「复合工程」共找到 742 篇相关文章
烧了2000美金后，我发现Vibe Coding“已死”！
作者黄叔分享科研成果Spec Coding，称Vibe Coding已死，因其Prompt易逝、迭代混乱。Spec Coding复杂度高于提示词工程，文中给出从0到1及迭代的提示词和步骤，还提及额外好处及理念特性。
国产黑马自优化「超级大脑」，全闭环Agent杀疯！一站式AI原生基建来了
AI加速落地，行业需可持续进化系统框架。清华系中数睿智将全新框架集成到语思智能平台，其5D - RAG框架破传统RAG痛点，且在多领域落地，为产业智能升级提供路径。
提速79%！上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25
上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched，解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型，用贝叶斯网络和熵减机制优化调度，实验显示最多降79%平均任务完成时间。
o1核心贡献者离职后首发声：AI是史上最强杠杆，超越人力、资本和代码
刚被曝加入Meta的前OpenAI核心研究员Hyung Won Chung，分享对AI未来的思考。他认为AI是最强大杠杆，能成个人能力倍增器，智能体开启无需许可的复合杠杆，还能推动人类科学进步。
跟上 AI 的节奏：为演进式架构构建上下文存储库
本文探讨AI辅助开发带来的上下文认知断层问题。在开发中，AI前期提效但后期难题凸显，企业面临团队执行和管理层决策层面隐患。可通过融合三大工程规范构建上下文存储库解决，确保开发逻辑可控。
Claude Code 推出 Monitor 功能，帮你随时盯梢
Claude Code 在 v2.1.98 版本推出 Monitor 功能，可让 Agent 后台挂监控脚本，解决轮询痛点。它能覆盖日志监控等多场景，与 /loop、/schedule 功能有别，使用有注意事项，反映 Anthropic 让其成工程系统的方向。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
借助 AI Coding 快速打造 AI Agent 系统
文章围绕购物场景生成AI Agent系统展开，原有低代码方案遇瓶颈，团队转向LangGraph等工程方案，借助AI Coding工具重构上线。介绍了项目需求、挑战，阐述核心架构升级，分享AI Coding开发实践及项目成果与启示。
刚刚，马斯克开源基于 Grok 的 X 推荐算法：Transformer 接管亿级排序
X 工程团队宣布开源 X 推荐算法，该算法结合网络内外内容，用基于 Grok 的 Transformer 模型排名。马斯克曾在 2023 年开源部分算法，此次是近三年后再行动。算法开源或因平台此前分发机制受争议。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学曹文博、张伟伟等：基于参数化神经网络求解器的层流翼型绕流代理模型
近年来，PINNs在流体力学中受关注，但在高维参数化与复杂流动问题中受限。西北工业大学曹文博团队基于TSONN构建层流翼型绕流参数化求解器，训练出强泛化能力的代理模型，为工程层流气动分析提供新方案。