「工程化水平」共找到 1535 篇相关文章
斯坦福与Adobe新研究，模仿蒸馏技术轻松让200亿参数图像生成高质量大模型
斯坦福大学和Adobe研究院联手，用pi - Flow技术让200亿参数文本到图像大模型4步内生成高质量、高多样性图片。此前少步生成有质量和多样性问题，他们推出GMFlow和pi - Flow解决难题，LakonLab是其背后工程支撑。
2026年了，我们还在用爱迪生试灯丝的方式评估World Model
文章围绕World model展开深度讨论，界定其概念，分析生成派、JEPA派、空间智能派三条技术路线，指出评估比LLM难，提及游戏化benchmark可能是破局点，还强调具身进展由数据驱动，Ego - View或为泛化关键。
四足机器人首次同时「思考+走路」，北大提出链式推理MobileVLA-R1
在「大模型+机器人」浪潮中，让机器人既听懂话又走得对、稳很难。北大MobileVLA - R1将链式思考引入四足机器人，在仿真和真实实验中对标强基线实现提升，构建了更具工程可用性的范式。
组织也能fork？Karpathy提出"代码即公司"
Karpathy提出“代码即公司”观点，认为AI驱动的组织可像代码仓库一样被复制、修改、迭代。传统组织因“制度性知识”难以fork，AI能将隐性知识显性化。交易公司或成首个被fork的组织类型，管理协调是核心竞争力。
不止萌兔蹦迪！狸花猫竖中指，吃奶婴儿开飞机，魔性AI视频让人停不下来
AI正席卷短视频，从“兔子蹦床”到“婴儿开飞机”，魔性剧情吸睛又迷惑，背后是算法驱动的流量生意。虚假内容泛滥，4大YouTube频道已全面AI化，“AI垃圾”或已暗中攻占人类心智，是时候普及“AI防诈”知识了。
独家｜能量桥完成新⼀轮融资，Monolith领投，中科创星跟投
近日，能量桥完成新一轮融资，由 Monolith 砺思资本领投，中科创星跟投。该公司核心团队经验丰富，其预制化超导能源模块可实现数据中心配电零损耗。在 AI 算力建设背景下，超导技术或成输电破局点。
剑桥揭开大模型翻车黑箱！别再怪它不懂推理，是行动出错了
剑桥大学等机构研究指出，大模型执行长时任务易翻车，问题不在推理而在执行能力。研究人员评估多个指标，发现单步准确率提升可让任务长度指数增长，还研究了自条件化等影响及模型规模的作用。
初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点，尝试三种Agent范式，还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？
AI时代，数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖，因其能处理多模态数据，唤醒沉睡数据，驱动业务，还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南，其多模态数据湖已在多行业落地。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播，邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。