AI操盘手(020,AI小说连载)
AI 小说连载 · 一名 AI 创业者的真实历程第20章：五阶跟进法━━━━━周六下午两点十五分。科技园路演厅。陆远坐在后排靠墙的位置，手里端着一杯已经凉了的速溶咖啡。路演厅不大，大约能坐七八十人，今天来了五六十个，大多是销售管理者和培训师。他不是为了学东西来的。他是为了找人来的。报名的时候他查了周建国的信息——没什么信息。没有公众号，没有知乎专栏，没有LinkedIn。只有几条零散的行业论坛帖子和一个两年前的采访视频。视频里周建国坐在一间小会议室里，对着镜头说了大概三分钟，讲的是"为什么老销售的
FlagOS工作坊：AI自主部署时代来临，大模型基建迈入自动驾驶
让 AI 自主编写算子、自主部署模型、自主完成跨芯迁移，甚至自主解决那些繁杂的环境报错，这一切，在第八届北京智源大会的“FlagOS 技术开发工作坊”中成为现实。这场全天候的活动，不仅全方位展示了 FlagOS 在编译器优化、端侧使能、中间表示层、量子计算、LLM Agent 自动部署、算子自动生成等领域的最新突破，还为现场开发者搭建了真实的机考实操环境。从利用 Triton-TLE 手写高性能算子，到借助 KernelGen “一句话”生成算子，开发者得以现场演练，并有智源技术专家从旁指导，真正达成学以
AI Agent时代团队协作新模式探讨
直播信息分享主题：AI Agent时代团队协作新模式探讨分享时间：2026.06.04（周四）19:00-20:00直播平台：毕昇编译-视频号内容介绍AI Agent作为新兴编码助手，已大幅改善软件开发编码效能。本报告研究的关键议题是：当团队成员"人均配备AI Agent"时，该如何重新构建协作模式与职责划分，从而最大化整体产出效率。针对NPU IR项目知识壁垒高、上下文环境复杂等特性，我们研究的方向是构建Skill知识库作为核心载体，统一整合"人与人、人与Agent、Agent与Agent"三种知识交互
AI Infra：2026年AI产业核心战场，大模型成败的关键胜负手
万亿Token时代的残酷真相：每一次与AI的对话，都在消耗真实财富当你在对话框中输入问题，期望AI瞬间给出高质量回答时，或许从未想过：这个看似简单的操作背后，一场庞大而精密的工程正在静默运行。从模型接收指令到生成回答，中间需要经历框架转换、算子调用、任务调度、芯片运算、数据传输等一系列复杂的底层流程。支撑这一切运作的，正是当前AI产业最为火热的概念——AI Infra（AI基础设施）。先看一组令人震撼的数据：中国日均Token调用量从2024年初的约1000亿飙升至2025年底的100万亿，2026年3月
AI编译器：掘金高薪的秘密
今日浏览网络时，偶然看到一篇帖子，一位博主分享了其投身“AI编译器”领域的经历。其中提及的薪资水平引起了广泛关注：“年薪80万，毕业三年积蓄达200万”。这并非孤例，高薪对于【AI编译器】这一职位而言，已是普遍现象：“某211高校毕业生从事编译器开发，放弃互联网行业选择进入芯片制造企业，年薪高达85万”“AI编译器开发职位，薪资范围在80万至150万之间，工作地点可选北京或苏州”“资深AI编译器专家职位，年薪在150万至200万之间，可选择在北京、上海或南京等地工作”由此引出了几个关键问题：如何才能进入这
IC修真院AI编译器特训营：掘金高薪新赛道
IC修真院最新课程震撼发布IC修真院🎉AI编译器实战训练营🎉现已隆重推出！谈及AI编译器，便是“紧俏”与“高额薪酬”的代名词。“NPU领域最棘手的并非硬件设计，而是AI编译器。”“技术壁垒高，需同时掌握软硬件知识。”“实在找不到合适的人才，无论大小厂商都面临缺口，急需推荐！”“国内顶尖AI算力芯片企业，月薪高达3-7万元，为何鲜有人应聘？”总而言之——入门门槛高，但薪资待遇更优厚，人才招聘困难重重。这是否让您联想起五年前的IC设计行业？那时把握住机遇的人，如今已成功转型，收入翻了数番。AI编译器，正是当前
AI大神Karpathy的新玩法：用AI打造个人知识库
Andrej Karpathy 被视为 AI 领域的顶尖专家，曾是特斯拉自动驾驶的首席工程师，也是 OpenAI 的联合创始人之一。最近他透露了一种与众不同的使用技巧。▲ 个人知识库管理他并不是想让 AI 代写代码，而是希望 AI 协助他进行知识存储。Karpathy 在 GitHub 上分享了一个名为“LLM Wiki”的简易框架。其核心思想很简单：与其每次提问都让 AI 重新检索原始资料，不如预先搭建一个持久化的结构化知识库，以便 AI 能够长期记忆。他将此比作软件工程中的“编译”过程。就像程序员写代
AI编译新范式：软件如何智能适配硬件
议题：传统的、依赖人工预设固定规则的编译器，因无法实时感知硬件的细微动态，亦无法预测未来模型架构的演变，正遭遇前所未有的挑战。AI编译优化的“范式转移”，正是为了化解这一根本性矛盾而诞生，它象征着软件从被动执行代码向主动认知并适应硬件的智能体进化。它宛如一位经验丰富的专家，执行复杂的推理与规划：将算法拆解为适配多硬件环境的子任务，甄选或生成最优算子实现，并精细调度数据流转与同步，以最大化挖掘并行性与数据局部性的潜能。1、范式转变的时代必然性与历史坐标1.1、 详细阐述：编译技术面临的算力鸿沟与硬件复杂性爆