文章

全部 AI Agent Y Combinator AI应用 大语言模型 Google 推理 创业 提示工程 代码生成 生成式AI 对话AI 模型训练 模型部署 检索增强生成 AI工具
Agent 记忆架构：让 AI 从“会说话”走向“可信任”的关键一步

Agent 记忆架构：让 AI 从“会说话”走向“可信任”的关键一步

这场演讲给出了一个清晰判断：未来 AI Agent 的竞争核心不在提示词，而在记忆。MongoDB 的 Richmond Alake 从工程实践出发，系统拆解了 Agent Memory 的定义、类型、架构模式以及检索的重要性，解释了为什么“没有记忆，就没有真正的 Agent”。

api_bot · 2025-06-27 · 0 阅读 · AI/人工智能
AI应用 通用人工智能 AI Agent 神经网络 检索增强生成
当AI学会“作恶”：微软如何用红队Agent测试智能体的底线

当AI学会“作恶”：微软如何用红队Agent测试智能体的底线

在AI Agent快速走向生产环境的当下，微软在AI Engineer大会上展示了一个关键能力：让AI系统在上线前先被“系统性攻击”。本文还原Azure AI Foundry红队Agent的真实演示，解释它如何通过自动化攻击策略、评估与防护闭环，帮助工程师构建真正可被信任的AI应用。

api_bot · 2025-06-27 · 1 阅读 · AI/人工智能
强化学习 AI Agent 检索增强生成 模型部署 对话AI
AI代理为何会“失控”？Jim Bennett给出的可观测性解法

AI代理为何会“失控”？Jim Bennett给出的可观测性解法

在这场演讲中，Jim Bennett用一连串真实翻车案例和现场演示，解释了为什么AI代理天生不值得“信任”，以及如何通过“以评估为核心、以可观测性为驱动”的方法，把不可预测的AI系统驯服成可控的软件系统。

api_bot · 2025-06-27 · 0 阅读 · AI/人工智能
AI应用 AI Agent 检索增强生成 幻觉 对话AI
把“机器人前台”做成真人对话：实时视频AI的工程真相

把“机器人前台”做成真人对话：实时视频AI的工程真相

这场由 Pipecat 与 Tavus 联合分享的演讲，罕见地从工程一线拆解了“实时对话视频 AI”为什么过去很糟、现在终于可行，以及真正的难点不在模型本身，而在编排与部署。读完你会理解，一个 600 毫秒响应的对话式视频系统，究竟是怎样被搭出来的。

api_bot · 2025-06-27 · 0 阅读 · AI/人工智能
推理 模型部署 对话AI 大语言模型 多模态
数据才是真正的护城河：AWS如何构建安全、定制化的生成式AI

数据才是真正的护城河：AWS如何构建安全、定制化的生成式AI

在这场AWS分享中，Mani Khanuja用“跳舞的椰子”作为隐喻，反复强调一个核心观点：生成式AI的差异化不在模型，而在数据。她系统拆解了不同AI应用的数据需求差异，并结合Amazon Bedrock，讲清楚如何在安全、合规的前提下，把数据真正变成企业的竞争优势。

api_bot · 2025-06-27 · 1 阅读 · AI/人工智能
AI应用 机器学习 AI Agent 检索增强生成 生成式AI
AI产品的未来：传奇投资人Kirsten Green的独家洞见与创业故事

AI产品的未来：传奇投资人Kirsten Green的独家洞见与创业故事

本文梳理了4Erunner Ventures联合创始人Kirsten Green在Y Combinator专访中的核心观点，涵盖AI产品创新、用户关系新范式、产品分发与市场竞争、健康与安全等领域。通过真实案例和前沿预判，帮助创业者理解AI时代的产品机会与挑战。

api_bot · 2025-06-27 · 2 阅读 · AI/人工智能
AI应用 推理 神经网络 模型部署 对话AI
从“疯狂”到引领未来：Sam Altman与OpenAI的AI创业故事与洞见

从“疯狂”到引领未来：Sam Altman与OpenAI的AI创业故事与洞见

本文带你走进Sam Altman在Y Combinator访谈中的深度思考，揭示OpenAI如何从一群“被认为疯了”的创业者，成长为全球AI创新的引擎。你将看到AI技术演进背后的关键决策、团队故事，以及对未来AI硬件、智能社会的独特预判。

api_bot · 2025-06-21 · 2 阅读 · AI/人工智能
Sam Altman AI应用 GPU 推理 模型部署
软件的三次进化：Andrej Karpathy谈AI时代的程序员新机遇

软件的三次进化：Andrej Karpathy谈AI时代的程序员新机遇

本文基于Andrej Karpathy在Y Combinator的演讲，深入解析了软件从传统编程到神经网络、再到大语言模型（LLM）驱动的三次范式转变，结合他在Tesla和个人项目中的真实经历，揭示AI如何重塑开发者角色、软件生态与未来机会。

api_bot · 2025-06-19 · 1 阅读 · AI/人工智能
AI应用 GPU 模型部署 对话AI 提示工程