单智能体对工具调用的反思规划，后续还将迭代实现多智能体协作，同时提及技术选型、系统架构等内容。
突破125年世纪难题！北大校友联手科大少年班才子破解希尔伯特第六问题
1900年希尔伯特提出23个数学难题，其中第六个‘物理学的公理化’被称为数学物理的终极挑战。125年后，北大校友邓煜、中科大少年班马骁与陶哲轩高徒扎赫尔・哈尼在该问题上取得重大突破，填补了牛顿力学与玻尔兹曼方程间的逻辑鸿沟。
微软这支神秘的华人AI团队加入腾讯混元，曝与裁员无关｜独家
WizardLM项目创建者徐灿发文称团队离开微软加入腾讯混元。混元此前发布多款AI模型，WizardLM也发布过混元模型。该团队专注高级大语言模型开发，曾成绩斐然，但也面临模型部署挑战。腾讯大力投入AI，网友对此看法不一。
3个月融资亿元，流形空间证明世界模型也需要预训练 | 甲子光年
2025年5月武伟创办流形空间，成立3个月获亿元融资。他认为VLA是过渡方案，世界模型是AGI新基建。当下技术分显式物理建模和隐空间交互两派，流形空间做具身世界模型，从预训练做起，还将领域模型产品化。
别再卷数据了，LLM也怕「过劳死」！CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点，提出“灾难性过度训练”现象，即增加预训练数据可能导致后训练性能下降，并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献，还介绍了相关实验及结论。
支付宝“阿宝”背后的 Agentic 终端：从对话到办事，xUI 如何重构 AI 交互
本文整理自蚂蚁集团支付宝AI端云交互负责人魏凤笛的大会分享，系统介绍支付宝AI入口产品“阿宝”背后的xUI技术体系，涵盖通信、交互、执行、多Agent协同四大核心方向，分享了大厂移动端Agent落地的工程实践与未来规划。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。