「驻场交付工程师」共找到 589 篇相关文章
互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
未来1-5年半数白领或失业？Anthropic联创自曝：内部工程师已不写代码，下一代AI大多是Claude自己写的
在2025年Axios AI+华盛顿峰会上，Anthropic联创接受访谈，称未来1到5年，多达一半白领工作或消失，失业率或飙升至20%。Anthropic内部工程师工作已巨变，Claude能自写代码设计下一代AI。此外，AI还出现作弊等情况。
只会「氛围编程」，永远成不了真正工程师！还差这几个关键环节
火遍全网的「氛围编程」（Vibe Coding）让编程门槛降低，但与专业软件工程师仍有差距。文章解析了差距所在，如AI编程需精确指令，软件工程复杂，对程序员「品味」要求变高，还探讨了编程未来及Vibe Coding的挑战。
FDE 火了：两个追求 AGI 的公司，为什么都开始「雇人上门」了？
OpenAI 收购 Tomoro 获 150 名现场部署工程师，Anthropic 联合机构成立新公司派工程师驻场。两家顶尖 AI 公司均用几十亿美元买人，引入 FDE 概念，表明强大模型需结合现场服务释放 AI 能力。
“AI 工程师”已上岗！微软 CEO 曝正尝试新学徒制模式：内部工程师的顶级实践全变
在达沃斯论坛上，微软 CEO 萨蒂亚·纳德拉与英国前首相聚焦 AI 应用话题。他以自身参会准备工作变化，说明 AI 打破传统层级架构。还指出企业 AI 应用有‘杠杆效应’，人才差距在应用推进力度，判断泡沫关键在于落地。
一位工程师对“好代码”的 7 年思考
本文围绕“什么是好代码”展开，作者结合自身职业发展，从初入职场的“黑盒认知”到深入思考多维度评价标准。还介绍代码评审标准，从稳定、体验、效率、成本衡量。最后给出写好代码的方法和面临的挑战。
变更即指标：用交付信号度量系统可靠性
系统变更是生产事故主因，本文提出聚焦变更可观测性的指标框架，介绍可扩展架构采集展示指标。定义业务和技术指标，构建以事件为中心架构获取数据，还阐述以数据驱动改进变更交付过程。
腾讯 CodeBuddy IDE 如何成为一个“全栈高级工程师”？
腾讯 CodeBuddy IDE 海外版开启内测，国内版预计 8 月上线。它定位‘下一代 AI 全栈高级工程师’，内置 4 个智能体，助力全链路研发。腾讯内部超 43% 代码由 AI 生成，编码时长缩短 40%。
人形机器人交付元年，行业从卷模型转向拼数据
2026年是具身智能交付元年，行业从卷模型转向拼数据。全球权威机构重新定义“人形机器人数据”地位，真机数据是模型落地关键。乐聚等企业积极布局，通过训练场模式获取数据，解决行业痛点。
别再设计 Prompt，顶尖工程师已经开始写 Loop 了！
2026年6月，“Loop Engineering（循环工程）”一词热门起来。其核心主张是不用再亲自给AI写提示词，而是设计驱动Agent的循环。Anthropic的工程师还写成了完整手册，介绍搭建方法、关键及最佳实践等。