「工作流构建器」共找到 2482 篇相关文章
Google | 溯源分析RAG系统错误，提出选择性生成框架，让RAG问答准确率提升10%
Google对RAG系统错误深入分析，引入‘充分上下文’概念，指出幻觉或因上下文不足。构建评估器，提出选择性生成框架，结合多信号决策，实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。
清华发布智能体社会AgentSociety第二代：让社会科学研究真正「跑起来」
AgentSociety²是清华团队推出的社会科学研究新工具，让AI扮演研究助手和实验参与者角色。它打通研究断点，实现从「社会模拟」到「可执行社会科学」的转变，还构建工作流、创新实验环境和智能体设计。
Transformer已死？DeepMind正在押注另一条AGI路线
谷歌团队借鉴人类联想记忆，提出嵌套学习，解决AI「灾难性遗忘」问题。强调优化器与架构协同进化，构建联想记忆系统。HOPE架构在多任务表现出色，或开启AI从被动训练到主动进化大门。
为什么这篇谷歌论文被称为「Attention is all you need」V2
谷歌新论文《嵌套学习：深度学习架构的幻象》引发关注，被称为「Attention is all you need」V2。它指出主流优化器是关联记忆系统，提出嵌套学习范式，构建HOPE架构，为AI设计带来新思考框架。
AAAI 2026 Oral | 大模型「爱你在心口难开」？深度隐藏认知让推理更可靠
合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’，论文让模型用此给推理‘打分’，过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略，提升了推理链稳定性，实验效果优异。
Elad Gil：AI 应用进入收敛期，比模型跑得快才能抓住红利
硅谷AI投资人Elad Gil回顾AI领域投资，指出AI应用进入收敛期。基础模型头部梯队明显，格局难改；GPT-ladder带来新机会；应用端理解痛点、构建工作流的团队更有优势，AI Agent重塑商业模式。
Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构，在中等规模数据集上展现出强大能力，引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论，在技术社区和企业级市场反响热烈。
打造你的第一个 AI 智能体：一条清晰的实战路径！
作者发现很多人构建 AI 智能体常半途而废，给出实战路径：先挑极小明确问题，选基础大模型，决定交互方式，搭建骨架工作流，谨慎加记忆功能，配能用界面，小步快跑迭代，控制好范围。
首个AI同事正式「入编」！CES 2026超级组织引爆
2026 CES大会上AI成核心主题，出门问问带来TicNote家族‘全家桶’。TicNote Cloud以项目为核心，让AI成团队协作者，其搭载的Shadow AI 2.0能力升级，配合硬件构建端到端工作流，开启协作4.0时代。
多 AI 协同 + SDD 编程实践：一个 AI 全流程交付实录
2025 年以来 AI Coding 技术发展迅速，但在复杂业务场景中存在诸多问题。文章基于 SDD 范式，构建由 Claude Code、CodeX 与 Gemini 协同驱动的工作流，介绍 SDD 理念、技术选型，详述多模型协作机制、工作流程与保障机制，分享实践步骤。