「执行层」共找到 806 篇相关文章
9 个加速开发者生产力的开源 AI 与 MCP 项目
Github官方精选9个开源项目，分框架与平台集成、开发者体验及AI增强编码、自动化与测试编排三大主题。各项目聚焦不同功能，如将MCP嵌入框架、语义理解辅助编码、安全执行调试等，能加速开发者生产力。
Chrome已死，AI浏览器当立！认知革命比技术成熟来得更快。
文章指出AI浏览器重新定义底层逻辑，从导航工具变为执行意图的引擎，有持续意图记忆等核心能力。即便成功率不高，用户也易完成认知转变，还总结了AI产品团队应知道的规律及失败类型。
为 OpenAI 秘密提供模型测试， OpenRouter 给 LLMs 做了套“网关系统”
OpenRouter成立于2023年初，为用户提供统一API Key调用各类模型，OpenAI会用其秘密测试。平台token用量高速增长，还发布模型用量排行榜引关注。创始人认为大模型非赢家通吃，未来想成agent最佳推理层。
配置驱动的动态Agent架构网络：实现高效编排、动态更新与智能治理
本文提出配置驱动的独立运行时 Agent 架构，解决低代码/平台化 Agent 方案企业级落地难题。介绍其核心架构、注册中心、配置定义等，还提及 Agent Studio、执行引擎等，阐述运行部署、协作、治理，提供通用可落地范式。
OpenAI发布GPT-5-Codex：独立编码7小时，能动态调整资源，token消耗更少
OpenAI发布专用于编程的GPT-5-Codex，属GPT-5特殊版本，有即时协作和独立执行的‘双模’特长。它能动态调整资源，token消耗少，擅代码审查。文中还介绍其命名由来及编程智能体竞争情况。
阿里云CIO首次系统复盘：大模型落地的RIDE方法论与RaaS实践突破
阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践，介绍了阿里云在翻译、智能外呼等场景的应用案例，提出 RIDE 方法论，包括重组组织、识别机会、定义指标和推进执行，还分析了翻译和 Agent 模式的要点。
破局大模型推理困局！华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍
华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲，围绕大模型推理优化，从模型、框架、算子层展开，结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战，介绍加速技术，分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。
离职员工首次长文揭秘真实的OpenAI：一半是天才，一半是疯子，7天时间上线code x
OpenAI离职员工Calvin French - Owen分享在公司一年工作的回忆与反思。从企业文化、技术栈揭秘，到7天打造编程代理code x的故事，让我们首次得以窥见OpenAI内部。作者认为这里有独特文化和强大执行力。
苹果港大终结自回归时代？7B扩散模型发布，AI写代码逻辑彻底颠覆！
苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder，用扩散模型+强化学习策略，性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法，建立原生RL训练框架，探究了dLLM的生成机制等问题。
微软 CEO 萨提亚·纳德拉：智能体即产品，SaaS 已死？
微软 CEO 萨提亚·纳德拉在 Build 大会后接受专访，称正经历软件与智能范式巨变，AI 驱动的智能体网络将重塑企业软件未来，SaaS 会融入其中。他还分享了 AI 时代软件与商业模式变革的核心洞察。