谷歌工程师抛出5个残酷问题:未来两年,软件工程还剩下什么?
谷歌工程师抛出5个残酷问题:未来两年,软件工程还剩下什么?软件行业正站在一个颇为微妙的拐点上。AI 已经从自动补全代码,演进为能够自主执行开发任务的智能体。
软件行业正站在一个颇为微妙的拐点上。AI 已经从自动补全代码,演进为能够自主执行开发任务的智能体。
AGI五年倒计时已开启!Hassabis预测,或许仅需一两个AlphaGo级别的突破,我们就有望在5年内见证AGI降临,而它的速度和影响力将10倍于工业革命。
随着大模型步入规模化应用深水区,日益高昂的推理成本与延迟已成为掣肘产业落地的核心瓶颈。在 “降本增效” 的行业共识下,从量化、剪枝到模型蒸馏,各类压缩技术竞相涌现,但往往难以兼顾性能损耗与通用性。
清华在Nature上发表的最新研究发现,AI使科学家更聚焦于数据丰富、问题明确的领域,导致创新单一化,跨界合作减少。研究团队提出「全流程科研智能体系统」,推动AI从工具进化为伙伴,拓展科学边界。
2026年第一月份,医疗AI赛道热闹非凡,我来谈以下10点观察:1.医疗是AI领域里很不好做的赛道。AI赛道正在细分化,有的赛道红海,有的赛道蓝海;而医疗AI赛道很纯粹,就是纯粹不好做。无论To Doctor(医疗专业人士),还是To C(普通消费者)。
仅用两天开发出的开源项目 Openwork,如何逼迫 AI 巨头 Anthropic 低头?面对免费、更快、更安全的开源竞品,Anthropic 紧急将原本 $100 订阅独享的 Cowork 功能下放至 $20 档位。这场「官方逼死同人」的反向剧本,揭示了 AI 智能体时代的定价权,正在从巨头手中滑落。
你以为的AI发展,是人类顶级智慧的结晶。实际上,人类的进化一败涂地,拿到任何科技的第一件事,就是搞黄色。全球性压抑时代全面到来,AI的算力全用来解决性欲了。
一 坦白讲,和很多人一样,我有AI焦虑。 这种焦虑一方面来自对自身独特性的深层次怀疑,另一方面来源于AI进步和更新太快,太多东西学不过来。 如果你也有类似的AI焦虑,那我诚恳地说,《AlphaGo》这
简单到难以置信!近日,Google Research一项新研究发现:想让大模型在不启用推理设置时更准确,只需要把问题复制粘贴再说一遍,就能把准确率从21.33%提升到97.33%!
香港大学(The University of Hong Kong)与 Adobe Research 联合发布 Self-E(Self-Evaluating Model):一种无需预训练教师蒸馏、从零开始训练的任意步数文生图框架。其目标非常直接:让同一个模型在极少步数也能生成语义清晰、结构稳定的图像,同时在 50 步等常规设置下保持顶级质量,并且随着步数增加呈现单调提升。