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中国游戏行业:产业结构、薪酬体系与核心人才需求分析
文章分析中国游戏行业,指出其已成为复杂数字经济体,2024年市场收入稳健增长。发展历经多阶段,AIGC等技术带来变革。商业模式以F2P与内购为主,“研运一体”是关键。行业薪酬有竞争力但工作强度高,版号影响深远。
突破泛化瓶颈:阿里云智能运维 Agent 评测体系实践
大模型 Agent 在智能运维场景落地常遇泛化难题。阿里云李也博士介绍利用评测集验证和提升智能运维算法泛化性的实践,阐述评测集重要性、构建方法,还展示其在提升智能运维 Agent 能力上的成效。
上下文工程又进化了:Harness实现AI完全自主化
近期Harness Engineering讨论火热,Harness是围绕AI模型的支撑架构,Anthropic用其突破AI局限,解决AI完成复杂任务时的偷懒问题,还通过多智能体架构用于前端设计、软件开发,经实战检验效果良好,后续还对其进行简化。
OpenClaw 火了半年,Agent 执行层依然是工程空白
当前主流 Agent 工具链执行层基本空白,Violoop 是少数在执行层做系统化设计的项目。它是桌边触屏硬件,获取三类运行时数据,具备感知 - 判断 - 执行运行时,有多种核心能力,适合特定场景团队评估。
用第一性原理超越AlphaFold:告别蛋白质工程的「碰运气」时代
在‘AI生物制造专场’中,杨晓锋副教授指出AI4S重塑蛋白质全生命周期,但面临维度鸿沟挑战。其认为AI需有外推能力,还展示可切割自聚集标签法简化流程,推动生物制造发展。
Claude Code 5亿美元背后的AI工程革命
文章介绍了Claude Code的诞生故事、技术选型、开发流程等。它从听歌小工具变为年入5亿美元产品,90%代码自写,开发流程快,还重新设计终端交互。Anthropic团队各环节AI化,也有特殊条件,有些经验可借鉴。
生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果的工程实践
本文围绕生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果展开,介绍系统背景与痛点,展示主Prompt和决策树,用deepseek - r1等模型推理。通过分析Bad Cases优化Prompt,总结设计原则和迭代方法,还给出通用启示与展望。
感觉这次扣子 2.0 触碰了模型和工程的天花板
2026 年,真正好用的 AI Agent 应能拆解目标、推进过程和交付验收。扣子 2.0 正式发布,从“给指令的工具”变为“能干活的工作伙伴”,有技能和长期计划两大核心升级,还具备扣子编程功能,拓宽了 AI 能力边界。
让AI评测AI:构建智能客服的自动化运营Agent体系
文章介绍智能客服发展,从传统机器人客服到基于AI原生的智能客服。重点探讨对话效果评测,搭建运营Agent平台,实现服务闭环。还提及评测落地方法、难题及解决措施,最后阐述AI在服务链路提效和分析转人工原因的作用。
微调已死?Agentic上下文工程登场,无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术,让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册,引入三种协作角色与三项创新,实验显示其在两类任务上表现优异,成本和延迟显著下降。