「工程化流程」共找到 2015 篇相关文章
微软 & UT Dallas 联手揭秘：从 SFT 到 RL 的进阶之路
微软与 UT Dallas 合作论文揭秘大模型做漏洞检测从 SFT 到 RL 的后训练流程，构建 C/C++ 漏洞数据集跑通全流程，总结六大‘避坑’指南，还开源整套框架、数据集和模型。
AI的记忆问题解决了！最强记忆基准99%的准确率
Supermemory团队构建的实验性AI智能体流程，在LongMemEval基准测试中达近99%准确率。其技术摆脱传统限制，以新方式处理信息。ASMR创新数据摄取和检索管道，有两种回答流程，团队计划开源代码。
拒绝Reward Hacking！港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时，常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架，通过门控自适应正则化和多样性感知优化，解决痛点且全面开源。
腾讯递来了，这个秋天的第一张 AI 船票
腾讯2027届「AI产品经理培训生」岗位开始投递，公开选拔流程与用人要求。选拔不看学历标签，新设流程重实际表现。对人才要求贴合AI产品工作，培养体系成熟，岗位含金量高，值得应届生尝试。
斯坦福新论文：微调已死，自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出，依靠上下文工程，无需调整权重，模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE，不依赖模型重训，让上下文自主进化，在多场景测试中表现优于多种方法。
不再迷信Hackathon，把Agent推翻重做了4次！Notion负责人复盘：做AI产品如何避免“逆流而上”？
Notion负责人复盘Agent开发历程，指出AI替代的是流程。他们将模型、产品和权限接入同一框架，历经多次重构，还探讨了组织管理、评估体系、软件工厂等内容，分享对CLI和MCP的看法及产品定价策略。
企业级 AI Agent 的终极王牌：从 0 到 1 带你理解 “本体论” 与 6 块核心“积木”。
文章指出大部分企业Agent项目因幻觉、跑偏等问题失败，引出基于“本体论”的企业“本体”工程。介绍企业AI困境、现有工程手段不足，阐述本体可补企业“语义层”及构建本体的6块核心“积木”。
从 SQL 到自然语言，下一代 Lakehouse 为何必须「AI 优先」
随着大模型技术爆发，数据分析范式重构，未来数据多模态、分析复杂、查询方式转变。文章指出构建下一代 AI-First Lakehouse，要在存储计算、内核能力、架构适配、平台自治等方面升级，打破数据壁垒。
劝视频博主别拿龙虾起号，7×24小时全自动，碳基生物真卷不过
X上网友分享的AIVideo Agent可7×24小时全自动完成视频制作流程，上手无技术难度，还能与多平台集成。AIVideo.com功能全，实测生成速度快且操作空间大，或改写传统视频生产流程。
我写了个 Skill，让 Agent 自动给文章配图
作者写了个 Agent Skill 实现自动给文章配图，介绍了 Agent Skills 概念、与传统提示词和 MCP 的区别，阐述配图 Skill 设计思路、SKILL.md 写法、提示词模板设计、工作流程等，还分享了设计选择和使用方法。