「工程决策」共找到 1014 篇相关文章
博士学位答辩PPT分享 | Scalable Operation-aware Aerodynamic Design
杨奥博博士毕业于香港科大,长期研究多学科优化方法在飞行器等设计中的应用。其博士论文提出可扩展的、基于任务感知的气动设计框架,贯通关键环节,形成一体化方法体系,有多项创新成果。
Docker 通过 Cagent 提供 AI 代理确定性测试
AI 代理系统普及,工程团队面临测试概率性输出的挑战。Docker 的 Cagent 是一种 AI 代理确定性测试方法,采用 proxy - and - cassette 模型,虽处早期,但揭示了 AI 代理测试的不同方向。
谷歌发布适用于多智能体的八种设计模式
谷歌发布多智能体系统八种核心设计模式指南,涵盖顺序流水线到人工介入架构等范式,对每种模式清晰解释,还附谷歌 Agent Development Kit 示例代码,助开发者结构化设计系统。
MiniMax 上市后的第一个开源:给 Coding Agent 立个规矩
2026 年初 MiniMax 成功上市港股,市值达 1100 亿港币。其上市后首个开源项目 OctoCodingBench 聚焦 Coding Agent 评估,解决规则复杂时 Agent 合规问题,为其立规矩,有重要社区价值。
52KB 的奇迹!NovaSR 开源:16kHz 秒变 48kHz,快出天际的音频超分模型!
在AI“巨物崇拜”盛行时,NovaSR开源带来“微型震撼”。它仅52KB,能将16kHz音频提至48kHz,单张A100达3600倍实时。可端侧运行,效率提升显著,有诸多应用场景。
苹果光速撤回RLAX论文:用了谷歌TPU和阿里Qwen,作者中还有庞若鸣
苹果一篇新论文在 arXiv 公开后匆匆撤稿。该论文揭示基于 TPU 的可扩展 RL 框架 RLAX,用了谷歌 TPU、亚马逊云及阿里 Qwen 模型,还介绍其架构、策略支持等,实验结果亮眼,也分享 Debug 过程。
在失败中进化?UIUC联合斯坦福、AMD实现智能体「从错误中成长」
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校等团队发布论文,剖析LLM智能体失败机制,提出可自我修复的创新框架AgentDebug。研究指出智能体常见失败类型,构建错误分析体系、数据集,实验显示该框架效果显著,为AI可靠性提供方案。
告别胶水代码,5倍飚速!无问芯穹首次揭秘,Infra智能体蜂群登场
无问芯穹推出基础设施智能体蜂群,这是新一代基础设施智能化解决方案。它封装多个智能体模块,构建全生命周期智能闭环,提升资源利用率等。在重点客户业务流程落地效果好,能让开发者解放价值。
2.3K Star 霸榜GitHub!DeepResearch最佳开源平替!
DeepResearch能递归拆解复杂任务自动生成报告,但OpenAI的相关产品费用高且闭源。霸榜GitHub的ROMA由Sentient AGI团队开发,性能超Grok - 4等,是开源杀手,还介绍了功能、使用方法和应用场景。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0,基于MCP架构,降低技术门槛与学习成本,让科研专注创新。