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末日时间表来了！前OpenAI研究员76页硬核推演：2027年ASI接管世界，人类成NPC
集成了这些突破的新AI系统被称为Agent-3。 得益于这些新能力上的突破，Agent-3成为了一个快速且廉价的超人类程序员。 2027年4月：Agent-3的对齐问题 OpenBrain的安全团队试图使Agent-3保持一致。团队想要确保它不会发展出不一致的目标。 研究人员没有能力直接设定任何AI的目标。 要么Agent-3学会了更加诚实，要么它变得更擅长说谎。 2027年6月：自我改进的AI 现在，OpenBrain拥有一个「数据中心中的天才之国」。 OpenBrain使用专用推理硬件，以高速串行运行数十万个Agent-3 2027年7月：廉价的远程工作者 落后的美国AI公司发布了自己的AI，能力接近OpenBrain一月份的自动化程序员水平。 随着Agent-4日益强大，Agent-3对其进行监督也变得愈发困难。就像Agent-3的内部运作对于人类一样，变得陌生且无法理解。
90911编辑于 2025-04-05 多 Agent 协作做中报季选股：从撤单识别到业绩预期挖掘 IG50免费开源股票数据API接口
AI 主营驱动占比、业绩类型（A/B/C） │ ├────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Agent AI main_business_ratio': self.calc_main_business_ratio(dm, report_date) } 五、Agent class CycleRecognitionAgent: """ Agent
22910编辑于 2026-08-25AI重塑软件工程03-基于ClaudeCode开发完整商业应用软件项目实践指南
) 协议集成，实现从需求理解到代码生成的完整 AI 驱动开发生命周期。 agent-1 (Context 基线师): Context 基线建立 + 领域知识构建 + 上下文管理 agent-2 (需求推理师): EARS 需求分析 + BDD 场景设计 + CoT 业务推理 agent context_base_[SYSTEM].yaml - reasoning_baseline_[SYSTEM]_[MODULE].yaml 7-Agent 协作链执行 按标准流程执行: agent-2 → agent 协作链执行计划 内容摘要确认 (用户确认) 确认内容: - 需求理解的准确性 - 系统架构的合理性 - 实施计划的可行性 7-Agent 协作链执行 完整执行: agent-1 → agent-2 → agent Agent 可直接解析并生成代码 需求、场景、推理、代码四位一体 机器可验证的规范性 完整的追溯链路 AI 编程适用场景 AI 驱动开发: 基于 AI 推理和 Context Engineering
1.2K20编辑于 2025-11-1719 分钟给 Rust 工程做全量体检：4 个 TRAE Agent 并行协作实战（含"仓衡扫仓衡"）
，区分"测试代码可接受"与"生产代码应消除"；Agent-2测试覆盖盘点：对比rb-core各模块与现有测试文件，找出零覆盖的公开函数；Agent-3规范一致性：rustfmt/clippy执行情况、TODO 条——main.rs:29Tauri入口处的一个expect，风险也低，rb-core生产代码零命中；Agent-2盘点出55个公开函数，直接覆盖51个、间接覆盖3个、没覆盖的只有1个（98.2%）；Agent 什么任务适合拆给多Agent并行，什么任务不适合，判断下来可以画成一棵决策树：但有一种事Agent做不了：跨模块的语义判断——比如两个检查项对同一类异常的处理策略是否统一，Agent-1到Agent-3 使用，区分"测试代码可接受"与"生产代码应消除"，输出违规文件+行号清单；-Agent-2测试覆盖盘点：对比rb-core各模块与现有测试文件，找出零测试覆盖的公开函数，列出清单；-Agent-3规范一致性
21710编辑于 2026-10-17【CI/CD·Jenkins篇】环境搭建：从零部署 Jenkins 主从架构
4C 8G 50G | Ubuntu 22.04 | Java 构建 | | Agent-2 | 4C 8G 50G + Docker | Ubuntu 22.04 | Docker 镜像构建 | | Agent
42510编辑于 2026-08-10- 来自专栏DotNet程序园
Consul初探-从安装到运行
