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破局大模型推理困局!华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍
华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲,围绕大模型推理优化,从模型、框架、算子层展开,结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战,介绍加速技术,分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。
实战·Agentic 上下文工程(上):无需微调,让智能体自我学习与进化
在Agent时代,提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering(ACE),让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略,以及ACE的概念、原理与架构。
CMAME|美国西北大学,德州大学|Wing Kam Liu及 TJR Hughes 等: LLM赋能的下一代计算机辅助工程
工程仿真里有限元方法常见,但计算与人力成本高。此研究提出把大语言模型变为计算机辅助工程智能体,开发不依赖训练数据的降阶求解器,在多问题上表现佳,为下一代计算机辅助工程提供框架。
Manus首次揭秘:Agent的关键在上下文工程
Agent成大模型主战场,构建方法待探索。Manus发blog揭秘,认为成功的AI Agent依赖上下文工程。团队选此实现快速迭代,虽实践不易,但总结出围绕KV缓存设计等关键点,其经验影响Agent表现。
优化搜索系统:平衡速度、相关性和可伸缩性
这篇文章基于作者在 2024 年旧金山 QCon 大会演讲,探讨搜索系统优化。以优步外卖为例,分析其在数据索引、检索和排名方面挑战,介绍优化技术及对用户体验和系统性能影响,还提及架构、分片技术等内容。
我用了13年,与SEO前辈们出现在一起。白杨SEO从网站优化到AI搜索优化经历分享,百度SEO不放弃!
白杨SEO分享从网站优化到AI搜索优化经历,讲述入行缘由、职场项目,介绍自由职业业务,分析百度SEO阶段与变化,建议别放弃,还给出对SEO未来看法,如回归国外、做新媒体SEO等。
Codex在推理框架上能蹬出什么优化
作者复盘用Codex在SGLang中的实践,原本需3 - 4个月的工作量现缩短为1个半月。介绍保证代码质量方法,分享印象深刻的debug经历,列举在SGLang用Codex一个月的优化成果,还提及Claude Code使用遇阻。
Prompt、Skills、MCP:大模型上下文工程核心链路
文章聚焦大模型上下文工程,介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础,但其有脆弱、难管等痛点,促使向上下文工程演进;Skills是能力单元,可显式化能力、动态组合;MCP解决能力集成问题,虽有争议但理念重要。
Agent工程化最佳实践,AICon深圳2026来了
8月21 - 22日,AICon全球人工智能开发与应用大会将在深圳举办。大会邀请产业一线专家,围绕Agent工程化等前沿方向,分享技术探索与工程实践,探讨AI从能力突破走向系统构建的新路径。
王云鹤眼中的Harness:复杂优化问题,AGI灵魂争夺之战
王云鹤在知乎文章中探讨Harness Engineering,指出Agent=Model+Harness,多模型配合能提升Agent能力。还分析Harness存在的必要性,认为它是复杂优化问题,关乎AI“灵魂”之争。