搞不定有表格数据和多模态的Prompt？试下微软最新的提示词编排标记语言POML
总是小心翼翼地调整Prompt措辞、格式，甚至标点符号，反复测试，却常常得到不稳定的结果？整个过程充满了不确定性。尤其是在构建复杂的AI应用时，这种混乱状态真是让人头疼。不过！最近来自微软的研究者们带
阅读全文并非95%的AI项目都失败！麻省理工MIT《2025年商业人工智能现状》
这份来自麻省理工学院的2025年商业AI现状的研究报告最近在网上炸锅了，该报告称 95% 的人工智能试点都失败了，这吓坏了美国股市的投资者。报告提到大多数公司都陷入了困境，因为 95% 的 GenAI
阅读全文自主深度研究DR代理究竟走向何方？四步操作「流程」让你不迷糊 |华为最新
华为诺亚方舟实验室最近联合香港大学发了一篇针对"Deep Research Agents"（深度研究代理）的系统性综述，在我的印象中，这是他们第二次发布关于Deep Research的综述论文。上一篇
阅读全文多Agent集体失忆？试下内在记忆框架，每个Agent都有自己的异构笔记本
精心设计了一个由多个AI智能体组成的强大团队，期望它们能像人类专家一样协作解决复杂问题，但却发现这个团队聊着聊着就“精神涣散”，忘记了最初的目标，甚至连彼此的角色都开始混乱。这并非您的设计失误，而是当
阅读全文LLM中最难搞的表格最新梳理，需要什么请自取
您可能已经在产品里放进了问答、总结、甚至自动报表模块，但表格一上来，体验就变味了，这不奇怪。表格是二维、带结构、还经常跨表跨文，和纯文本完全不一样；项目作者在《Tabular Data Underst
阅读全文海量文本秒转结构化，试下谷歌的LangExtract，Github上12.3k star
真正的业务宝藏往往就埋藏在那些看似杂乱无章的文本数据之中，即非结构化文本，但问题是，如何高效、可靠地把这些宝藏精准地挖出来，一直是个令人头疼的难题，今天我们就来聊聊最近GitHub12.3k star
阅读全文AI时代还用德尔菲法？其实“少数人”远比“多数人”更有价值 ｜谷歌最新
每当需要处理复杂领域中高度不确定性或缺乏历史数据的问题时，纯粹的科学证据不足、存在矛盾或过于复杂，通常我们就需要依赖专家们的集体智慧来形成共识，指导实践。德尔菲法（Delphi method）是半个多
阅读全文腾讯AI团队最新研究戳穿AI“智力”泡沫：百万上下文正在误导所有人
AI领域一度陷入“上下文窗口”的军备竞赛，从几千token扩展到数百万token。这相当于给了AI一个巨大的图书馆。但这些“百万上下文”的顶级模型，它究竟是真的“理解”了，还是只是一个更会“背书”的复
阅读全文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
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