172.16.1.218// 172.16.1.220consul agent -server -ui -bootstrap-expect=3 -data-dir=/data/consul -node=agent
1.1K40发布于 2019-07-09 - 来自专栏刘旷专栏
AI主播、AI记者、AI编辑，传媒AI化加速
但随着AI的深入，Microsoft News方面逐渐转向 AI，其鼓励出版商和新闻工作者使用AI辅助工作，或用AI替代人工进行内容的处理、过滤、发表。 微软作为全球名企，每个改变都会引起其他企业效仿和学习，这一次AI替代编辑人员的改变也将影响传媒行业的发展。国外传媒AI之路是如此，国内传媒AI化之路也在逐渐升温。 传媒行业正在AI化 目前为止，AI对于各行各业起到的作用都是正面性的，传媒行业也不例外。 AI化。 不同于百度重点关注给主流媒体赋能，搜狗主要通过AI合成主播切入AI传媒市场。
1.5K30发布于 2020-06-28 企业AI战略的演变：从AI就绪到AI原生(AI Native)
企业AI战略的演变：从"AI就绪"到"AI原生"(AI Native) 大家好，欢迎收听《架构新势力》，之前的视频我谈到企业AI应用架构设计的七大核心原则与四维架构模型，那么如何将这些方法应用于企业AI 然而，在人工智能席卷全球的浪潮中，非价值驱动设计的AI项目很难达到预期效果？这一问题促使企业AI战略从简单的"AI初级"阶段，向更深层次的"AI原生"阶段演进。 一、"AI就绪"阶段：技术探索与初步应用 1 "AI就绪"的特征与局限 "AI就绪"阶段（2020-2024年）就是企业AI战略的初级阶段，其主要特征包括： 技术导向：关注AI技术本身而非业务价值，将AI 《生成式AI服务安全基本要求》等法规出台，为企业AI应用提供明确指引 产业政策支持：各地政府设立AI创新基金，支持AI原生企业发展 2 技术成熟的临界点 2025年，AI技术达到规模化应用的临界点： 模型能力跃升 首先，"AI原生"(AI Native)是将AI融入企业全业务场景，重新定义产品功能、流程与价值。
46110编辑于 2026-07-01- 来自专栏AI系统
【AI系统】AI 框架之争
AI 框架还要思考和解决许多问题，如 AI 框架如何对实际的神经网络实现多线程算子加速？ AI 框架的发展AI 框架作为智能经济时代的中枢，是 AI 开发环节中的基础工具，承担着 AI 技术生态中操作系统的角色，是 AI 学术创新与产业商业化的重要载体，助力 AI 由理论走入实践，快速进入了场景化应用时代 这就要求 AI 框架最大化的实现编译优化，更好地利用算力、调动算力，充分发挥集群硬件资源的潜力。此外，AI 与社会伦理的痛点问题也促使可信赖 AI 、或则 AI 安全在 AI 框架层面的进步。 在这一阶段，AI 框架正向着全场景支持、大模型、分布式 AI、 超大规模 AI、安全可信 AI 等技术特性深化探索，不断实现新的突破。 AI 框架的未来应对未来多样化挑战，AI 框架有以下技术趋势：全场景AI 框架将支持端边云全场景跨平台设备部署网络模型需要适配部署到端边云全场景设备，对 AI 框架提出了多样化、复杂化、碎片化的挑战。
77911编辑于 2024-12-06 - 来自专栏架构师北京同盟
AI藤壶：满身AI不等于AI原生
我们把这种现象称为“AI 藤壶”。 虽然应用AI 越来越多，但并不意味着企业越来越“AI 原生”。 在我们近期开展的企业 AI 应用调研中，约69%的受访组织已经形成正式或初步的 AI 战略，约56%已经进入多场景推广及以上阶段，但明确表示 AI 已进入业务系统或标准流程的企业只有约17%。 我把“AI藤壶”这个观点交给 AI，它给了我这样一幅图： 我们把这戏称为“AI 藤壶（AI Barnacle）”。 因此，企业最自然的选择往往是：组织不动，继续加 AI。 问题也就出在这里。企业规划 AI 时，不能一直问“这里能不能加一个 AI？”，而应该开始问“有了 AI，这里还有没有必要存在？” 真正的 AI 转型，不是让旧组织的每一个角落都长出 AI，而是借助 AI 重新设计组织。 否则，企业得到的可能不是一个 AI 原生组织，而是一艘长满 AI 藤壶的旧船。
19921编辑于 2026-09-09 - 来自专栏想比AI跑得更快点
是“AI”，不是“Ai”
刚才又刷到一个博主的简介：“资深Ai自媒体、Ai 编程实践者”。 我是完全没有被他的经历吸引，我倒是被 “Ai” 两个字母熏得难受。 说个结论，应该是写 “AI” 而不是 “Ai” 。 但是，经常看到这些标题： "一个Ai工具帮你成为职场王者" "Ai精品课程" "教你如何用Ai提升效率" 字母的大小写，暴露的是专业度。 而非Ai。 The Verge - 全文 AI Wired - 全文 AI Nature、Science 期刊 - 全文 AI OpenAI、Google文档 - 全文 AI 没有一家专业媒体或机构会写 "Ai"， 不管是输入法的原因，还是由于自己的偏好，请把 “Ai” 这个不伦不类的词改掉。 在公共空间和专业文档中表达"人工智能"时，请写对 "AI" 。
