「工程复杂度」共找到 785 篇相关文章
真狠!4 万 Star CodeWhale,AI 写代码最怕的是什么????
文章介绍开源的CodeWhale,它是terminal coding agent harness,GitHub超4万Star。它给代码Agent定规则,涵盖身份、证据等原则。支持多模型,有任务流程和多Agent协作功能,还分析适用人群并给出启动方法。
Agent架构搭建 ≠ 堆Skills
现在很多Agent架构以大量Skills为基础,但这种做法大概率会翻车。Skills机制让模型自行判断是否使用及何时使用技能,其判断不可靠,随着技能数量增多,系统可靠性变差,设计上需平衡灵活性与可控性。
极端天气也不怕漏检!RDA-YOLO:面向微小绝缘子缺陷检测的鲁棒动态自适应网络
文章指出传统绝缘子检测方法面临人工巡检效率低、小目标检测难等挑战,现有YOLO系列算法也有局限。为此提出RDA - YOLO网络,在YOLOv8基础上有三项创新,实验显示其精度、速度和极端天气鲁棒性表现出色。
从「时域建模」到「频域融合」:中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 | TPAMI 2026
中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究,用“三重频域融合”(TSF)框架突破传感器人体活动识别(HAR)领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题,经多数据集评估表现出色。
为什么你的"AI 优先"战略可能大错特错?
文章指出与其说AI First,不如说软件工程First。AI时代人成了瓶颈,应把人从链条拿掉。但实施AI First需满足自动化测试、CI/CD流程等条件,且只适合部分场景。还介绍了相关技术栈、功能开发和修复路径及成果。
龙虾之后,为什么说「主动式智能」才是Agent的终极形态?
OpenClaw爆火展现AI Agent主动性,但止步屏幕。Looki最新上线Proactive Intelligence Engine,将自动驾驶工程范式迁移到可穿戴设备,实现从被动到主动的跨越,面临技术和隐私挑战。
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。
Agent Team 实践与架构设计:在约束下构建可演进的一个人开发团队
作者结合构建的Routa,探讨在Token、流程、工具选择等约束下构建可演进的多Agent系统。介绍了Routa架构、原则,如跨Agent通信、状态外置等,还阐述了各设计要点及示例,强调系统可演进性。
AAAI 2026 Oral | 告别注意力与热传导!北大清华提出WaveFormer,首创波动方程建模视觉
北大清华团队在AAAI 2026 Oral论文中提出WaveFormer,首创用波动方程建模视觉。它将特征传播写成欠阻尼波动方程,实现频率 - 时间解耦,在多任务验证中速度、效率与精度全面超越。
Cloudflare 通过左移安全实践扩展基础设施即代码
Cloudflare实施基础设施即代码和自动化策略执行,将安全验证前置,消除手动配置错误,在部署前捕捉安全违规。该方案以Terraform等为核心,还解决了采用难题、配置漂移等问题。