Agent 工程思考：从 ReAct 到 Agent Harness
通过前后端共享的 State Schema、运行事实和 UI 边界，让模型行为变成可交互、可恢复、可控制、可追溯的产品能力。
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AI编码实战 | 0 行手写代码，2 天重构 2 万行 Vue 项目
AI 辅助开发的关键不在 AI 本身的能力，而在于人为 AI 建立的约束体系。
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一个轻量、全可微分、可移动端部署的多任务推理式照片修图框架。
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将 50 万数据量下的任意跳页响应时间从 10 分钟级优化至 1 秒以内。
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LearnIR，通过训练轻量网络预测梯度校正分布，实现无需前向算子的扩散后验采样校正；并设计动态分辨率模块，进一步抑制噪声。
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欢迎加入，一起探讨 OSPO 在 Agentic AI 时代的演进。
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介绍 vivo 线下门店「大头贴」拍照合成打印一体化桌面应用软件的技术方案。
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全新强化学习框架 BeautyGRPO，构建了细粒度人像精修偏好数据集和首创动态路径引导（DPG）算法。
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动效是 Android 应用提升用户体验的核心载体，但不同实现方案的性能差异可达一个数量级。
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针对当前视频世界模型在长时间交互中易出现运动不合理与场景崩坏的问题，提出了一种面向长时稳定性的交互式建模框架。
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知识库问答输入框的 @文档 能力，表面上是“输入 @ 后选一个文档”的小需求，实操后发现核心难点在于编辑器稳定性。
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LiveMoments，首个专门针对 Live Photo 重选封面帧画质修复的解决方案。
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OSPOlogy走进vivo全球总部· 开源交流活动的圆满结束，vivo 开源以实际行动传递 vivo 对开源的开放态度和积极贡献。
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围绕三大业务场景（笔记、知识库、项目管理）统一了一套可组合的 AI Agent 能力。
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vivo 社区在 WebP 已全面落地的基础上，引入下一代图片格式 AVIF 的实践经验。
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5月15日（周五），走进vivo全球总部，共话AI时代的开源。
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