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25位IT大佬亲述:AI「吃掉」程序员!码农黄金时代终结
AI Impact Lab创始人探讨AI对技术岗位影响,提到AI公司熟悉技术岗、指标清晰等原因或致其先受冲击,调研显示AI未改变多数岗位但影响初级岗位招聘、模糊岗位边界,还对未来技术就业市场做了预测。
让代码接管世界演化,西湖大学发布Code视频世界模型
西湖大学研究团队提出 Code World Model,将‘世界如何演化’和‘世界如何被看见’拆成两个互补问题,由 Coding Agent 决定世界演化,代码执行规则,视频模型转化为视觉观察,有应用潜力。
OpenAI解散「灾难风险应急」团队!GPU大神Scott Gray也跑路了
OpenAI解散「Preparedness」团队,该团队负责评估自家AI灾难级社会风险。官方称安全工作已融入开发流程。此前多个安全团队也已解散,多名安全高管离职,引发员工不安。
翁荔新博客提出「自进化先从Harness开始」,DeepSeek崔添翼转发附议
前OpenAI安全副总裁翁荔新博客探讨AI自进化,提出从Harness开始的现实路径。DeepSeek崔添翼转发附议,认为Harness方向自进化很可能出成果。翁荔梳理研究,展示优化递进趋势,也指出实现递归自我改进存在的瓶颈。
我们开源了一个可以降低 AIGC 率的模型
毕业季学校查 AI 率,作者为降 AIGC 率,经尝试不同路径后训练出模型。介绍训练数据和过程,包括 SFT、DPO 各阶段,展示改写效果,还开源模型和数据,最后引发对教育检测的思考。
存量代码库难适配、人机边界模糊?百度拆解Coding Agent企业级落地的硬核解法
本文基于百度资深研发工程师颜志杰在2025 AICon大会演讲整理,剖析Coding Agent企业级落地三大挑战,分享百度“知识体系 + Rules建设”等实践,揭示开发者构建工程配套跨越代际鸿沟的方法。
迎接范式革命:最新、最全的大模型Latent Space综述,NUS、复旦、清华等联合出品
大模型核心计算正从显式空间转向潜在空间,现有文献缺乏统一视角。NUS、复旦等机构的综述《The Latent Space》从五大视角构建框架,阐述潜在空间基础、演进、机制、能力,指出挑战与未来方向。
网易游戏 Tmax 平台实践:基于 Fluid 的云原生 AI 大模型推理加速架构
网易游戏打造 Tmax AI 机器学习平台,但大模型推理业务规模爆发带来资源弹性等挑战。经评估,选用 Fluid + AlluxioRuntime 构建三层架构,有自动预热等配置,带来性能、成本等多方面收益。
硬核拆解 OpenClaw:如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统?【下】
本文延续上篇,继续拆解 OpenClaw 中 Agent 模块工程方法,涵盖安全与风险防御、记忆与状态管理、成本与效能优化、子 Agent 协作机制,介绍其方法并解读,指出企业场景需做取舍。
大模型Agent的核心还是prompt? 目前有什么挑战?
文章指出大模型Agent核心并非Prompt,而是工程化架构设计、工作流编排与数据闭环。介绍Flow Engineering等概念及工具,分析规划、记忆、工具使用要点,还谈及开发面临的延迟、稳定等挑战,并给出应对建议。