Tag: AI Engineering
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AI 工程技能地图：用好编码 agent
Published: at 02:10 AMAndrew Ng 在 AI 工程技能地图中拆解「用编码 agent」这项技能：三条工作流步骤（计划、执行、部署监控）与五项关键能力（导航、自主度、审查、定制、原理），并纠正长时自主运行被夸大的现实边界。
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四种 LLM 缓存：省在哪里，错在哪里
Published: at 12:12 AM从 KV、Prefix、Prompt 到 Semantic Cache，讲清四种 LLM 缓存保存什么、何时命中、为何失效，以及生产环境该如何排查成本、延迟与错误命中。
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AI 工程能力地图：从模型到生产
Published: at 11:52 AMAndrew Ng 将 AI 工程拆成六类能力：理解模型、准备上下文、设计 Agent、建立评测、运行生产系统和掌握机器学习基础。本文把这张地图整理成一套判断学习重点与工程工作的框架。
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RAG 入门指南：在正确的时机用正确的方式构建检索增强生成系统
Published: at 12:27 AM本文基于 Daniil Shykhov 的 RAG 实战经验，聚焦三个问题：RAG 究竟是什么、你真的需要它吗、以及在哪些环节最容易出错。如果你曾被向量数据库和 embedding 模型的教程绕晕，从这里开始。
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当 VS Code 从月更切到周更，真正被 AI 改写的不是补全，而是整个产品团队的工作流
Published: at 04:25 AMThe New Stack 这篇采访最有意思的，不是“Copilot 又帮工程师快了一点”，而是 VS Code 团队已经把 AI 用到了产品与工程协作的骨架里：PM 直接在 VS Code 里做原型、工程团队用自定义 agent 做 triage 和自验证、PR 先过 Copilot Code Review，最终连发布节奏都从月更改成了周更。AI 在这里不只是提速器，而是在重写团队分工和交付节奏。