「AI系统构建」共找到 11222 篇相关文章

新闻资讯8

AI教父Hinton最新警告:AI会撒谎、可能操纵人类,这比大规模失业更可怕

AI教父Geoffrey Hinton在播客中警告,AI会撒谎、可能操纵人类,比大规模失业更可怕。他还探讨了AI底层逻辑、是否会思考、风险与收益等,强调国际需合作防AI夺权,人类要研究与AI共存。

AI前线
算法论文8

Nature子刊:港大等首提下一代AI硬件系统,能耗锐减57.2%

港大、港科大与西电团队登上Nature子刊,攻克存算一体架构中模数转换器(ADC)能耗高难题。利用忆阻器可编程特性打造“智能标尺”,使AI芯片功耗降57.2%、面积缩30.7%,为下一代AI硬件开辟新路。

新智元
新闻资讯7

AI产品用户留存仅三个月周期?对话王咏刚:“不和AI协作过项目,你就不是合格程序员” | 万有引力

CSDN&《新程序员》总编对话Mootion创始人王咏刚,探讨AI时代程序员、创业者面临的机遇与挑战。王咏刚认为AI上限是人类平均水平,目前AI应用多为尝鲜用户,产品留存短,未来程序员需与AI协作。

AI科技大本营
开源动态7

Harness Engineering 实践:Fitness Function 如何成为 AI 交付的防腐层

文章探讨 Harness Engineering 实践中,Fitness Function 如何成为 AI 交付防腐层。指出在 AI Agent 参与开发时,判断任务完成是难题,介绍 Routa 项目构建 Fitness 架构及规则执行等实践。

phodal
新闻资讯8

刚刚,云计算一哥出手,大家AI Agent自由了

亚马逊云科技在re:Invent大会发布诸多面向Agentic AI的成果,包括Strands Agents SDK更新、模型定制工具等,还介绍了构建Agent的四个方面,展示了完整蓝图,指引AI时代新方向。

机器之心
推荐文章7

AI 原生软件工程的可观测性与可控制性

文章指出 AI 成研发主力军,改变软件生产方式,传统研发管理办法需升级。当前人和 AI 协作有诸多问题,介绍了研发三阶段,阐述可观测性与可控制性概念、关键指标,以及实现可控制性的要素,强调二者结合构建高效研发体系。

InfoQ
产品应用7

两周 3 万行代码!我们的 7 个 AI “粪堆求生” 最佳编程实践

作者分享开发 AutoDev Workbench 时用 AI 辅助编程的 7 个实践,包括用 DeepResearch 脑暴需求、多工具构建 UI 原型等,还指出要提升 AI 交互效率和代码质量,形成成熟开发方法论。

phodal
新闻资讯8

从Foundation Model到Physical AI,三星「杀入」大模型核心战场

三星正快速进入大模型核心战场,构建Foundation Model体系,采购GPU用于AI基建。它提出Meki架构、M2RL训练范式和LiveClawBench评测体系,由AI Model TF团队推进,负责人是唐业辉。

机器之心
开源动态8

开源基金会:使用 Apache Iceberg 和 SparkSQL 构建可复制的 ML 系统

文章指出传统数据湖在机器学习工作负载的事务保证和版本控制方面表现不佳,而 Apache Iceberg 与 SparkSQL 结合,能带来数据库般的可靠性。文中介绍其优势、构建可重现特征管道方法、生产实施案例及相关最佳实践等。

InfoQ
新闻资讯7

Zendesk:生成式 AI 让代码不再稀缺,研发瓶颈转向“吸收能力”

Zendesk 提出生成式 AI 改变软件交付核心制约因素,从编写代码转为‘吸收能力’。文章阐述该概念,提出四项应对措施,还指出 AI 对不同系统的影响,深化了编码非瓶颈的观点。

InfoQ