「物理工程评测」共找到 1843 篇相关文章

产品应用7

通过逆向工程探秘 Claude Code 背后的运作机制

作者通过逆向工程研究Claude Code内部运作,了解其比Cursor等工具慢且贵的原因。Claude Code注重通用性和安全性,执行任务时多有安全检查,虽增加成本延迟,但更可靠,且在命令行工具中用户体验出色。

宝玉AI
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Agent 看板门禁:构建 Agent Team 的 Harness 工程防御体系

文章以 Routa 看板项目卡为例,阐述 Agent Team 的 Harness 工程防御体系。指出任务完成不等于交付结束,强调 Gate First 理念,即先确认可验证状态再推进协作,还提及运行时边界等重要概念。

phodal
产品应用8

拳打可灵,脚踢 Veo 3,谁是物理世界的「懂王」?

多模态视频生成大模型是复杂系统工程,多为巨头游戏。MiniMax的Hailuo 02发布,ELO得分超谷歌Veo 3和快手Kling 2.0。它能呈现复杂运动,处理物理关系,提升训练推理效率,成本低,后续还将更新。

AI科技评论
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从Vibe Coding到Harness—— 一套大仓AI工程化实战

这是腾讯后端微服务与前端微应用大仓的 Harness 实战分享。介绍了 TAB 工程背景、Harness 组成部分,阐述阶段划分、Agent 演进等,还提及人工关卡、门禁脚本等要点,总结了经验与限制。

腾讯技术工程
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Physical Intelligence 核心技术团队分享:物理世界的“Vibe Coding”如何实现?

Physical Intelligence 核心技术团队解读机器人技术路径,分享前沿探索。介绍 VLA 与 VLM、LLM 关系,还提及 PI 构建数据管线、提出“知识绝缘”机制,分析开放世界部署难题,展望未来“机器人模型即服务”。

海外独角兽
开源动态8

世界模型评测的最大盲区,被这个新基准捅破了

过去一年,‘世界模型’成视频生成领域热词,厂商强调产品要模拟真实世界运行规律,但业界评测一直未能精准检验其‘物体恒存’的认知能力。为此,研究者提出新基准MemoBench,测试了主流模型,揭示其短板。

机器之心
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吴恩达来信:AI工程技能图谱详解——构建和部署AI应用

吴恩达在信中详细展开AI工程技能图谱中构建和部署AI应用这一项,介绍需了解的技能,如LLM基础、用数据为模型提供依据等,并阐述各技能要点,还提及构建AI系统与传统软件的区别。

DeeplearningAI
开源动态7

GSD框架解析:解决AI编程工具Context Rot的工程化方案

文章介绍GSD框架,它旨在解决AI编程工具的Context Rot问题,通过Meta - prompting等方法将开发过程阶段化。提供常用命令稳定工作流,有实用新能力,适用于多种场景,以npm包部署,支持多平台。

小华同学ai
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刚刚,翁荔博客又上新:通过Harness工程实现AI自我提升

翁荔新博客聚焦Harness Engineering,梳理围绕‘Harness自我优化’的研究,探讨递归式自我提升发生层面,还指出自动化研究和自我提升系统面临的瓶颈,如评估标准模糊、奖励作弊等。

机器之心
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当我把 AI 变成一个"算法":Skill 工程化设计的心路历程

作者分享将 Agent 工程化设计的历程。指出 LLM 做 Agent 有痛点,引入 CLI 接管确定性任务和上下文管理,还设计了 Workflow 串联工具,实现自动扩展和无缝互转,最后做 workflow - creator 形成自洽闭环。

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