「工程鸿沟」共找到 796 篇相关文章
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。
打破数据质量鸿沟！清华腾讯Bee项目发布1500万高质量数据集，刷新MLLM全栈开源SOTA
全开源多模态大模型性能被闭源和半开源模型“卡脖子”，根源在于数据质量。清华与腾讯混元团队推出Bee项目，有三大核心贡献，产出的Bee - 8B模型表现领先，证明保证数据质量比堆量更有效。
实战·Agentic 上下文工程（下）：实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。
三重Reward驱动的运维智能体进化：多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
文章阐述了AI原生时代下，面向技术风险领域的智能体系统（DeRisk）的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状，提出其技术演进需找三类Reward，还介绍相关概念、DeRisk架构，给出实践案例并将开源技术产品。
每周产业洞察 | AI音视频赛道现“隐形冠军”小众需求催生健康商业模式,工程能力成盈利分水岭
北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳区，是朝阳区推动影视制作基地建设举措。由多方参与，首创郎园运营，提供六大服务平台，截至2025年8月汇聚60余家合作伙伴。首创郎园拓展服务边界，项目延伸多地。
CMAME | 香港理工大学周原野、周恺等：面向清晰几何边界工程优化的拉格朗日拓扑物理信息神经网络
近年来物理信息神经网络引入拓扑优化领域，但结果边界弥散。本文提出“拉格朗日拓扑物理信息神经网络”框架，将显式可变形基础几何体嵌入可微分物理求解器，提升了优化结果的可制造性与精度。
「说 Harness 会被淘汰的，肯定没做过工程」，Kimi 前 CLI 负责人戳破了 AI 圈最大的误解
AI编程圈两极分化，围绕底层Harness是否消失争议不断。前Kimi CLI负责人stdrc提出反常识观点，认为模型越强Harness越厚，复杂度从“能力层”转移到“协作层”，还以Kimi CLI实践及Raft创业为例阐述。
AI是一次范式转移，选准生态位，投入自然清晰 | 飞猪CTO陈烨谈战略定力、组织进化与工程落地
QCon 2026 年度联席主席、飞猪 CTO 陈烨指出，AI 是范式转移，企业要明确自身生态位制定战略。飞猪聚焦旅游垂类场景，推出‘AI 问一问’，还在组织、人才等方面做了探索，他预言 2026 年是 Agent 应用落地关键年。
“10周的工作量，AI只用4天！”Anthropic发布会全程实录：你引以为傲的复杂工程，在模型眼里只是个玩具
Anthropic举办‘Code w/ Claude’开发者大会，指出AI模型能力呈‘指数级’增长，多数企业开发模式却停留在‘线性’阶段。大会祭出三大杀手锏，包括更强底层模型、Claude Platform代理编排能力和Claude Code桌面端。