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最新推荐系统论文PDF列表-及「深度学习推荐系统2.0」所有参考文献
这是「王喆的机器学习笔记」资源帖，应读者建议更新推荐系统论文repo。收录在推荐系统发展史上有重要作用及业界最新进展的论文，还列出具体目录，方便扩展阅读。
教你用 Lovart 生成超炫 PPT 视频封面
受海外老哥启发，探索出用 Lovart 生成动态 PPT 背景的提示词，提示词放评论区。
Agent下半场！比Prompt更重要的是「上下文工程」，Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程，指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程，探讨了其与提示工程区别、重要性，给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。
Claude Skills 写作指南：从0到1看完就会，不会来找我
本文介绍Claude Skills写作指南，指出传统提示词使用麻烦，而Skills能解决问题。阐述其适用场景、定义、原理，还讲了创建方法、作者实践及完整写作工作流，可按需管理提示词。
Karpathy：我不是要造新词，是「上下文工程」对 Agent 来说太重要了
Andrej Karpathy 认同Shopify CEO关于「上下文工程」的观点。它指为大语言模型提供恰当信息和工具，比提示词工程更重要。文章介绍其概念、与提示词工程区别，及写入、筛选等落地策略。
新版DeepSeek R1你得这样用，太爽啦~
前几天DeepSeek R1悄悄更新，作者测评发现，起初用复杂提示词，它比Claude4有明显差距；换成一句话提示词，生成效果质的飞跃，代码能力大幅提升接近Claude4，写作小提升，数学能力提升不大。
Anthropic实践发现：Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计！
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践，提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式，与传统RAG方法不同，使用多步骤搜索动态查找信息。
AI 播客原理解析
作者分享用豆包AI播客将英文长文转成高质量播客的体验，解析AI把文章变真人对话式语音播客的原理，涉及提示词工程和文字转语音技术，还介绍提示词写作与优化过程及长文处理方法。
OpenAI 开发者的 Skill 经验：如何使用评估系统来优化 Skill
文章聚焦 OpenAI 开发者优化 Skill 的方法，指出迭代 AI 技能效果难测，可借助评估系统。介绍了用 Codex 评估的流程，包括明确标准、创建技能、手动触发找漏洞等，还提及不同阶段的评估重点和工具。
Codex自我蒸馏玩法火了！OpenAI员工亲授：复制粘贴就能让AI消灭重复劳动
OpenAI员工Vaibhav Srivastav爆出Codex「自我蒸馏」秘籍，复制提示词就能让它找出重复工作并打包。提示词从初版迭代到2.0版，覆盖更多场景且能直接创建项目。此外还介绍了Codex新功能及Vaibhav的其他玩法。