「工单分析」共找到 1616 篇相关文章
生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果的工程实践
本文围绕生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果展开，介绍系统背景与痛点，展示主Prompt和决策树，用deepseek - r1等模型推理。通过分析Bad Cases优化Prompt，总结设计原则和迭代方法，还给出通用启示与展望。
刚刚，中国AI闯入全球编程前二！前面只剩Claude
Code Arena最新榜单出炉，Qwen3.7 - Max以1541分冲进全球第四，是前五中唯一非Claude模型。它在多项测试中表现出色，是为长时间自主执行任务设计的Agent基座模型，编程跃升或与环境扩展、长程自主执行训练方法升级有关。
AI泡沫原罪：英伟达是AI戒不掉的“毒丸”？
海豚君通过产业链核心公司报表研究AI投资是否到泡沫阶段及原罪。指出AI产业初期利润分配不均，上游获利多。还分析各环节风险，如英伟达怕需求下滑，云服务商有成本和产能风险，OpenAI成本高、亏损大。产业链巨头开始博弈定价权。
无需NeRF/高斯点后处理，视频秒变游戏模型成现实！新方法平均每帧仅需60秒 | ICCV 2025
KAUST团队提出全新方法V2M4，能从单目视频直接生成高质量、显式的4D网格动画资源。该方法构建多阶段流程，涵盖相机轨迹恢复等关键步骤，平均每帧约60秒，比现有方法显著提速，论文已被ICCV 2025接收。
AMD跑GLM 5.2，成本只要英伟达一半
推理优化公司Wafer公布数据，用AMD的MI355X芯片跑GLM 5.2，单节点吞吐达2626 tok/s，单流吞吐213 tok/s，成本不到英伟达B200的一半。该公司详述部署过程，还提及AMD软件生态的变化及英伟达面临的挑战。
Pokee.ai 朱哲清：用 RL 搭建智能体的「骨骼与神经」| AI 产品十人谈
《AI 产品十人谈》对话 Pokee.ai 朱哲清，探讨强化学习与 Agent。朱哲清是强化学习信徒，曾带领 Meta 团队突围。他认为单靠预测难完成复杂任务，强化学习是超人类智能的关键，介绍了 Pokee.ai 产品优势及对通用 Agent 的看法。
MoE RL 实战：统一 FP8 全流程训练
SGLang RL 团队等实现 RL 全流程 FP8 训练与采样，消除训推不一致性。介绍 FP8 硬件基础、格式等，分析训练难点，定位 KL Loss 异常源于量化原理，验证其在 MoE 模型 RL 场景优势，指出模型规模与训推不一致的关联。
上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”？
文章指出在大模型时代，智能体能否理解上下文是关键。介绍了上下文工程的魔力、从提示词到上下文工程的演进，分析了上下文工程不等同于上下文的原因及常见失败类型，还给出编排设计和常见策略，最后提及用RAGFlow构建私有知识问答应用。
“参考生”之王回归：Vidu Q3持续进化，剧张力拉满｜甲子光年
近期，AI视频公司生数科技的Vidu Q3正式上线参考生视频并全面升级。它能解决视频内容创作痛点，让爆款人设等稳定复现。在榜单上表现出色，经测试在多场景降本增效，提升了视频“剧张力”。
a16z 全球 AI 产品 Top100：DeepSeek 增长放缓，「中国开发，出海全球」成为新常态
时隔半年，a16z发布第五版「Gen AI消费级应用Top 100」榜单，显示AI应用生态趋于稳定。Google旗下产品增长快，Grok移动端用户大增，DeepSeek增长放缓，「中国开发，出海全球」成AI应用新常态，vibe coding类应用用户粘性高。