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本文解答产品添加AI搜索,选用专用向量数据库还是MongoDB的选型疑问,理清两类检索的能力边界,讲解MongoDB检索的架构、用法与踩坑点,给出可复用的选型判断框架。

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AI能否独立开展科研?ASI-Bench为科学自主性建立评测标尺

ASI-Bench是衡量AI系统科学自主性的基准测试,由多机构联合开发。它能测试AI通用智能、创新性和执行力,通过信息梯度设计,让模型在不同指导量下完成科研任务,结果显示当前AI离自主科研有明显距离。

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AI短片节创作者招募:在崇礼,用AI讲一个未来故事|甲子光年

「Future Now/未来此刻」2026夏季崇礼论坛将启幕,设立「Chongli AI Film Lab」专场论坛,发起AI短片节。面向全球创作者征集作品,有两大创作方向,生数科技Vidu全程支持,对作品有要求,还有丰厚奖励。

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Claude Code狂删80%提示词,Opus 5反手加回去了

Anthropic宣布删掉Opus 5等模型超80%系统提示词,因早期提示词规则多易冲突。但网友实测Opus 5比Opus 4.8提示词加72%,新增内容用于约束模型主动行为。

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一个场景吃掉700MB显存!3DGS存储焦虑怎么解?这篇综述划了五个方向

过去三年,3D Gaussian Splatting(3DGS)成实3D场景重建与新视角合成“默认答案”,但场景拓展后有显存、带宽和功耗限制。香港科大等联合发布综述,从底层数据流组织技术版图,给出优化建议和未来方向。

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个人开发者在使用LLM API面临成本高、资源杂乱、稳定性差等问题。Github上项目`free-llm-api-resources`整合全网正规免费资源,排除不合规服务,介绍主流模型、限制说明等,值得收藏。

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大模型能复刻这些系统吗?ProgramBench给出了残酷答案

斯坦福NLP组发布ProgramBench,用200个完整代码库重建任务测试主流大模型,要求模型仅根据可执行文件还原如SQLite等项目完整代码,结果所有模型实际解决率为0%,说明模型更擅模仿代码表面结构。

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存量代码库难适配、人机边界模糊?百度拆解Coding Agent企业级落地的硬核解法

本文基于百度资深研发工程师颜志杰在2025 AICon大会演讲整理,剖析Coding Agent企业级落地三大挑战,分享百度“知识体系 + Rules建设”等实践,揭示开发者构建工程配套跨越代际鸿沟的方法。

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明略科技吴明辉:企业级Agent的“精度陷阱”与人机协同重构之路

2025 年 12 月 19 日,明略科技创始人吴明辉在 AICon 大会分享《可信 Agent 的规模化之路》。他指出企业级 Agent 存在“精度陷阱”,建议重新设计人机分工,让 AI 执行 Task,人定义目标、校验结果、审计逻辑。

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