「工程化挑战」共找到 2302 篇相关文章
ICLR 2026！代码优化不再靠玄学：大模型真正学会“又快又准”，效率提升71.06%，加速比达6.08x
ICLR 2026顶会文章提出全新大模型代码优化方案，切入代码优化核心难题。该方案将代码优化率提至71.06%，加速比达6.08x，正确性提至74.54%，有很强工程可用性。
谷歌430万颗TPU暴击CUDA护城河！Meta「割肉」助攻
Global Semi Research研究显示，2026年谷歌TPU总产能将达430万颗，主要因Meta释放CoWoS产能及台积电扩充产能。这显示谷歌欲降低成本、挑战英伟达，也预示AI巨头重塑算力格局。
The Batch: 867 | 印度推动本土人工智能建设
印度在资金有限、语言与方言众多情况下，正加倍努力建设本土大模型。政府资助初创企业、调配算力，多家公司研发多语言模型，虽面临挑战，但旨在开发符合自身需求的人工智能。
Ilya Sutskever最新演讲：AI将接管你的一切
2015年Ilya Sutskever联合创立OpenAI，后离开创立SSI获巨额融资。在多伦多大学学位授予仪式演讲，分享成长心态，探讨AI对学习、工作影响，认为AI最终能完成人类所有任务，带来进步也有挑战。
训练数据枯竭怎么办？首篇「数据价值密度」综述理清思路
上海交通大学与上海人工智能实验室团队发布首篇「数据价值密度」综述。提出“数据价值密度”概念并定义，建立分类框架梳理现有工作，还指出该领域面临的挑战，为大模型训练提供指南。
它来了！Context Engineering 2.0
SJTU、SII和GAIR新作《Context Engineering 2.0:The Context of Context Engineering》探讨上下文工程，回溯其30年历史，给出形式化定义，提出采集 - 管理 - 使用三维设计范式，还介绍了应用场景。
清北浙领跑两院新院士候选！最年轻被提名人39岁
8月20日，中科院和工程院公布2025年院士增选有效候选人名单。清北浙领跑，最年轻候选人39岁。人工智能地位提升，机器人技术成优先支持学科，反映国家对新兴领域的重视。
何恺明首个语言模型：105M参数，不走GPT自回归老路
何恺明团队推出全新连续扩散语言模型ELF，不走GPT自回归老路。它将生成过程留在连续embedding空间，最后离散化变回token。ELF用较少参数、训练token和采样步数，跑赢主流扩散语言模型。
Coinbase 真疯了？“不用AI就滚”，千人工程师被强制 AI 写代码，把 GitHub 都打崩了
2025年8月，Coinbase CEO Brian Armstrong强制全员接入AI编程工具，未完成者被开除。工程总监Chintan Turakhia分享大规模部署经验，如领导示范、攻克用例、组织speedrun等，还用Cursor分析使用情况。
首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升，科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0，基于 MCP 架构，降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本，支持低代码构建复杂系统。