本文字数:约 3000 字,预计阅读时间:10 分钟重点新闻Build vs buy is dead — AI just killed it传统的“构建还是购买”的决策模式正在被人工智能彻底改变。在过去的几十年中,企业普遍遵循的原则是,如果某项技术是企业的核心业务,就选择自行构建;如果非核心业务,则选择购买。然而,随着人工智能技术的迅猛发展,这一决策模式正面临颠覆性的转变。人工智能的发展使得构建软件的过程变得前所未有的简单。过去需要数周甚至数月才能完成的开发任务,现在只需要几个小时,甚至几分钟就能完成。这种转变不仅降低了开发成本,还大幅减少了所需的技术专业知识。非技术背景的员工也能通过使用人工智能工具,快速构建和修复软件。以作者的亲身经历为例,一名不熟悉编程的员工仅花费了两个小时就构建了一个可行的原型,解决了客户反馈中的一个技术问题。这一过程不仅迅速,还大幅降低了成本。这种新的构建模式不仅节省了时间和成本,还为企业提供了更多的灵活性。企业在决定购买之前,可以通过快速构建原型来验证需求,从而避免不必要的投资。这种新的构建模式不仅改变了企业的技术决策流程,还重新定义了技术团队与业务团队之间
本文字数:约 2700 字,预计阅读时间:10 分钟Why most enterprise AI coding pilots underperform (Hint: It's not the model)生成式AI在软件工程中已经远远超越了自动完成功能。新兴的前沿领域是代理编码:能够规划更改、在多个步骤中执行更改并根据反馈进行迭代的AI系统。然而,尽管对“能够编码的AI代理”充满期待,大多数企业的部署却表现不佳。限制因素不再是模型本身,而是上下文:被更改代码的结构、历史和意图。换句话说,企业现在面临的是系统设计问题:他们尚未设计出这些代理可以运作的环境。从辅助到代理的变化在过去一年中,从辅助编码工具到代理工作流程的转变迅速。研究开始正式定义代理行为:在设计、测试、执行和验证方面进行推理,而不仅仅是生成孤立的代码片段。像动态动作重采样这样的工作表明,允许代理分支、重新考虑和修订自己的决定,显著改善了大型、相互依赖的代码库的产出。在平台层面,GitHub等供应商正在建立专门的代理编排环境,如Copilot Agent和Agent HQ,以支持真实企业管道中的多代理协作。但早期的现场结果讲述
本文字数:约 4000 字,预计阅读时间:15 分钟IDCC 2025:全球进入算力效能竞争期,商汤大装置给出中国式解决方案第二十届中国IDC产业年度大典(IDCC2025)暨数字基础设施科技展(DITExpo)于北京举办,商汤科技大装置事业群智算中心总经理林海在会上发表了题为《从稳定保障到效率引领——商汤大装置算电协同创新实践》的主题演讲。林海指出,算力基础设施正迎来新一轮“算力效能”战略竞争,而商汤大装置给出了中国式的解决方案。从全球范围看,算力基础设施正迎来新一轮“算力效能”战略竞争,包括各大科技巨头通过自研AI加速器、数据中心液冷、可再生能源电力协同等方式不断提升算力效能。同时,以Palantir “Chain Reaction”等平台为代表,将算力调度、电力预测与芯片资源管理纳入同一体系,试图构建“国家级AI基础设施操作系统”。商汤大装置作为国内领先的AI基础设施,在算电协同领域的探索,以体系化设计给出了一套中国式“算力—能源”协同建设范式,为我国在下一阶段的AI基础设施竞争中赢得技术主动权。商汤大装置在算电协同领域的探索,以核心技术为驱动,以实战成效为验证,构建了与国际先进
本文字数:约 4600 字,预计阅读时间:15 分钟Nous Research just released Nomos 1, an open-source AI that ranks second on the notoriously brutal Putnam math examNous Research, a San Francisco-based artificial intelligence startup, has released an open-source mathematical reasoning system called Nomos 1. This AI system has achieved near-elite human performance on this year's William Lowell Putnam Mathematical Competition, a prestigious and notoriously difficult undergraduate math contest. The Putnam exam is known fo
本文字数:约 4500 字,预计阅读时间:12 分钟The AI that scored 95% — until consultants learned it was AISAP 近期进行了一项内部实验,旨在评估咨询师对人工智能的态度。实验中,SAP 的五支团队被要求验证其 AI 协同工具 Joule for Consultants 对超过 1,000 个业务需求的分析结果。前四支团队被告知这些分析是由刚毕业的实习生完成的,他们认为分析结果令人印象深刻,并且评级约为 95% 的准确率。然而,第五支团队被告知这些结果实际上是由 AI 完成的,他们几乎否定了所有结果。直到逐一验证每个答案后,他们才意识到 AI 的准确性也达到了约 95%。实验结果揭示了在引入 AI 时需要谨慎,特别是在如何与高级咨询师沟通其潜力以及如何将其整合到工作流程中。SAP 通过这项实验,开启了其向 2030 年咨询师转变的进程:咨询师将成为由 AI 支持的、高度人类化的从业者,不再被以往的技术繁琐工作所困扰。尽管 AI 造成了初始的抵触情绪,但 SAP 强调 AI 并不取代人类专业知识,而是放大了其价值。通过消除文
康叔的AI全栈工坊
Code for Life, AI for Future