「工程闭环」共找到 1016 篇相关文章
当大模型陷入幻觉循环，如何用工程化给它“立规矩”？
普林斯顿和伯克利研究定义“机器胡扯”，指出大模型胡扯问题。蚂蚁集团旗下蚂蚁密算在2025 WAIC提出高阶程序（HOP）框架，为大模型注入规则，还开源此框架，其在多行业场景应用效果良好。
不做手机缩小版：AI 健康记录迁到手腕，要跨过哪些工程鸿沟？
文章聚焦HarmonyOS穿戴应用，如「小卡健康」将健康记录入口移到手表，还介绍「开练」「凯格尔运动」应用。阐述了从接口到产品需解决权限、断连等问题，强调要为用户提供合适体验。
知名产品工程师开源「一整套编程skill」，每个人都能有顶级的工程习惯
现在用AI写代码存在效率低、浪费token等问题，知名开发者tw93发起开源AI编程skill库Waza，将顶尖工程师习惯转化为Claude Code可运行技能，推出8实用技能，还提供两个小脚本。
Claude Code一周份额，一天就烧完一半？有人逆向工程发现了7个bug
Claude Code在快速更新中问题频发，如思考深度大幅下降，还存在7个叠加的bug，浪费用户token配额。开发者给出应对建议，新版本增加账单透明度和缓存过期提醒，该工具正面临信任危机。
用雨伞「钓」无人机？首个针对自主目标跟踪闭环系统的物理攻击
加州大学尔湾分校研究人员用特制雨伞干扰无人机视觉系统，实现FlyTrap攻击，让无人机误判目标远去而失控俯冲。此攻击无需信号干扰，成功率超60%，有强泛化能力，揭示了AI感知系统安全隐患。
AI 开发时代的“能力暴露与禁止空间”方法论：TPDD 与高层测试闭环
文章指出大模型加速软件开发范式演进，AI 深度介入开发带来新生产路径，但也放大风险。作者提出 TPDD 方法论，通过提前定义测试点与边界条件，平衡能力利用与风险控制，确保系统可控、安全、可持续。
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。
融云首发“通信+AI”闭环架构，让 AI 有情商、能落地｜甲子光年
8月28日融云在AIM线上发布会推出“通信+AI”产品矩阵，围绕“能落地的好AI”理念打造高情商AI。通信与AI相互增强，构建四层知识体系数字分身，其产品可解决多场景痛点，还能降低开发门槛。
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。