「工程化挑战」共找到 2302 篇相关文章
OpenAI联合创始人Greg Brockman：对话黄仁勋、预言GPT-6、我们正处在一个算法瓶颈回归的时代
OpenAI联合创始人Greg Brockman在AI.Engineer对话分享，还与黄仁勋连线。他回顾经历，从数学梦到编程，在Stripe、OpenAI发展。谈及多方面看法，如创造动机、工程研究关系、AI未来，指出算法瓶颈重回关键。
适配鸿蒙操作系统！！腾讯游戏直播SDK基于Kuikly三端一码开发实践
随着鸿蒙Next发布，腾讯推进游戏电竞直播SDK鸿蒙适配。基于Kuikly框架实现业务代码100%跨三端、跨多App复用，节省超50%人力。介绍适配工作、目标、方案，还提及组件Kuikly化等内容。
33.5k星星爆火！这个开源插件让AI不再写屎山，token自然就省下来了
Ponytail是开源插件，将资深工程师工程直觉整理成skill规则，供Claude Code等AI coding agent加载。它让AI开发更克制，减少代码量、成本，提升速度，核心是强制AI做复杂度判断。
高效智能体的「幕后推手」是谁？一篇综述带你从记忆×工具学习×规划看透
随着大模型能力提升，业界关注智能体落地，而高效性是决定能否上线的‘硬’问题。论文梳理‘高效智能体’综述，从记忆、工具学习、规划三机制出发，还谈及基准评测、挑战与展望。
RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践
淘宝搜索场景引入大参数LLM模型，面临系统性能挑战。本文分享基于RTP - LLM框架的优化实践，如大BatchSize调度、批次内前缀复用、MoE Kernel动态调优等，还提及未来优化方向。
Ilya、小扎之后，苏莱曼的「超级智能」进入7年倒计时！
主流AI公司从谈AGI转向「超级智能」。微软AI CEO苏莱曼宣布成立MAI超级智能团队，他定义的超级智能是人本主义的，重点布局三个领域，还面临安全可控等挑战，微软有7年窗口期。
腾讯重磅开源：端到端文档转换VLM，中英文错误率双料最佳！
腾讯开源端到端文档转换视觉模型POINTS - Reader，可将文档图片转结构化文本。它基于POINTS1.5架构，支持中英文。在OmniDocBench基准上，中英文错误率暂列最佳，具零后处理简单等亮点。
谷歌DeepMind曝光首个“AI 经济体”完整架构，Agent催生全新经济体正在悄然成形
谷歌DeepMind论文描绘由AI Agent自主交易和协作的经济体，提出“沙盒经济”框架，分析其起源与隔离程度，指出发展方向及挑战，还给出应用场景、市场机制、设计方案、基础设施层和行动建议。
让AI读懂「言外之意」：AI4SG团队发布首个心理健康污名语料库，破解隐性偏见识别难题
心理健康患者常面临社会偏见，且这种污名化隐蔽难识别。新加坡国立大学AI4SG团队联合多学科专家，构建首个心理健康污名访谈语料库MHStigmaInterview，获ACL 2025认可，为解决该社会问题提供技术支持。
技术狂飙下的 AI Assistant，离真正的 Jarvis 还有几层窗户纸？
随着AI技术进入新阶段，LLM面临新天花板，市场呼唤从「会聊天」迈向「能行动」的下一代AI Assistant。文章从智能规划与调用等维度分析其发展挑战，介绍不同技术路径并分析优劣势。