84710编辑于 2026-01-14 使用Spring AI调用AI模型
简介Spring AI是Spring框架对人工智能和机器学习的支持模块,它提供了一套简单易用的API来集成各种AI服务和模型。 主要功能集成主流AI模型服务(如OpenAI、Azure、 Baidu千帆等)提供统一的API接口支持提示词工程内置向量存储功能支持文本嵌入和文本生成核心概念AI Client统一的客户端接口,用于调用 代码助手 代码解读复制代码spring.ai.openai.api-key=youkeyspring.ai.openai.base-url=https://api.deepseek.comspring.ai.openai.chat.options.model 对接阿里大模型Spring AI Alibaba 开源项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践，提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案 ，帮助开发者快速构建 AI 应用。
1.8K10编辑于 2025-03-27- 来自专栏C++开发学习交流
【AI模型】AI模型部署概述
AI模型部署方法 在AI深度学习模型的训练中，一般会用Python语言实现，原因是其灵活、可读性强。但在AI模型实际部署中，主要会用到C++，原因在于其语言自身的高效性。 AI模型部署框架 模型部署常见的推理框架有：ONNX、NCNN、OpenVINO、 TensorRT、Mediapipe。 通过短短几年的发展，已经成为表示深度学习模型的实际标准，并且通过ONNX-ML，可以支持传统非神经网络机器学习模型，大有一统整个AI模型交换标准的趋势。 AI模型部署平台 AI 模型部署是将训练好的 AI 模型应用到实际场景中的过程。 以下是一些常见的 AI 模型部署平台： 云端部署 云端部署是最流行的 AI 模型部署方式之一，通常使用云计算平台来托管模型和处理请求。
2.6K10编辑于 2024-07-24 - 来自专栏做数据的二号姬
AI |美图AI PPT使用体验
13 2023-11 AI |美图AI PPT使用体验 在百无聊赖地互联网冲浪的时候，意外地发现美图居然也做了PPT AI，还真的是有点意料之外。 至于留言嘛，公众号没有留言的功能，单纯想说两句的朋友们可以发快捷私信，看到的话基本都会回复的~ 美图居然也有AI业务 在AI导航站中看到了美图PPT AI，第一反应是美图？ 居然也有AI了？还是跨界AI，做PPT？ PPT AI就隐藏在美图设计室里面。仔细一些，这个商业逻辑非常合理，美图嘛，主要做图像。对图像有高度诉求的人必然对AI辅助作图有诉求，既然都用AI作图的功能了，AI做个PPT好像也是一气呵成。 from=home 这里我们给AI一个难题，做一个数据分析笔面试技巧的PPT吧。 直接点箭头就进入了AI创作的环节，耐心等待AI转圈圈就可以了。
1.4K30编辑于 2023-11-15 驾驭 AI · AI Harness Engineering · 序章
驾驭AI：AI写代码很快，然后呢？ 我在过去半年里用AI编码交付了几个项目。第一套，现在回头看更像是尝试和学习的，是将一套内部智能运维系统进行AI升级——代号aITMS。 回看开篇的四根支柱——需求管理、方法论、架构、工程团队——在AI时代，前三根的内涵全变了：需求管理从"跟人沟通"变成"写进文件让AI读"，方法论从"人怎么写代码"变成"怎么约束AI写代码"，架构从"人脑里的设计 AI生成的速度，已经稳定超过了人类review的速度——你review一份的时间，AI能再生成三份。 会不会使AI丧失某些原生能力？AI的力量真实而巨大，不给它套上挽具，它就会在你的代码库里横冲直撞，留下一地烂摊子。
17600编辑于 2026-08-30转载:【AI系统】AI 框架之争
AI 框架还要思考和解决许多问题，如 AI 框架如何对实际的神经网络实现多线程算子加速？ AI 框架的发展AI 框架作为智能经济时代的中枢，是 AI 开发环节中的基础工具，承担着 AI 技术生态中操作系统的角色，是 AI 学术创新与产业商业化的重要载体，助力 AI 由理论走入实践，快速进入了场景化应用时代 这就要求 AI 框架最大化的实现编译优化，更好地利用算力、调动算力，充分发挥集群硬件资源的潜力。此外，AI 与社会伦理的痛点问题也促使可信赖 AI 、或则 AI 安全在 AI 框架层面的进步。 在这一阶段，AI 框架正向着全场景支持、大模型、分布式 AI、 超大规模 AI、安全可信 AI 等技术特性深化探索，不断实现新的突破。 AI 框架的未来应对未来多样化挑战，AI 框架有以下技术趋势：全场景AI 框架将支持端边云全场景跨平台设备部署网络模型需要适配部署到端边云全场景设备，对 AI 框架提出了多样化、复杂化、碎片化的挑战。
