「认知流程」共找到 1070 篇相关文章
企业落地 NL2SQL,需要的是 AI-ready data 和 小模型
当NL2SQL从Demo走向生产,关键是‘更干净的数据底座 + 更小的专用模型 + 更可控的工程化流程’。文章指出先数据后模型,小模型足够用且落地成本低,评估要换维度,还介绍了工程化路径等内容。
4 个月狂飙 22k Star,这本书凭什么?
Github上超火的开源项目《LLMs-from-scratch》中文版4月上市,4个月涨超22k Star。作者实操搭建类GPT - 2模型,涵盖大模型构建全流程。用PyTorch开发,代码少且有注释,对初学者友好,豆瓣评分9.3。
一个Bug改通宵!用AI写超50%代码,只有32%资深开发者敢这么干
Fastly对美国开发者做AI生产力调研,发现高级开发者用AI交付代码量是初学者2.5倍,也揭示AI编码隐形成本。高级开发者更信任AI,而初级开发者因经验不足更谨慎,同时调研还涉及绿色编码认知。
奥特曼点评中美AI牌桌:美国猛攻前沿,中国凭“两张王牌”错位竞争
OpenAI CEO 萨姆·奥特曼在贝莱德峰会上指出,从 o1 到 o3 模型,复杂推理成本降 1000 倍,2028 年末数据中心 AI 认知能力或超人类。他还拆解中美 AI 竞争,美国前沿领先,中国旧模型推理成本控制和基建推进有优势。
「上下文工程」 已经30岁了,而你可能刚知道它
上海创智学院刘鹏飞老师团队提出上下文工程2.0,剖析其本质、历史与未来。上下文工程已发展30年,是熵减少过程,旨在弥合人机认知鸿沟。其历史呈收敛曲线,每次技术突破引发三重连锁反应,当前人类正处通向3.0转折点。
Sam Altman:我嫉妒死现在的年轻人了!
当下年轻人面临裁员、内卷,奥特曼却称他们是最幸运一代,引发争议。文章指出过去靠努力升职加薪的逻辑在AI时代失效,流程性岗位被自动化接管,权力从大厂下放个人,还提醒要适应新变化。
Listen Labs:把用户研究“黑灯流水线”化,AI Agent 系统实现小时级洞察
Listen Labs由两位哈佛校友在2024年底创立,2025年4月获2700万美元融资。今年2 - 5月发布三项核心能力,可实现全流程自动化深访。文章详解其如何实现小时级交付,分析竞争态势与优势,也指出未来待改进处。
天使轮数千万元融资,这家公司想成为 AI 时代用户的安全执行顾问
主打认知安全的缔零科技获数千万元天使轮融资,资金用于「缔零法则」技术迭代等。其产品以AI治理AI,降本增效。公司曾推「缔零智数」,现「缔零法则」把控模型推理。未来有ToC计划,想成用户安全助手。
42%的代码是AI写的,可96%的开发者不信它:谁敢拍板说“上线”?这成了2026年最大挑战
Sonar《开发者代码现状调查报告》显示,72%开发者每天用AI编码,42%代码由AI生成或辅助完成,但96%开发者不信任。AI虽加快代码生成,却拖慢审核等后续流程,还带来新的低效工作。企业需建立审核体系,正视代码信任危机。
DeepInsight x ChatBI:个人Agent助手养成计划
文章围绕将ChatBI打造成个人Agent助手展开,从用户视角拆解使用流程,分析提问、反问澄清、结果验证等环节的困难与解决办法,还提及MCP协议、通义千问3及阿里云百炼服务对Agent开发的助力。