LLM幻觉第一次被定义：你必须掌握的3个理论和能上手的4套工程解法
幻觉，作为AI圈家喻户晓的概念，这个词您可能已经听得耳朵起茧了。我们都知道它存在，也普遍接受了它似乎无法根除，是一个“老大难”问题。但正因如此，一个更危险的问题随之而来：当我们对幻觉的存在习以为常时，
阅读全文AI代码生成，上下文示例怎样写最有效？港科大最新
长久以来我们都知道在Prompt里塞几个好例子能让LLM表现得更好，这就像教小孩学东西前先给他做个示范。在Vibe coding爆火后，和各种代码生成模型打交道的人变得更多了，大家也一定用过上下文学习
阅读全文Agent怎么运维？中科院清华重磅发布：AgentOps来了！
从“模型即服务”（MaaS）到“智能体即服务”（AaaS）的转变，标志着AI行业进入了新的发展阶段。我们不再满足于AI的“对话能力”，而是期望它能成为自主完成复杂任务的“全能机器人”。但当我们兴奋地将
阅读全文腾讯AI Lab开源即王炸：GAIA同级最强Agent框架
当AI智能体（Agent）开发的浪潮涌来，很多一线工程师却发现自己站在一个尴尬的十字路口：左边是谷歌、OpenAI等巨头深不可测的“技术黑盒”，右边是看似开放却暗藏“付费墙”的开源社区。大家空有场景和
阅读全文gpt-oss专为Agent而生，16G显存就能跑，昨晚开源。
昨晚OpenAI官方放了个大招，发布了gpt-oss-120b和gpt-oss-20b两款开源模型，这是一个专为Agent而生的模型，而且开源了。这背后其实藏着OpenAI对未来AI应用形态，特别是A
阅读全文RAG也能推理思考！彻底解决多源异构知识难题
现在的RAG（检索增强生成）系统。您给它一个简单直接的问题，它能答得头头是道；可一旦问题需要稍微拐个弯，或者知识源一复杂，它就立刻“拉胯”，要么返回一堆不相干的东西，要么干脆就开始一本正经地胡说八道。
阅读全文你的Prompt已达性能极限？试试这个0成本的优化 | 马里兰大学最新
上下文学习（In-Context Learning, ICL）、few-shot，经常看我文章的朋友几乎没有人不知道这些概念，给模型几个例子（Demos），它就能更好地理解我们的意图。但问题来了，当您
阅读全文LLM产品开发边界究竟在哪，我们终将面对AI的归纳偏差，哈佛MIT重磅研究
几百年前开普勒通过观测数据，总结出了行星运动的规律，例如行星沿椭圆轨道运行，这让他能精确预测行星未来的位置。这就像今天的基础模型，通过学习海量数据，可以很好地进行序列预测（比如接下一句话）。后来牛顿提
阅读全文上下文灾难有救了，Claude Sub-Agent的隐藏功能，99%的开发者还没发现
Claude Code中的Sub Agents是专门化的AI助手，可以被调用来处理特定类型的任务。它们通过提供具有自定义系统提示、工具和独立上下文窗口的任务特定配置，从而实现更高效的问题解决。—Ant
阅读全文上下文工程难吗？试下Claude Code写入Kiro的Spec，自动搞定上下文
10天前Amazon发布了他们自己的开发平台，Kiro IDE，其中有一个很厉害的交互功能“Spec（Specification）”，强调的是规范的文档，说明书，以一套非常结构化的方法确保开发过程的系
阅读全文上下文工程怎么用？三星SDS这个E2E的Agent案例说明白了
今年5月，SAMSUNG SDS发布了一份财务费用自动化处理的案例研究报告。当时，"Context Engineering"这个概念还没有成为AI圈的热词，大部分工程师还沉浸在Prompt Engin
阅读全文复杂Agent怎么设计？IBM用一个YAML，性能提升4倍| ICML 2025
您有没有遇到过这样的场景：为了调试一个LLM应用的效果，您需要在一大堆Python代码中翻找那些零散的提示词字符串？每次想要A/B测试不同的提示时，就像在做开颅手术一样小心翼翼。IBM研究团队最近发布
阅读全文剑桥UCL重磅发布：Vibe Coding深度报告，这才是“人机协同”的最终形态
编者按：vibe coding不是编程的终点，而是Context Engineering驱动的协作智能的起点。那些能够最早理解并应用这种整合视角的人，将在下一轮技术变革中获得决定性优势。自今年2月AI
阅读全文第一性原理的Context Engineering工具、指南
就像是播放音乐，Prompt Engineering是在调音响的音量，那Context Engineering就是在设计整个音响系统，从音源、功放、音箱到房间声学，每个环节都要精心设计。Context
阅读全文Context Engineering不是造新词，IBM揭示LLM推理的认知秘密
当LangChain在6月23日发布那篇著名的Context Engineering博客时，IBM Research的研究者们早在10天前就已经用严格的学术实验证明了这套方法的有效性。只不过那时候上下
阅读全文GitHub上5.4k+Star爆火，构建生产级Agent 的12因素
