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#研发

打造开放共赢生态,携手共育创新人才!AMD AI开发者大会首次在中国举行

芯智讯

2026年5月19日,上海——AMD公司今天宣布,其在上海举办的AMD AI开发者大会 (AMD AI DevDay 2026) 吸引了超过两千名开发者到场参加...

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关于 AI 在研发流里的一点感悟

用户7912670

跟同事聊天时得知,我们公司内部开始拿一个项目做试点——两个同事不再分前端和后端,统称为工程师,前后端都由他们来完成。未来可能要求大家都从事 AI 编程,只是先从...

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The Innovation Drug Discovery | 一条短肽的成药之路,AI、物理模型与临床转化

MindDance

过去几年,肽类药物重新回到大众视野,很大程度上离不开GLP-1药物的爆发。利拉鲁肽、司美格鲁肽这些名字,已经不只是内分泌和药物研发领域的专业词汇,而是进入了代谢...

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AI驱动虚拟细胞模型:重塑药物研发范式的技术全景

DrugIntel

生命科学正处于一场深刻的范式转变之中。传统药物研发高度依赖动物实验与湿实验室验证,流程漫长、成本高昂、转化效率低下。而随着单细胞测序、空间转录组学与大规模AI算...

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三星拟开发移动版HBM,将结合VCS与FOWLP封装技术

芯智讯

三星自主研发的垂直铜柱堆叠(Vertical Copper Post Stack,简称VCS)技术,通过将DRAM以阶梯式结构堆叠,并用铜柱填补间隙,实现了在有...

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投资近15亿元,武汉敏芯半导体项目开工

芯智讯

5月15日上午,武汉敏芯半导体股份有限公司未来城研发生产基地奠基仪式顺利举行。本次奠基仪式的圆满落地,标志着该重大半导体产业项目正式迈入全面开工建设阶段,为企业...

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重磅!诺基亚任命MI业务线总裁,或持续提升部门效率

通信行业搬砖工

很多企业走向衰败,从来不是技术不行,而是组织先内部臃肿、慢慢生病。很多人对诺基亚的记忆还停留在耐摔的功能机时代,以为它早就淡出主流赛道,但真实的诺基亚依旧是比肩...

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单B细胞筛选加速羊驼VHH发现:Hypercell高通量微流控系统在纳米抗体研发中的应用

小博聊生物

纳米抗体(VHH)因具有分子量小、稳定性高、组织穿透能力强以及能够识别特殊表位等特点,近年来在抗体药物研发领域持续受到关注。传统VHH发现流程通常依赖噬菌体展示...

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Signal #12: Coding Agent 正在拥有自己的运行时|AI Coding 的界面,不再只是聊天框

梯度不陡

过去我们谈 AI Coding,很容易把注意力放在模型上。哪个模型更会写代码,哪个模型更适合改工程,哪个模型在某个 Benchmark 上更强,这些当然都重要。...

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AI 会写 Native 之后,跨端框架还重要吗?

梯度不陡

当下越来越觉得,AI 对软件研发的影响,不会停留在“能不能写代码”这一层。它会继续影响需求表达、任务拆解、工程组织、验证体系、技术栈选择,以及企业如何配置研发能...

8510

AI Coding 别等写完再测:从输入到黑盒验收的验证分层

梯度不陡

需求边界有没有理解对? 页面路径是不是真的可用? 设计稿有没有还原? 有没有破坏已有逻辑? 这些结果到底能不能算作一次可交付?

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AI Coding 的上半场是生成,下半场是验证|AI 代码被采纳,不代表需求可验收

梯度不陡

很多团队在落地 AI Coding 时,会先从 Code Review、Diff 解读、风险检查开始。

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从工单到交付:数字员工开始承接一类 L0 需求

梯度不陡

顺着这个问题继续往下走,另一个问题就会出现: 什么样的诉求,已经可以不再由人手动走完整研发链路,而是交给数字员工去承接?

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AI 时代,不是所有业务诉求都该进入研发系统

梯度不陡

过去很多团队里,其实默认存在着一条很稳定的链路:业务提出诉求,产品整理成需求,设计给出方案,研发接手实现。

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当大家开始谈 Harness 时,我们真正该理解的是什么?从 Representation 到 Harness,再到 System,AI 研发正在进入新的系统分层

梯度不陡

也就是说,今天更值得被看清的,也许不是某一个流行词,而是软件研发正在慢慢浮现出来的一种新分层:

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90% 出码率是怎么来的?我们如何把研发任务组织成可运行的自动化链路

梯度不陡

上一篇里《出码率到 90% 之后,我们真正验证了什么?端到端自动化的第一次真实落地》,我先把结果亮了出来:在部分真实 B 端 Web / 移动端研发场景中,这条...

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出码率到 90% 之后,我们真正验证了什么?端到端自动化的第一次真实落地

梯度不陡

在部分新增类、变更类需求里,出码率已经达到 90%。这里的“90%”,指的是在当前已验证的部分新增类、变更类需求中,AI 生成代码提交占比阶段性达到约 90%,...

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为什么 Spec 不是终点,而只是中间产物?软件研发正在从 Spec 驱动,走向表示驱动(RDD)

梯度不陡

有 PRD,有设计稿,有接口定义,有代码上下文。 把这些信息整理成一份 spec,交给 AI,就可以生成代码。

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Signal#4:软件研发中,复杂度正在从人迁移到系统

梯度不陡

系统如何设计、边界如何划分、异常如何处理,这些并不会被完整写在文档里,而是沉淀在少数人身上。 经验更丰富的人,承担了更多不确定性,也成为组织中的关键节点。

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