「工程化落地」共找到 2223 篇相关文章
对话逐际动力张巍:造机器人很容易,关键是用起来
量子位对话逐际动力创始人张巍,他表示人形机器人本体硬件制造容易,难点在大脑和小脑AI化能力。逐际动力要做技术平台,降低开发门槛,目标是让天下没有难落地的机器人。
推出4个月就狂赚3亿?!百万用户应用CTO弃Copilot转Claude Code:200美元拯救我的137个应用
Anthropic 公司推出的 AI 编码助手 Claude Code 推出 4 个月吸引 11.5 万开发者,单周处理 1.95 亿行代码,年化收入预估达 1.3 亿美元。开发者认为它优势明显,Soham 级别的生产力,还分享使用技巧。
从 Rule、Spec 到 Harness:AI Coding 的渐进式建设路径
作者分享帮团队落地AI Coding经验,指出试点易但推广难,瓶颈在接收端。介绍从Rule、Spec、Loop到Harness的渐进式建设路径,各层前后相依,逐层收紧控制面,助AI在工程体系稳定交付。
10人创业团干翻行业“潜规则”!全员必须会AI、让跑大模型全程“裸奔”,谷歌老兵不烧钱创业
在AI创业浪潮中,谷歌老兵Bryan Zhou带领10人团队创立AnyInt平台。该平台定位AI Infra中间件,一个API对接所有模型,提倡“去中心化”,让用户付费,还在工程、安全等多方面优化,吸引开发者付费。
官宣!前 OpenAI 华人科学家姚顺雨加入腾讯,大模型“系统战”开启!
12月17日消息,前OpenAI科学家姚顺雨加盟腾讯,任首席AI科学家等职。他是AI Agent与大模型推理领军人物,其加入是腾讯AI补强。腾讯还新成立三部门,标志战略向系统化工程建设进阶,混元也有不错表现。
10人创业团干翻行业“潜规则”!全员必须会AI、让跑大模型全程“裸奔”,谷歌老兵不烧钱创业
谷歌老兵Bryan Zhou投身AI创业,组建AnyInt团队。该平台定位AI Infra中间件,一个API对接所有模型,提倡“去中心化”。团队一开始就奔着付费用户,还做了极致性能优化,吸引众多开发者。
TileLang vs Triton 详解:谁该握住控制面——编译器还是开发者?
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架,解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异,以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核,性能上限高但对开发者要求高;Triton 追求快速落地,生态成熟。
深度解析LLM Wiki / Obsidian-Wiki / GBrain:Agent时代知识的“自组织”与“自进化”
文章深度解析LLM Wiki、Obsidian - Wiki和GBrain项目,探讨Agent时代知识的“自组织”与“自进化”。指出传统知识管理有短板,而这些项目通过不同方式解决知识结构化、沉淀和更新问题,各有优劣。
斯坦福&英伟达提出新范式:推翻Scale Law,在“推理”阶段自我进化,超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式,允许模型在测试时继续训练,针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件,实验在多领域碾压人类专家与同行,但在部分领域落地有局限且计算成本高。
Agent 原生开发时代到来,Google Cloud Next 26 给开发者带来了什么
Google Cloud Next 26 大会热度高涨,反映行业对 Agent 原生时代的关注。Google Cloud 展示了云产业从 Cloud Native 到 Agent Native 的三层同步转换,还推出一系列 Agent 开发和管理套件,解决开发者关键问题。此外,大会亮点 A2UI 解决交互层 Agent 化。