AI 工程化
关注 AI 工程化理念发展和一线技术实践
蚂蚁数科 CTO 王维：可信智能体是产业 AI 规模化落地“必选项”
在产业化场景中，任何一个小错误都可能导致巨大的损失。
DeepSeek 3FS 架构分析和思考
这篇文章在介绍了 3FS 关键设计的同时，尝试从存储专业的视角挖掘出 3FS 团队在这些设计背后的考量。
百度文心快码直播测评，真实生产场景到底效果如何？
ZULU 智能编码工具的功能和特点。
十天后，第一个明星 AI 硬件将变成电子垃圾
第一波收割完的 AI 创企已经功成身退。
大模型技术重塑智能研发新范式
作为工程师，我们需要适应 AI 带来的新工具和新方法，以便在未来的研发工作中保持竞争力。
成立两年用户突破 1500 万，全员工远程办公、以开源为首选的小团队如何颠覆社交界？
从 0 到 1500 万，Bluesky 的开源远程攻略：小团队如何突破体量束缚，成就商业神话？
研究表明 AI 编码助手可提高开发人员的生产力
研究表明，AI 编码助手 GitHub Copilot 能提升开发者生产力 26%，尤其对经验较少的开发者更有效。研究由微软、麻省理工等机构进行，涉及 4000 多名开发者。
Uber 创建镜像 OpenAI API 的 GenAI 网关，支持 60 多个 LLM 用例
本文提到 Uber 创建 GenAI 网关，镜像 OpenAI API，支持 60 多个 LLM 用例，简化集成工作流程，提高效率，减少 PII 风险。
对话阿里云 CIO 蒋林泉：AI 时代，企业如何做好智能化系统建设？
本次对话中，雁杨还分享了阿里云在这一领域的探索成果与思考总结，希望能够帮助更多企业为 AI 浪潮下的技术转型做好布局和落地策略。
Meta 开源 DCPerf：一个面向超大规模云工作负载的基准测试套件
本文提到 Meta 开源了 DCPerf，这是一个面向超大规模云工作负载的基准测试套件，旨在帮助设计和评估硬件供应商、系统软件开发商和研究人员的产品性能。
借助 AI 实现高效的 DevSecOps 工作流程
文章讨论了如何利用人工智能提高 DevSecOps 工作流程的效率，包括开发、安全和运维的各个方面，同时强调了在实施过程中需要考虑的隐私、数据安全和性能等关键因素。
阿里云发布首个 AI 多模数据管理平台 DMS，助力业务决策提效 10 倍
9 月 20 日，2024 云栖大会上，阿里云瑶池数据库宣布重磅升级
我在构建 MLOps 系统四年中学到的经验
我是 MLOps 工程师、ML 工程师、ML 研究员还是后端工程师？然而在一个小团队或初创公司中，你需要具备所有这些能力。
OpenAI 联合 SWE 发布 AI 软件工程能力测试集，Gru.ai 荣登榜首
在 9 月 3 日，Gru.ai 在 SWE-Bench-Verified 评估最新发布的数据中以 45.2% 的高分排名第一。
龙蜥装机量突破 800 万！浪潮信息将打造最 AI 的服务器操作系统！
大模型所具备的智能涌现和泛化能力，将创造出千千万万甚至数以百万计的 AI 原生应用。
星尘智能发布新一代 AI 机器人 Astribot S1，煮饭泡茶打拳投篮... 样样都能干？
此次 S1 以整机形态亮相，完成了一系列高难度、长序列、可泛化任务。
10 年程序员经验缩水 5 倍，AI 走上研发岗后，一线从业者生态或迎大“洗牌”？
AI 驱动的代码研发是否会全面取代程序员的角色？
2024 开放计算中国峰会浪潮信息赵帅：开放计算推动 AI 产业创新发展
算力、算法和数据是推动人工智能发展的三驾马车，尤其在大模型领域，这三者的协同作用尤为显著。
越南 IT 外包“卷翻”印度职场：最低月薪 1200 元、每天工作 12 小时
印度外包便宜好用，已成 IT 经理人心中共识。
周伯文：通专融合是通往 AGI 的战略路径
关于 AGI 路径的思考。
网络架构如何支持超万卡的大规模 AI 训练？| AICon
AI 训练场景的算力 Scaling 核心是网络，依赖于大规模、高性能的数据中心网络集群来实现算力的规模扩展
Agent 还没出圈，落地先有了“阻力”：进入平台期，智力能否独立担事？
在企业场景中有效利用 Agent，合理选择业务场景非常重要。
第一波收割完的 AI 创企要跑路了？6 年来仅做了一款产品，问世 30 天就彻底失败，Ai Pin 公司 10 亿美元求“卖身”
这家初创公司的产品从今年早些时候开始销售，售价 699 美元但市场评价不佳。
AIGC 智能耳机硬件新标杆，未来智能发布新一代讯飞会议耳机
未来智能 CEO 马啸表示：在 AIGC 领域，垂直场景的服务性工具比泛智能工具实用性更强，未来智能在垂直的办公会议领域，已经形成了数据的马太效应。
AI 与大模型如何影响企业基础平台和数据体系建设?
AI 时代的数据智能化需要在基础设施、算力、架构、数据训练等多个层面进行优化调整。
架构师会被 AI 秒了吗？ | QCon
对于一名架构师，最能让其感到兴奋的词汇莫过于“重构”。
大模型在金融支付 ToC 场景的应用探索：在技术创新与政策监管之间取得平衡
进入 AI 时代，如何在约束条件下，加速大模型等技术在 ToC 业务场景的落地和应用，并且在技术上不做牺牲处理是一个极具挑战的工作。
知乎：多云架构下大模型训练，如何保障存储稳定性?
本文将分享知乎如何在多云混合部署架构中构建存储层、保障 LLM 训练稳定性以及跨云 PB 级数据迁移的经验。
华为云 AI 原生应用引擎的架构与实践
如果“所有软件都值得用 AI 重做一遍”，那么该如何重做？
大模型时代，AI 和数据库技术会碰撞出什么新火花？
大模型和数据库技术相互成就，数据库技术在过去的一年内取得非常大的创新和发展。ArchSummit
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