这是一篇在GitHub上获得5.3k+星标的重要技术文档，其中蕴含的洞察值得每一位AI产品开发者深度思考。作者Dex是一位资深的AI工程师，他试遍了市面上几乎所有的Agent框架——从广受欢迎的Lan
阅读全文别瞧不起「提示词」芝大论文爆火：Prompt Science已被定义
最近网上出现了一些很有趣的声音——"提示词已死"、"写提示词把自己写死了"，这些文章认为随着模型变得越来越智能，精心设计提示词的时代已经过去了。但芝加哥大学的最新研究却给出了完全相反的结论：promp
阅读全文Doc2Agent“爬”了所有API文档，一键API，MCP简单了
我想问您一个问题：上次为了让AI代理调用某个第三方API，您花了多长时间写包装代码？一天？三天？还是一周？不过现在，Brandeis大学的研究者们带来了一个让人眼前一亮的解决方案——Doc2Agent
阅读全文连不上Gemini CLI，试下DeepSeek-R1接入Claude code
这两天Google推出了Gemini-CLI这个编程工具，功能和Claude Code基本一致，结果根本排不上队，登录一下很快闪退，和下图一样，使用感受令人不愉悦。很多人都在等着体验这个新工具，但现实
阅读全文放弃幻想！伯克利重磅：消灭幻觉，就是消灭AI！
关于大模型产生幻觉这个事，从2023年GPT火了以后，就一直是业界津津乐道的热门话题，但始终缺乏系统性的重磅研究来深入解释其根本机制。今天，伯克利的研究者们带来一个重要研究成果：让基于Transfor
阅读全文能自我提升的Agent需要内在的元认知学习能力。| 剑桥ICML最新
剑桥大学和范德夏尔实验室在 ICML 2024 上发表的立场论文，直接挑战了当前Agent开发的核心假设：我们一直在用错误的方式让Agent"自我改进"。论文作者 Tennison Liu 和 Mih
阅读全文未来「含人量」多少，决定你值多少钱？斯坦福发布2025年重磅AI「工作内参」
您最近是不是老听同事讨论"我的工作会被AI替代吗"？别慌，斯坦福大学刚刚发布了一份重磅研究报告，用史上最大规模的数据告诉您真相。你敢想象吗？你的工作“含人量”多少，决定你值多少钱？“含人量”是我首次创
阅读全文微软已为Agent悄然调转船头，当大厂都在卷“通用Agent”
您有没有这样的体验？一天的工作里，您可能用GPTo3写了个方案，然后切换到Cursor或者Trae里写代码，接着又打开Notion或者飞书整理文档。每个工具都挺聪明，但它们彼此之间就像生活在平行宇宙—
阅读全文Agent不长记性咋整？试试G-Memory，可进化的有组织“集体大脑”
G-Memory研究团队 投稿新加坡国立大学、同济大学等 | 技术解读自Agent火了以后，有关"记忆"的框架如雨后春笋般涌现，但绝大多数仍是为"单兵作战"设计，难以适应需要复杂协作、信息交互量暴增1
阅读全文专治不服！Amazon重磅发布！AI的SOP高考来了！顶级Agent能考几分？
您可能会问，LLM Agent的SOP到底是什么，为什么称它为AI的高考？SOP全称是标准操作程序（Standard Operating Procedures）很多朋友可能很熟悉，但它绝不是简单的步骤
阅读全文别再信“LRM无需优化提示词”了，你至少输掉23%的性能，以R1为例
还记得DeepSeek-R1发布时AI圈的那波狂欢吗？"提示工程已死"、"再也不用费心写复杂提示了"、"推理模型已经聪明到不再需要学习提示词了"......这些观点在社交媒体上刷屏，连不少技术大佬都在
阅读全文14种主流Prompt技术，顶级团队2000次实验，只有这几种真能打
现在市面上有46种Prompt工程技术（论文中引用的数据，和我去年这个时候介绍的论文是一致的《防骗| 连这些引用量最高的核心Prompt都不知道，还敢打着专家大师旗号蒙人》），但真正能在软件工程任务中
阅读全文沃顿商学院重磅Prompt报告：别再对AI"循循善诱"了！我们在错误地使用它！
宾夕法尼亚大学沃顿商学院生成式AI实验室刚刚发布了两份重磅研究报告，通过严格的科学实验揭示了一个令人震惊的事实：我们可能一直在用错误的方式与AI对话。这不是胡说八道，而是基于近4万次实验得出的硬核数据
阅读全文LLM已进入「组装」时代，CAIS复合人工智能系统来了
2024年，伯克利人工智能研究中心（BAIR）率先提出了一个新概念——复合人工智能系统（Compound AI Systems，简称CAIS）。这个看似简单的术语背后，蕴含着AI系统架构的根本性改变：
阅读全文大语言模型(LLM)面试50题（含答案）
通过这份全面指南探索大语言模型(LLMs)的关键概念、技术和挑战，专为AI爱好者和准备面试的专业人士精心打造。引言大语言模型(LLMs)正在革命性地改变人工智能领域，支持从聊天机器人到自动化内容创建的
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