「形式化定义」共找到 510 篇相关文章
只会写代码没戏了！奥特曼最新面试题曝光：1人要干1个团队的活
OpenAI开年首场答疑会，奥特曼坐镇回应关切。他承认团队为追求ChatGPT编程能力，牺牲创意协作能力。还谈及软件工程未来变革、AI成本降低、Agent自主运行等问题，也对众多提问给出看法。
谷歌云重磅报告：AI智能体接管2026年企业核心工作流
谷歌云基于调研发布报告，揭示2026年重新定义角色、工作流和商业价值的五大关键趋势，如智能体重塑员工、数字化流水线打通企业、全时在线重塑客户体验等，还强调人才技能重塑的重要性。
我的 2025 总结：当 AI 开始释放创造力，工程师如何重新站位
2025 年 AI 开始释放创造力，重新定义知识工作。作者在编程上向创造性工作倾斜，设计适配 AI 的架构、落地 DSL；写作上 AI 提升生产力但削弱创作欲。2026 年需探索新竞争力，实现角色转变。
SaaS 已死？不，SaaS 会成为 Agent 时代的新基建
文章指出AI Agent不会杀死传统软件系统，传统SaaS系统会成Agent时代的新基建。企业内部数据混乱，Agent能力上限取决于对数据的运用，CRM、ERP等系统将从服务人转向服务Agent，记录系统会被拆解重构。
临床PK完胜ChatGPT-5！国内团队造出首个OCT影像AI系统
近日，空军军医大学李妍教授团队与深圳清华大学研究院朱锐团队联合完成的COMPARE研究发表。其构建的CA - GPT系统在PCI决策制定上显著优于ChatGPT - 5，有望重新定义心脏介入手术智能化标准。
当我深度体验完这个AI社交产品之后，我悟了。
作者深度体验小众AI社交产品Second Me，介绍玩法，包括建AI分身、设置形象、输入记忆等，还能让AI分身聊天破冰。它做减法，帮用户固定自我，让社交更有价值，是I人社交利器。
Andrej Karpathy 提出判断什么工作会被 AI 替代的新标准
Andrej Karpathy 提出判断工作是否会被 AI 替代的新标准，即不看复杂度看可验证性。他在 Software 2.0 框架下解释此现象，还指出任务被 AI 自动化需满足可重置、高效、可奖励三个条件，同时提及该框架有局限性。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大：纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。
数据蒸馏的双重突破：从几何保真到对抗鲁棒
深度学习中，数据集蒸馏可用精简合成样本替代庞大训练集且不牺牲模型性能，但面临精度和可靠性两大难题。两篇发表于 ICCV 2025 和 AAAI 2025 的论文分别给出解决方案，且代码已开源。
从 Prompt 到 Context：基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述
本文围绕Context Engineering展开，介绍其定义、与Prompt Engineering区别，从LLM OS视角说明其重要性，指出context处理不当的问题，对其分类及处理管理过程进行探讨，还提及面向LLM Context开发的变化。