搜索：Prompt工程师 - AI Reading Hub

「Prompt工程师」共找到 556 篇相关文章

从 Prompt 到 Context：基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述

本文围绕Context Engineering展开，介绍其定义、与Prompt Engineering区别，从LLM OS视角说明其重要性，指出context处理不当的问题，对其分类及处理管理过程进行探讨，还提及面向LLM Context开发的变化。

本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手，它指在正确时间为 Agent 提供正确信息，超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略，如转移、压缩等，并结合 *The Bitter Lesson* 启示，探讨构建面向未来的 AI Agent。

InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容。

InfoQ《极客有约》X AICon 直播，邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。

MiniMax 官方开源 skills 仓库，能提升 AI 写代码质量，从‘大学生水平’升为‘5年+资深工程师’。其覆盖多种开发场景，支持四种主流 AI 编程工具，配置后重启可用，具体效果因场景而异。

去年11月Anthropic发布模型上下文协议（MCP），开发者社区迅速采用，AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成，简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东，解析其架构、应用及商业价值。

GitHub Copilot 创始工程师 Neel Sundaresan 正构建智能编码工具 IBM Bob，已有 8 万 IBM 开发者使用。他认为多数 AI 编码像开法拉利买牛奶，Bob 会按需调度模型，他还谈及智能体市场变化与风险。

当地时间5月11日，OpenAI宣布成立OpenAI部署公司，初始投资超40亿美元，收购Tomoro引入现场部署工程师。这是战略转向，因企业更看重AI落地能力。如今AI竞争转向应用落地，部署工程师成香饽饽。

这篇来自Isotopes AI的论文指出，在生成式AI落地中，迷信‘超级Prompt’不可取。对于高风险场景，单体LLM有局限，论文构建‘AI Office’架构，引入‘对手团队’概念，实验使准确率从60%提升到92.1%，但也有成本和局限。

AI Coding 赛道核心工程师 Ronak Malde 离开 Google DeepMind，还放下后续经济激励。他曾参与 Codeium、Windsurf 相关项目，在 DeepMind 推进 Agentic Coding 研究。离职之际他总结心得，下一站备受关注。