QCon上海演讲指出，把世界当作静态数据集的AI训练范式存在局限，主张构建能在真实环境中持续学习的AI系统，为AI工程实践提供新思路。
一位机器学习工程师在Hacker News发问：AI实验室只要做模型的研究者，其余岗位偏向基础设施工程，通用MLE正被LLM API调用或高度专业化取代，推荐系统虽有机会但由大平台主导，是否值得投入或转做AI工程师？
QCon上海分享B2B跨境支付场景下的AI驾驭实践，围绕可控、可测、可进化三个维度，介绍如何将AI能力落地于风控、合规与交易处理等核心环节。
文章探讨AIGC在专业内容生产中从概率生成到稳定交付的工程化挑战，涉及如何让生成式AI输出可靠、可控、可规模化，对内容生产团队和AI工程落地有参考价值。