2026-05-12
来源：openai.com
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NVIDIA 的工程师和研究员最近公开了他们使用 OpenAI Codex（搭载 GPT-5.5）的工作方式：不是拿来写几段脚本凑合用，而是把 Codex 嵌进生产系统的交付流程，以及把研究想法快速变成可跑的实验。这意味着一个原本只属于"个人效率工具"的 AI 编码代理，正在被组织级地纳入严肃的工程和科研管线。 下面拆开看他们怎么用，以及你能怎么用。 ...
2026-05-12
来源：openai.com
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一千多人、两千多份提交——Parameter Golf 不是一场普通的黑客松，而是一次对"AI 能把 ML 研究推到什么极限"的大规模压力测试。参赛者在严苛的参数预算下，借助编码代理、量化技术和非传统模型设计，把性能压到了看似不可能的水平。结果揭示的不仅是模型压缩技巧，更是 AI 辅助研究的工作流正在发生质变。 传统 ML 竞赛比精度，Paramete...
2026-05-12
来源：openai.com
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在线汽车交易平台 AutoScout24 Group 近两年把 Codex 和 ChatGPT 深度嵌入开发流程，从代码生成、质量检查到团队协作，形成了一套可复制的 AI 工程化实践。他们的核心收获不是"AI 写了更多代码"，而是开发周期缩短、代码质量可量化提升、AI 采用率在团队中稳步扩散。 很多团队用 ChatGPT 的方式是：遇到问题 → 打开网...
2026-05-12
来源：aws.amazon.com
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大模型本身是个封闭的知识库——训练数据截止后发生的事，它一概不知。想让 Agent 处理"今天的热点""最新的库版本""竞品最新定价"这类任务，必须给它接上搜索引擎。Strands Agents SDK 最近加入了 Exa 搜索集成，两行配置就能让 Agent 拿到实时网页数据，本文走一遍完整搭建流程和实际用法。 普通搜索 API（比如某大厂的自建搜索...
2026-05-12
来源：aws.amazon.com
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过去要在 AWS 上用 Claude，你得走 Amazon Bedrock 的通道——模型选择、API 格式、功能边界都受 Bedrock 的封装约束。现在有了另一条路：Anthropic 把自己的原生 Claude Platform 直接搬进了 AWS，你用 AWS 账号登录、用 AWS 贃单付费，拿到的是和 Anthropic 官网一模一样的平台体...
2026-05-12
来源：aws.amazon.com
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航空制造领域的技术文档从来不只是文字——工程图纸、工艺流程图、材料规范表、检验照片交织在一起，构成一套复杂的多模态知识体系。传统文本检索只能"看懂"文字部分，图表里的关键信息往往被遗漏。Amazon Nova Multimodal Embeddings 的出现，让图像和文本在同一向量空间里对齐，检索终于能真正"读懂"一整份文档。 这篇文章拆解一个实际方...
2026-05-12
来源：aws.amazon.com
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线上报了一个 Bug，它该归哪个团队？这个看似简单的问题，在大型组织里往往是耗时最长的环节之一——路由错了，工单在团队间来回踢皮球，修复周期被拉到数天甚至数周。Miro 用 Amazon Bedrock 上的大模型重构了整个 Bug 路由流程，结果：团队重分配次数降了 6 倍，平均修复时间缩短 5 倍，从"天"级别直接压到"小时"级别。 这篇文章拆解他...
2026-05-12
来源：infoq.com
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AI 编码 Agent 正在重塑开发流程，但大多数团队的使用方式是把代码和数据送进别人的云——SaaS 平台托管 Agent，代码在远端执行，结果再传回来。对于合规要求严格、代码资产敏感的团队，这条路越走越窄。Coder Agents 的核心主张很简单：Agent 留在你的基础设施上跑，模型你可以自己选，代码和数据不出你的边界。 云托管 AI Agen...
2026-05-11
来源：aws.amazon.com
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企业里数据不少，但从"数据躺在数据库里"到"AI 帮你做决策"，中间的鸿沟一直很大：数据要清洗、要建模、要验证可信度、还要能规模化地推给业务团队用。Amazon Quick 这次更新的五项新能力，就是想压缩这段路径。下面逐项拆解，并给出可直接上手跑的实践示例。 典型场景：一家零售企业有数亿条交易记录，想做库存预测和动态定价。数据工程团队花了几周建管道，...
2026-05-11
来源：openai.com
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2026 年第一季度，ChatGPT 的用户增长曲线出现了一个值得注意的拐点：增速最快的群体不再是 18–25 岁的技术尝鲜者，而是 35 岁以上的"后来者"。与此同时，性别分布正趋于均衡。这两个信号叠加在一起，说明 AI 对话产品正在从"极客工具"跨入"大众基础设施"的阶段。 过去两年，ChatGPT 的早期用户画像高度集中：年轻、男性、技术背景浓厚...