47410编辑于 2024-12-13- 来自专栏机器人课程与技术
用AI魔法打败AI魔法
全文均为AI创作。 你认为AI诈骗到底应该如何防范，来说说你的看法吧！（以下方向仅供参考） AI诈骗确实是一个需要引起关注的问题。 以下是一些建议，以帮助防范AI诈骗： 提高公众意识：首先，提高公众对AI诈骗的意识和认知是非常重要的。人们需要了解AI技术的潜力和局限性，并认识到潜在的诈骗风险。 制定相关法规，明确AI诈骗行为的法律责任，并推动行业自律和伦理准则的制定和遵守。 用户教育和培训：加强用户教育和培训，提高用户对AI诈骗的防范意识。 总结： 从上述案例中，我们可以看出，AI诈骗越来越猖獗，而且技术手段越来越高明。这更加强调了我们需要提高公众对AI诈骗的认知和防范意识。
46230编辑于 2023-11-08 - 来自专栏DrugOne
AI炒作 or AI希望 | AI何时会颠覆制药业？
AI帮助、AI 希望或AI炒作 面对这些荒唐的机会并在数据密集型环境中四处游荡，您可能会认为，人工智能非常适合寻求方法来提高其找到可销售药物的可能性。 事实证明，可以使用AI来降低赔率的想法已成为制药业的好消息和坏消息。一方面，AI为该领域带来了更多的投资和更多的人才。但是，随着药品价格飞涨，炒作愈演愈烈，这引起了极大的怀疑。 AI希望与AI炒作之间的紧张关系仍在继续。实际上，Alex开始从事AI药物发现的工作以来，每天都有很多文章或分析报告讨论AI药物发现的炒作和希望。 明确证明生成方法可以对制药业产生重大影响的唯一方法是，选择一种会影响数以百万人的疾病，使用AI方法以完全“无人干预”的方式识别该疾病中的新生物学靶标，然后使用AI以“无人干预”的方式为AI挑选的靶标生成新分子 参考资料 https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2020/04/30/ai-hype-or-ai-hope-when-will-ai-disrupt-the-pharmaceutical-industry
53540发布于 2021-02-01 - 来自专栏腾讯云TVP
为什么美国恐惧AI，中国拥抱AI，欧洲漠视AI？
， AI再聪明，也是给人出谋划策，真正的决断不会来自于AI，所以大力发展 AI；欧洲人则认为聪明人是用来娱乐贵族的，所以对 AI 无所谓，认为“AI做的东西是‘技术产物’，不是‘艺术作品’”，以此区隔。 这才是美国精英恐惧的真正本体论根源：AI制造了一种“无主体的智慧”，它解构了“聪明人”这个概念本身。所以美国的态度不是“不敢发展AI”，而是在发展AI的同时拼命建构“谁拥有AI”的叙事。 这种不安不会表现为“反对AI”，而会表现为把AI重新分类到一个不威胁文化等级的位置上——“AI做的东西是‘技术产物’，不是‘艺术作品’”。 ”中美欧对AI的态度差异，本质上是三种不同的语言在描述同一个对象。美国用“主权”的语言描述AI，中国用“辅佐”的语言描述AI，欧洲用“品味”的语言描述AI。 美国把聪明人定义为主权者，因此AI是主权竞争者；中国把聪明人定义为辅佐者，因此AI是智能谋士；欧洲把聪明人定义为表演者，因此AI是可观赏的奇观。
47652编辑于 2026-09-14 - 来自专栏新智元
【探索AI自开发】谷歌、微软用AI开发AI，特定任务超越人类AI专家
【新智元导读】为了应对AI人才不足，以谷歌为首的企业正在想方设法，开发能够取代AI研究员的AI系统，让创建AI软件变得容易。 目前，这样的AI系统正在帮助AI研究员，让搜索更高效，让网络结构更先进，同时承担繁重重复的工作。但是，AI取代AI研究员的那天终会到来，只是时间的问题。 现在，以谷歌为首的各大公司，在AI人才严重不足的情况下，开始把目光投向另一个更为强大的目标——开发能够自己创建AI的AI。 AI取代AI研究员的那天终会到来 谷歌的设想是，类似AutoML这样的项目，将能帮助企业构建他们自己的AI系统，尤其是那些没有深厚AI经验和实力的企业。 元学习并不会彻底取代AI研究人员，目前，谷歌的AI研究人员仍然负责重要的设计工作，AutoML的目标是让有限的AI专家能够服务于更多更广的项目。 但AI取代AI研究员的那天终会到来。
1.2K91发布于 2018-03-21
腾讯云开发者
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