「工程哲学」共找到 800 篇相关文章
142 TFLOPS 的差距：为什么在 Blackwell 上 FP4 MoE 算子工程至关重要
文章对三种主流MoE后端在Blackwell B200 GPU上做基准测试，发现SGLang与vLLM有142 TFLOPS差距，小batch时SGLang快1.84×。差异源于kernel融合、面向Blackwell的CUTLASS schedule及自适应grid sizing等优化。
美国启动人工智能「创世纪计划」：打造AI版曼哈顿工程，270天就要见到效果
2025年11月24日，美国白宫发布行政令启动「创世纪计划」，对标「曼哈顿计划」。该计划将战略重心转向AI赋能的科学发现，盘活联邦数据与算力，构建平台，锁定六大领域，设定时间节点确保执行力。
隐藏超多上下文工程（Context Engineering）技巧的框架，来试一试吧！
文章指出多数人构建的AI Agent像Shallow Agent，处理复杂任务能力弱。以Claude Code等为例，介绍深度Agent架构的秘密，如冗长提示词、规划工具等，还推出开源包deepagents方便上手。
Anthropic联创公开劝退套路码农！94%编程将被接管，去学点哲学吧
Anthropic联创Jack Clark在峰会上称大学生应避开「套路化编程」，未来需跨学科综合、分析思考能力。Anthropic雇哲学家训练Claude，工程师工作转向管理AI智能体，AI接管编程趋势明显。
AI 编程别光凭感觉：手把手实操 SDD，把 Vibe Coding 拉回工程轨道。
在AI编程中，“Vibe Coding”模式在大型项目上存在弊端，易带来架构不一致等问题。规范驱动开发（SDD）应运而生，它将重心移到“定义规范”。文章介绍了SDD理念、工具、流程，还给出实操步骤与落地建议。
一文读懂 RAG 与 KAG：原理、工程落地与开源实战（含代码与链接）
文章介绍RAG与KAG，RAG从文档找证据回答，适合开放域、时效更新快场景；KAG将结构化知识融进生成过程，实体关系与事实一致性更稳。还给出实战建议、工作流要点、最小可跑示例、开源组件及项目等。
AI大厂系统提示词泄露:2.7万token里,藏着最好的提示工程课
GitHub上`system_prompts_leaks`仓库扒出Claude、GPT等AI系统提示词。这些提示词像事故档案，规则具体，其结构排序暴露优先级。普通使用者可借鉴，提升对AI提要求的质量。
对话微软研究员华文越：横跨数学、哲学与计算机，她如何重构 Agent 的信任基石？
本期访谈邀微软研究员华文越跳出技术视角，探讨如何用跨学科思维解决Agent落地难题，如找模型等间最优解、建信任标准，还将深入其工作逻辑及对Agent未来思考。4月18日直播。
提示工程死亡？不，它刚刚重生为计算科学：一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
OpenClaw创始人：80%的应用会消失，花哨的AI工作流只会生产垃圾，工程思维才是超能力
OpenClaw创始人Peter Steinberger表示，OpenClaw这类AI助理将取代手机上80%的应用。他分享OpenClaw诞生过程，其能远程修复Bug等。他还批判花哨AI工作流，认为人类品味不可或缺，建议学习AI要去玩。