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面向2026年,如何为您的AI工程职业生涯做好准备?
人工智能工程师的技能迭代速度极快,五年前的成功经验在未来可能不再适用。为确保职业生涯的可持续发展,工程师必须超越追逐最新工具的表象,深入掌握数学和系统层面的核心基础知识。关键在于通过元工程(meta-engineering)将自动化转化为杠杆,并培养跨学科的交流能力,以有效整合AI系统与业务需求。此外,积极参与开源生态系统,并理解AI基础设施的构建和运维,以及将伦理和合规性嵌入设计中的能力,是未来AI工程师保持竞争力的三大支柱。
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面向2026年,如何为您的AI工程职业生涯做好前瞻性准备
面向2026年,AI工程师必须采取积极策略来保持竞争力,因为快速的技术迭代和自动化正在颠覆传统技能要求。成功的关键在于深化数学和系统级基础,而不是盲目追逐最新框架。工程师需要将自动化转化为杠杆,通过<em>元工程</em>构建智能系统基础设施,而非被工具取代。此外,掌握跨学科的流畅沟通能力,理解业务、设计和合规性,以及积极参与开源生态系统,是构建生产级、合乎伦理的AI解决方案的必备要素。这确保了职业生涯能够适应行业变革的步伐。
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Codex现已全面开放
OpenAI正式宣布Codex全面上线,并推出了三项重要新功能:Slack集成、Codex SDK和新的管理工具。这些更新旨在提升工程团队的协作效率和Codex的实用性。自发布以来,Codex使用量激增,已成为全球开发人员和企业不可或缺的编码协作工具,深刻改变着开发模式。
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教师数字文具盒 3:AI 自制“微应用”百宝箱
本文分享了一位信息技术教师如何利用 AI 辅助构建一系列用于解决日常教学琐事的“微应用”(即单文件 HTML 工具)。作者通过排座位、学生积分管理、周测监考安排、月考考场安排等实例,展示了 AI 微应用在高度定制化、便捷分享和数据隐私保护方面的优势,帮助教师从繁琐的事务性工作中解放出来,专注于教学本身。
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