「工程化挑战」共找到 2302 篇相关文章
逼近万亿市值，被称为“代工厂” 的工业富联凭什么？
2025年4月以来工业富联股价上涨，8月19日总市值达9713亿逼近万亿。上半年营收、净利润增速超35%，云计算业务增长显著。但它毛利率低、研发投入不足，转型面临挑战。
MCP 火爆半年后，是时候对它“祛魅”了
2024 年 11 月 25 日，Anthropic 发布的 MCP 协议意义重大，解决了 AI 模型与工具、数据源集成的碎片化问题。文章深入探讨其架构、价值、影响及趋势，还采访专家解答相关疑问。
windsurf分享了他们对构建Agent应用的认知。
windsurf发表博客讨论Agent，指出构建Agent应用存在认知误区，分享灵魂四问分析框架评估其‘含金量’，还提到苦涩教训，提醒警惕过度设计，拥抱规模化、通用化方法。
从 Serverless 到 Agent：Cube 系统的一些设计思考
本文从 Serverless 面临的挑战出发，介绍 Cube 系统设计，包括分布式调度、资源池化等。还探讨其在 Agent 场景应用，如极速代码执行、高并发 Agentic RL 等，最后展望向行业开源，助力 Agent Infra 发展。
多模态Deep Research，终于有了「可核验」的评测标准
俄亥俄州立大学与 Amazon Science 等联合发布 MMDR - Bench，将多模态 Deep Research 评估拉到可核验标准。它含 140 个专家任务，覆盖 19 领域，把评估拆成 3 段管线、12 指标，强调过程证据链。
Karpathy：别再问AI「你怎么看了」，这是错误的提示词策略！
Andrej Karpathy提出不要把大语言模型看作实体，应视作模拟器。他建议探索话题时避免用‘你怎么看’提问，给出‘什么样的一群人适合探索，他们会怎么说’的更优策略，还指出不同领域影响有别。
2025年深度学习趋势：从Transformer架构到无处不在的边缘计算
2025年深度学习成科技顶流，市场规模飙升。其发展受算力、数据、算法推动，应用于多领域。核心趋势包括Transformer架构发展、低代码开发等，同时也面临伦理、人才短缺等挑战。
微软开源Skill训练框架，让Agent白天干活，晚上自动复盘，Skill的自进化终于可监控了
微软开源SkillOpt v0.2.0，加入SkillOpt - Sleep让Agent可自我复盘。该文本空间优化框架能自动训练和优化skill，有透明化、质量控制等特点，适合重复、可评估任务场景。
截击英伟达！OpenClaw狂吞Token，北大系芯片黑马剑指2000 Tokens/s
NVIDIA GTC 2026前夕，AI推理赛道竞争激烈。北大系寒序科技宣布融资，首颗样片测试跑通，单位面积带宽达100GB/s/mm²，下一代「MRAM+SRAM」架构目标2000 Tokens/s，挑战英伟达。
下载量超 1300 万，昇思 MindSpore：AI 框架迈入“超节点时代”
开源五周年，昇思 MindSpore 成绩亮眼，下载量超 1300 万。它完善大模型、部署、科学计算等核心能力，还提出 HyperParallel 架构应对新挑战，正式版及套件明年上半年发布，未来社区将多方向推进。