「工程实践」共找到 1144 篇相关文章
智源技术分享:大模型行业应用新模式和关键实现路径
在 AICon 大会上,智源研究院周华分享大模型行业应用。分析落地问题,提出以大模型为核心的技术路径,涵盖数据、训练等环节,还给出数据生产流程建议,分享最新开源成果。
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。
Scaling Law 仍然成立,企业搜广推怎么做才能少踩“坑”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升,还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式,及平衡成本等方面的经验。
ACP 协议 + 多 AI 编程智能体:企业研发的新生产力平台
文章围绕 ACP 协议展开,介绍其概念、工作原理及在 AutoDev 的集成实践。还提及 ACP 生态、多 Agent 协作实践,如 Augment Intent、Google Antigravity。最后阐述企业级 AI 平台治理体系,包括 MCP、ACP、A2A 三层协议协同价值。
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。
AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限,指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁,并介绍MktAI知识体系建设。
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。
三年时间市值翻了25倍,广告新巨头AppLovin任命了一名华人CTO
在Google和Meta“垄断”的广告领域,AppLovin成为新巨头。新任CTO葛小川分享工程数据,该公司基于机器学习的广告竞价系统日处理超1000亿次请求,核心工程团队不到100人。文章讲述其发展历程、技术突破及未来规划。
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。