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多 Agent 现在到底能干到什么程度?我组了一个 AI 团队实测了一轮

作者在 Teamily AI 平台上组建了一个包含三个 AI 成员和一位人类伙伴的群组,实测多 Agent 协作能力:为尚未上线的 AI 编程课制作宣传页。文章总结了多 Agent 系统易犯的三类错误(错误传递、交接丢条件、缺乏验收),并设定三个观察点:分工是否清晰、改动能否传递、交付前有无审核。实测中 AI 团队展现了组队排任务、接住反馈、按事实调整的能力,但作者强调业务前提(如课程未上线)仍需人来把关,审核报告也需追问核实依据。最终交付了可分享的宣传页 Demo,作者收获是学会了如何给 AI 团队提需求。

技术 › Agent 泊舟 2026-10-0910.7 KB 40.9K 295 78

UC Berkeley 2026 秋季课程《Scalable AI》:从架构、预训练到推理的全栈工程

文章介绍 UC Berkeley EECS 2026 秋季开设的《Scalable AI》课程(EE 290/194),由 Anant Sahai 与焦剑涛联合授课,NVIDIA 提供算力支持。课程将大模型作为端到端工程对象教授,涵盖架构、预训练、后训练、高效推理、应用与研究前沿六个阶段,采用基于真实 H100 节点的项目制考核,无笔试,研究项目占 50% 且要求外部影响力证明。课程深度绑定 NVIDIA NeMo 工具链,反映了 AI 教育重心从论文向工程实践迁移的趋势,适合目标为 LLM infra 与 MLSys 的学生。

技术 › LLM meng shao 2026-09-299.4 KB 6.4K 53 73