「经验工程化」共找到 1778 篇相关文章
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。
奥特曼最新深度访谈：AI至今没有iPhone时刻！
OpenAI首席执行官山姆·奥特曼在深度对谈中复盘大模型发展，谈及砍掉Sora和自研浏览器聚焦平台，认为AI缺iPhone时刻，还分享ChatGPT决策过程、创业经历，提出从成功学经验等观点，反驳末日论。
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大模型时代的CIO」云栖专场： AI实战者与落地破局者的坦白局
云栖大会「AI大模型时代的CIO」专场，探讨企业AI落地难题。虽搭上AI电梯是趋势，但企业落地有不确定性，如组织架构不匹配等。多位实战者分享经验，给出RIDE等解法，助企业破局。
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。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在AICon 2025北京站的分享。从RLHF系统出发，结合实践展示RL系统现状与发展，探讨超大规模RL方向，涉及理论、业界实践、开源生态等，还介绍了AICon北京站活动。