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AI工程vs传统工程 —「道法术」中的变与不变

本文从“道、法、术”三个层面对比AI工程与传统软件工程异同,指出AI工程是在传统工程基础上,为应对大模型不确定性进行的架构升级,还结合淘宝AI搜索实践提出AI工程应对策略。

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酷模Cumob AI是基于Next.js构建的AI内容生成平台,集成多AI服务提供商API,有漫画生成等工作流,具备并发处理、资源管理等优化,支持多种部署,有诸多功能特性与亮点。

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让大模型“吃一堑长一智”,南理工百度等提出模型记忆新方法

南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem,构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆,让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现,强模型记忆还可迁移给小模型。

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美国启动人工智能「创世纪计划」:打造AI版曼哈顿工程,270天就要见到效果

2025年11月24日,美国白宫发布行政令启动「创世纪计划」,对标「曼哈顿计划」。该计划将战略重心转向AI赋能的科学发现,盘活联邦数据与算力,构建平台,锁定六大领域,设定时间节点确保执行力。

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国产推理芯片,赢了英伟达?

算力市场风向生变,国产算力崛起。政策从资金、市场、规则多维度发力,为国产算力扫清障碍。在推理场景中,国产方案性价比更高。其独特分销体系使贸易环节信息透明度低,步入卖方市场,市场也迎来新局面。

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我用这个开源的「智能体记忆操作系统」,30分钟做了一个AI备忘录应用。

文章推荐开源记忆项目MemOS,它是为智能体打造的记忆操作系统,能让AI有长期记忆体系。作者用其30分钟做出AI备忘录应用,还介绍了MemOS框架,称它是AI转变的关键基建。

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实战·Agentic 上下文工程(下):实现一个可自我学习与进化的智能体原型

文章参考ACE论文架构与提示词设计,实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试,也指出当前问题如LLM表现波动大等,并给出改进方向。

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Langchain回应OpenAI:为什么我们不做拖拉拽工作流

OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit,LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同,可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题,还给出不同复杂度问题的解决方案。

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入局AI Infra:程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识

文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统,系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战,如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架,还分析训练和推理面临的问题及解决办法。

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Claude Code完整技术栈都被扒出来了,Multi-Agent架构~

analysis_claude_code项目对Claude Code v1.0.33逆向工程分析,含混淆代码技术分析等。发现实时Steering机制、多Agent架构等,为AI agent系统设计实现提供技术参考,还介绍系统架构创新点。

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