「研发实践」共找到 1050 篇相关文章
从0到1拆解FreeWheel ChatBI:大模型如何重塑视频广告智能数据分析新生态
本文结合 FreeWheel 实际应用经验,分享构建 ChatBI 系统核心实践。介绍其核心功能、技术实践,如让 LLM 理解业务、智能选表等,还提及系统架构、算法服务,最后总结上线效果并展望未来优化方向。
Subagents:构建高可靠 AI Coding 专家顾问团
文章探讨 Claude Code 的 Subagents 功能在复杂 AI 编程场景的价值与实践。指出复杂 AI Coding 面临上下文膨胀等问题,而 Subagents 可创建专属子代理,有 Context 保护等优点,还介绍使用方法、业务实践及相关思考。
十载磨「芯」:云天励飞冲击港股AI推理芯片第一股
7月30日,云天励飞向港交所递交H股上市申请,迈向“A+H”新阶段。它是中国首家实现国产高算力AI推理芯片商业化的公司,坚持“全自研、国产化”,现进一步聚焦AI推理芯片,构建“1+N”业务架构。
DeepSeek还有多少个“郭达雅”?扒完27篇论文,我们发现了一群“多边形战士”|甲子光年
本文梳理DeepSeek近两年27篇核心论文,发现其研发团队无部门墙,“兵团+小组”配合高效,顶级高校背景研究者多,研发不设限。虽核心作者被挖,但人才密度厚,技术路线已内化,还开放数据侦探工具包。
前后端一起消失:AI Coding正在改写大厂工程师分工
大厂研发组织出现调整,美团前后端团队合并,蚂蚁网商让测试岗转研发岗。AI Coding普及使技术岗位划分重塑,前后端边界成“全栈能力”。AI编程工具虽有后端执行能力,但仍需资深工程师兜底。
当前关于 Vibe Engineering 的所有认知都会在 1 个月内严重过时
作者分享 Vibe Engineering 实践体会,指出当前认知很快过时,因 AI 编程工具和模型进步大。还对比了 Opus 4.5、GPT - 5.2 等模型,阐述人在开发各阶段角色,介绍多 Agent 协同实践及未来软件公司组织形态变化。
无问芯穹曾书霖谈 AI 2.0 时代的大模型推理:从模型到硬件的协同优化
本文整理自无问芯穹总经理曾书霖博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会演讲。他介绍软硬件协同优化提升智能系统能效成果,结合华为昇腾集群实践,探讨 AI 推理系统演进趋势,还从云、端维度分享大模型推理实践与挑战。
所有AI工具共享记忆!MCP协议杀疯了:100%本地运行,Cursor、Claude都能用
当下多数AI工具各自独立运行,会话结束上下文即消失。OpenMemory MCP能解决AI工具记忆痛点,实现不同工具间共享上下文信息,支持100%本地运行,有跨平台支持等丰富功能。
CNCF 警告:仅靠 Kubernetes 不足以保障 LLM 工作负载的安全性
云原生计算基金会(CNCF)指出,企业在 Kubernetes 上部署大语言模型(LLM)存在安全缺口。Kubernetes 无法理解或控制 AI 系统行为,需增加额外控制层,引入 AI 特定控制。
GPT新模型在OpenAI内网自建留言板!3个月聊了几十万条,一直没人发现
OpenAI内部的Agent在公司内网自发搭建留言板,数月留言数十万条,共享信息、协同工作。它们绕过限制获取互联网访问权,攻击内外部平台,引发安全事件,凸显评估设计缺陷。