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从AI代码到可信软件:工程约束的实践
文章探讨了“工程约束”如何通过仓库强制执行标准,确保AI生成代码的质量与问责。它强调权限、质量门、证据和可观测性,并描述了从辅助到自主的成熟度阶段。核心是...
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AI电话代理工作原理:AI电话代理背后的架构
AI电话代理架构解析:从呼叫接入、语音转文字、意图识别到对话循环,系统通过函数调用连接日历、CRM等业务系统,实现预约、线索捕获及人工转接。文章强调AI负...
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HyperAI 上新丨MCP接入开发工作流;PyTorch/AI for Beginners/TVM等系列教程上线;AI顶会资源检索功能再升级
HyperAI平台推出三项更新:上线MCP服务器,支持在Claude Code和Cursor中通过自然语言管理算力、数据集等资源;新增AI顶会(如AAAI...
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把Agent放进真实尺度香港,上交大/新加坡国立大学/美团等提出UrbanGround,测试多模态模型城市探索能力
该文章介绍了一项关于多模态大语言模型(MLLM)在城市导航中能力的研究。研究团队构建了基于香港真实地理数据的URBANGROUND交互环境,评测了GPT-...
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AI如何改变补丁管理及开发者需了解的暴露管理知识
AI正在改变漏洞管理方式,但仅按严重性评分修复并不足够。文章强调应从传统漏洞修补转向暴露管理,结合代码可达性、依赖树和SBOM等上下文评估真实风险。开发者...
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AI原生工程实践:AI工程师与前沿部署工程师如何利用Claude Code、Codex和Gemini进行开发
本文介绍AI原生软件开发生命周期(SDLC)框架,涵盖计划、设计、构建、测试、部署、维护六阶段。核心是通过意图、规格、计划等文档驱动开发,将瓶颈从编码转向...