「研发闭环」共找到 863 篇相关文章
AI编码不是梦:手把手教你指挥Agent开发需求
文章聚焦AI实践应用,以后端开发为例,介绍用AI编码实现需求的流程,涵盖工程结构、各层代码生成等。还分析AI编程问题,提出解决方案,给出生产案例,最后展望AI在研发中的应用前景。
星海图高继扬:具身智能下半场,应用为王
星海图CEO高继扬在AGI Playground大会分享具身智能观点,认为2026年是下半场,核心是应用。具身智能发展慢因缺高质量数据和合适本体,未来产品形态或为‘整机+预训练模型+后训练工具’,下游将形成大生态。
Gödel Rescheduler:适用于云原生系统的全局最优重调度框架
本文介绍字节跳动研发的Gödel Rescheduler重调度框架,它能解决传统调度资源分配和任务摆放问题。阐述传统重调度弊端,介绍新方案组件,列举应用场景及成果,还提及未来规划,目前已开源。
4.8亿美元砸向端侧算力!Agent芯片新贵冲出重围
成立不到三年的Acrab成亚洲AI芯片新贵,累计融资超4.8亿美元,新资金用于扩产、拓展生态及研发下一代平台。该司押注端侧算力,发布芯片GΞLIX 1和Agent Box,其产品进入量产验证。
从“会用”到“驾驭”:AI Coding 进入生产环境的真实碰撞
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目,邀网易游戏林香鑫等探讨 Coding Agent 重构软件工程环节。嘉宾分享了 AI Coding 在生产环境的变化、MCP 等概念作用、代码质量保障、Agent 权限及 AI 原生研发体系建设等观点。
DeepSeek、智谱被曝造芯,国产大模型绕开英伟达!
据路透社等爆料,DeepSeek与智谱AI正秘密自研定制化AI芯片,目标是摆脱对英伟达等的硬件依赖,构建自身算力生态。因算力账本和外部环境压力,两家公司选择研发面向推理场景的芯片。
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法,Amazon/Google作者团队「光速跟进」:难度自适应训练正在成为新范式
华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法,将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程,让模型面对最有学习价值的样本,已被ICML 2026接收。
Agentic RL训练:它不是单一 RL 算 法,而是一整套环境建模、学习信号、异步数据流、策略优化和基础设施的协同系统
文章指出Agentic RL训练不是单一算法,而是协同系统。它与传统RL不同,有四个训练变化。理解它要围绕三个不变量,还从环境建模等八个方面阐述,强调其竞争在于环境、信号、分布与系统的协同闭环。
机器人全程自主收拾客厅!390亿美元估值机器人端到端新技能,英伟达持续加注
估值390亿美元、英伟达持续看好的Figure机器人有新进展,能完全自主、端到端全流程整理客厅。背后是其自主研发的具身大脑Helix 02系统,仅补充新数据就能掌握全新任务。
浙大系具身智能再闯港交所:主打工业场景,每天进账1000000元
仙工智能再次冲刺港交所,此前5月首次递表未实质进展。过去三年营收走高,2024年达3.39亿,但连续三年亏损累计1.22亿。其聚焦工业场景,提供机器人控制系统等一站式方案,产品涵盖控制器、软件等。