「过程自动化」共找到 778 篇相关文章
Anthropic失业报告炸场!22-25岁年轻人被斩杀,AI淘汰75%编程
Anthropic报告显示,程序员75%任务已被AI覆盖,客服、数据录入等岗位紧随其后。虽目前未造成明显失业潮,但22 - 25岁年轻人入职率降14%。报告预警AI对就业影响是十年‘温水煮青蛙’。
Reorx:OpenClaw 正在重塑我的数字生活,以及为什么我退订了所有 SaaS
知名技术博主 Reorx 记录用 OpenClaw 将工作流从“云端租赁”迁回“本地私有”的过程。AI 正从云端服务变为本地基础设施,他退订 SaaS 用 OpenClaw 重塑数字生活,虽有不足但能拿回数据控制权。
Anthropic创始人盛赞Meta:开启广告基础设施「智能体进化」时代
Meta最新论文揭示基于树状思维链搜索的智能体框架,以“无人驾驶”方式重写广告系统底层内核,将内核开发时间从数周缩至数小时,生产环境性能最高提升17倍,Anthropic创始人高度评价。
OpenAI终于快要上市了,也直面了这23个灵魂拷问。
OpenAI宣布完成重组,非营利主体更名,营利公司OpenAI Group PBC接纳新股东,有了发行股票和IPO资格。随后进行1小时直播,提到AGI加速科学发现,还开展首次Q&A,回应诸多热点问题。
硅谷的「十万大裁员」:Meta按代码量裁员
2025年,AI浪潮席卷硅谷,引发新一轮裁员潮。从互联网巨头到初创企业,纷纷边裁边招,将资源转向前沿大模型。基层岗位被自动化压缩,顶尖AI人才需求飙升,裁员是职位版图重塑的前奏。
多个编码智能体同时使用会不会混乱?海外开发者热议
AI编程工具进步快,GPT - 5等模型推动开发自动化。编码智能体成开发常态,但存在问题。独立开源开发者Simon Willison分享并行使用多个编码智能体经验,引发海外开发者热议。
开发者狂喜:Thinking Machines发布首款产品Tinker,后训练麻烦全给包了
OpenAI前CTO创办的Thinking Machines推出首款产品Tinker,这是用于微调语言模型的API,能简化LLM后训练过程,支持前沿模型,使用LoRA技术降低成本,还发布开源库,多高校团队已试用。
从 Prompt 到 Context:基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述
本文围绕Context Engineering展开,介绍其定义、与Prompt Engineering区别,从LLM OS视角说明其重要性,指出context处理不当的问题,对其分类及处理管理过程进行探讨,还提及面向LLM Context开发的变化。
AI × 老旧系统:Vibe Coding 构建 AI 迁移工具,实现 10x 端到端智能迁移
文章指出老旧系统现代化复杂且需大量人工,AI 编程工具和 Vibe Coding 带来新可能。介绍 6R 策略、绞杀模式等迁移方法,还阐述 AI 在系统分析评估、代码转换等方面的应用,最终目标是打造闭环 AI 迁移 Agent。
重塑注意力机制:GTA登场,KV缓存缩减70%、计算量削减62.5%
GTA由多所高校联合研发,提出大模型框架,解决传统多头注意力机制弊端。通过分组共享注意力矩阵和压缩潜在值表示,削减计算量、缩减KV缓存,实验验证其性能优、效率高,虽有局限但前景好。