「全栈应用构建系统」共找到 4949 篇相关文章
具身智能威胁分析的分层方法和全景图
文章指出具身人工智能应用广泛，安全需求迫切，但现有研究鲜少涉及具身化场景。复旦大学等组织分析400多篇论文，提出具身智能威胁分析全景，介绍各层攻击方法、危害及防护措施。
Anthropic联创定下deadline：2028年AI实现自我进化，没有人类了
Anthropic联合创始人Jack Clark认为，到2028年底，递归自我改进发生概率有60%，即AI或能自主构建和改进自己。他基于公开AI开发数据和基准测试得出此观点，不过也有人提出质疑。
企业软件研发AI转型的坐标系：奇点智能研究院发布《AISMM 2026 AI原生软件研发成熟度模型白皮书》
奇点智能研究院发布《AISMM 2026 AI原生软件研发成熟度模型白皮书》。当下模型发展快，但组织转型慢。白皮书构建5×5矩阵，助企业明确自身位置与路径，还剖析软件形态、工程变革等关键内容。
在AK大神爆火的任务里，摸清国产AI真实水平
4月20日深夜Kimi K2.6发布并开源，作者借Andrej Karpathy的AI Wiki思路设计高承压任务，测试其Agent底层能力，考察它在单Agent、Agent网站和Agent Swarm三种模式下表现，探究国产AI真实水平。
独家 | 华为19级天才少年赵立晨离职创业，瞄准具身 Agentic OS
AI科技评论独家获悉，前华为天才少年、19级技术专家赵立晨2026年3月离职，加入杭州拉格朗日具身技术有限公司。该公司聚焦具身智能架构研发与硬件规模化落地，赵立晨想做的Agentic OS是具身产业化的基础设施。
OpenClaw爆火背后，仅8.6%用户能察觉异常！多校联合实证
OpenClaw等AI智能体爆火，其安全隐患凸显。多校联合研究发现，仅8.6%的用户能感知智能体媒介欺骗，总结了6类认知失效模式，认为体验式学习或比静态提醒更能提升用户警觉性。
当10亿个AI一起模拟未来：李飞飞和Karpathy共同押注的新赛道｜5Y Research
本文聚焦Multi - Agents模拟预测这一AI前沿方向，介绍其发展、原理、应用场景及代表公司。它能为人类社会建可反复运行的“世界模型”，虽潜力大，但面临验证难、技术瓶颈等问题。
Anthropic发布多Agent协作模式指南：5种架构与适用场景
当单个AI Agent无法完成任务时，多Agent系统就派上了用场。Anthropic最新发布的指南给出了五种经过验证的模式，包括生成 - 验证模式、编排 - 子代理模式等，并介绍了适用场景和陷阱。
Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态，产生幻觉，超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统，阐述Agent记忆四层演化及每层问题，推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
统一VLA范式！港科大开源StarVLA乐高式架构，复现成本大幅降低
当前具身智能的VLA赛道陷入「碎片化」泥潭，方法难对比、复现成本高。港科大开源StarVLA，提出「乐高式」统一架构，构建模块化开源底座，实现双向模块化，还支持多种训练范式，打通Sim2Real。