「系统级工程能力」共找到 4978 篇相关文章
AI 时代的洞察方法论：结构化思维与能力迁移
文章以高盛数字化架构设计为例，探讨AI时代技术分析的能力迁移。指出AI使信息采集整合成本降低，技术分析重心从找信息转向构建模型，建模仍是洞察主战场，AI可加速知识铺垫，但模型切换需人类完成。
5w颗星！前Google工程师为Agent打造的设计系统
Anthropic的frontend - design是Claude首个广泛使用设计技能，Impeccable由此起步并扩充功能。它有一次设置流程、23条命令、59条确定性检测规则等，还给出反模式，介绍多种安装方式及使用方法。
Karpathy自称患上AI精神病！能力没有上限，一切都是Skill问题
Karpathy在播客中称自己患AI精神病，日常工作多依赖智能体。他认为智能体能力无上限，瓶颈在使用者技能。还探讨软件变革、自动化研究、模型分化等，对就业、开源等也给出看法。
从Vibe Coding到Harness—— 一套大仓AI工程化实战
这是腾讯后端微服务与前端微应用大仓的 Harness 实战分享。介绍了 TAB 工程背景、Harness 组成部分，阐述阶段划分、Agent 演进等，还提及人工关卡、门禁脚本等要点，总结了经验与限制。
视频模型也能推理，Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理，在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试，构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势，相关代码和数据集已开源。
从 Prompt 到 Context：基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述
本文围绕Context Engineering展开，介绍其定义、与Prompt Engineering区别，从LLM OS视角说明其重要性，指出context处理不当的问题，对其分类及处理管理过程进行探讨，还提及面向LLM Context开发的变化。
游戏研发中的 AI 转型：网易多 Agent 系统与知识工程实践
本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享，其团队通过代码知识谱图构建、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手，在多业务场景落地效果好。还介绍知识工程、多 Agent 赋能代码编写、AI 审查等实践及未来展望。
深度研究白菜化？谷歌将Gemini级AI研究能力开源
谷歌推出'gemini-fullstack-langgraph-quickstart'开源项目，用Gemini 2.5与LangGraph结合，可构建本地运行的深度研究智能代理系统。介绍其技术架构、工作流程、开发配置、部署扩展，还展示了现代AI应用开发趋势。
让 Coding Agent 开始「记住过去」：MemoraX Code 的长期记忆系统
过去一年，Coding Agent 改变开发者写代码方式，但进入长期开发仍会遗忘项目经验。MemoraX Code 试图解决此问题，构建了本地与云端记忆，让关键信息能被识别召回，且在赛事中表现出色，还能沉淀工程经验。
推理能力大比拼，《推理模型综合测评报告 2025 》正式发布
过去半年，推理能力成大模型新分水岭。InfoQ研究中心评测八款热门模型，围绕五大维度，用超90%原创试题。发现各模型在不同维度表现有差异，推理模型发展正从‘一个大脑’变为‘带工具的多能智能体’。