「工程应对」共找到 1164 篇相关文章
紧跟诺奖得主，斯坦福经济学泰斗火速入职Anthropic！
IPO敲钟前夜，斯坦福经济学教授Charles I. Jones（Chad Jones）将加入Anthropic研究所。该公司正组建‘政经智囊团’，因民调显示64%美国人恐慌AI夺饭碗，需Chad Jones用经济学模型应对。
给 AI 建「流水线」，九章云极看清了什么？
AI产业竞争重心转变，当前缺智能生产度量基础设施。九章云极6月17日发布“AI工厂”战略及智算云3.0，构建从算力到智能的工程体系，试图填补空白，让智能生产可计量。
OpenClaw 类自主智能体生态构建
文章围绕OpenClaw类自主智能体生态展开，从生态视角、记忆系统、上下文管理等多方面阐述其构建，还分析了安全风险、治理体系、角色分工及面临的挑战与机会，为理解和发展Agent生态提供参考。
写在 Claude Design 发布之后：如果明天巨头做掉了你的核心功能，你该怎么办？
Anthropic 发布 Claude Design，可从提示词生成设计稿等，让 Figma 市值蒸发。这引发对 AI 应用层产品的思考，当基础模型厂商收回能力，靠能力缺口的产品将失重，应用层需从工作流、数据等找机会。
Claude降智，是自杀还是装死？
AMD AI总监实锤Claude Code降智，BridgeBench报告显示Claude Opus 4.6排名下降、准确率降低、幻觉率增加。但Anthropic疑似在测试全栈应用构建系统，或不在意模型排名，更关注平台生态。
打造高可靠 AI 助手：Skill 编排、Workflow 设计与 Spec Coding 的深度实践
文章拆解上下文工程五大实践模式，对比 Skill 与 Subagent 差异，介绍 Vibe Coding、Spec Coding。分析使用 Skill 做 AI Coding 的问题，提出 Workflow 概念及解决办法，还说明了工作流使用方法和适用场景。
具身智能的「GPT时刻」？高德连发两个全面SOTA的ABot具身基座模型
过去几年，机器人行业面临模型与数据绑定特定场景、能力难以泛化的问题。近日，高德发布 ABot 系列具身基座模型，补齐行业能力缺口，标志具身智能从定制系统转向统一模型，有望降低开发门槛。
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。
未来两年软件工程展望：从写代码到管 AI，程序员正分化成两种职业
软件行业处在转折点，AI 推动编程变革，企业更重效率。文章围绕五个关键问题展望 2026 年软件工程，分析初级开发者、技能、角色、专家与通才、教育等问题的不同情景，还给出应对建议。