「工程化挑战」共找到 2302 篇相关文章
Claude Code越更越废？！大厂AI主管公开怒喷思考深度暴跌，官方回应更被怼爆 ：菜成AI“玩具”
Claude Code在2月更新后无法用于复杂工程任务，AMD AI团队主管Stella Laurenzo分析发现其思考深度下降67%、算力消耗增加。开发者不满，Claude Code负责人回应未获认同，部分开发者考虑转用Codex。
刚刚，OpenAI任命新印裔CTO！11亿美金连公司打包收购，接管ChatGPT产品核心
OpenAI斥资11亿美金收购实验平台Statsig，其CEO Vijaye Raji成应用部门新CTO，将负责ChatGPT等产品工程。同时启动「OpenAI for Science」项目，打造AI驱动的科学发现平台。
企业官网GEO优化：可直接复制JSON-LD+llms.txt模板（适配AI推荐）
文章提供企业官网GEO优化方案，含首页、FAQ页结构化代码及llms.txt模板，还有通用FAQ选题。介绍使用方法、上线校验步骤和生效判断标准，助企业适配AI推荐。
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。
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。
游戏教父 John Carmack：LLM 不是游戏的未来
游戏教父 John Carmack 认为 LLM 不是游戏未来，强调交互式体验学习重要性。他倾向游戏和虚拟环境研究，分析 Atari 游戏强化学习问题，还提及离线学习、迁移学习等方面挑战。
一个大脑，多种本体：江行智能详解物理AI工业落地的系统解法
在2026世界机器人大会具身智能商业落地论坛上，江行智能CEO庞海天演讲指出，物理AI落地受算力约束，中国工业物理AI靠工程效率。江行提出‘一脑多体’架构，产品适配多场景，真实场站成果佳。
DMLR 2026 | RPI Shaowu Pan（潘韶武）团队 Nithin Somasekharan等：CFDLLMBench——首个面向计算流体力学的大语言模型综合基准评测
文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench，构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距，多智能体框架可提升成功率，代码与数据集已开源。
昔日GPU霸主，今日CPU屠夫？黄仁勋亮大招
2026年1月26日，英伟达CEO黄仁勋宣布以20亿美元购入CoreWeave的A类普通股。Vera CPU首次作为独立基础设施选项走向市场，挑战英特尔和AMD。其技术规格有巨大飞跃，能减少数据中心能耗与散热。
叫板华尔街之神！诺奖得主在谷歌眼皮底下组队炒股，CEO亲自叫停
AlphaGo之父Hassabis曾在谷歌眼皮底下拉20个顶尖研究员训练高频交易AI，想挑战华尔街量化之神，与贝莱德探讨合作。后因谷歌CEO叫停，项目停摆。不过如今AI+金融正加速发展。