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吴恩达来信:人工智能工程技能地图

吴恩达团队综合整理AI工程技能地图,助开发者确定学习方向和雇主招聘。四项重要技能为构建和部署AI应用、软件工程基础、使用编程智能体、塑造构建,背后需持续学习心态。

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如何塑造软件公司的工程文化

David Grizzanti 在演讲中提出塑造软件公司工程文化的方法,认为应像人类学研究般先了解文化,明确行为奖惩区间,再通过建立新规范、以身作则逐步转变文化,还分享运用人类学思维理解文化的方式。

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传感器技术如何赋能船舶?

本文介绍船舶传感器技术,其是衡量船舶工业竞争力的关键。阐述了传感器在船舶各系统的应用、分类、工作原理、安装场景,指出我国产业在规模扩大同时存在短板,还探讨了未来升级方向、应用拓展及产业创新路径。

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程序员的提示工程实战手册

文章围绕程序员如何利用提示工程让AI编程助手成为可靠开发伙伴展开。介绍给AI代码助手的提示词技巧、高效代码提示原则,还阐述调试、重构、实现新功能的提示模式,指出常见反模式及应对方法。

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一篇Graph+AI Agents最新技术综述

该综述提出分类框架组织Graph与AI Agents领域研究进展,详细探讨图技术在AI代理规划、执行、记忆和多代理协调等核心功能中的作用,还提及代表性应用、挑战和未来机遇。

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一篇LLM × DATA技术最新系统性综述

上交大、清华等联合发表综述,探讨LLM与数据管理双向关系,分析LLM不同阶段数据管理技术与挑战并给出方案,还讨论了LLM在数据管理任务中的应用进展,为研究和实践提供指导。

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第 3 章 Agent 核心功能技术详解

本章以Claude Code及其生态为主参照,介绍现代Agent平台提供类似‘操作系统’机制,包括命令、记忆等。面向熟悉Python与LLM的开发者,按是什么、解决什么问题等展开,还分析了Agent工程核心挑战。

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吴恩达来信:Buildathon 快速工程挑战赛正式发布!

2025年8月16日将在旧金山湾区举办Buildathon快速工程挑战赛。AI辅助编程重塑软件工程,不同开发者对AI使用程度差异大。DeepLearning.AI与AI Fund携手举办竞赛,让选手限时构建产品。

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Claude 4.x 的提示工程实战指南

Anthropic在官方文档上线Claude 4.x提示工程指南,针对4.5系列模型优化。介绍基本原则、长期推理和状态跟踪方法、沟通风格,还给出特定场景指导及迁移考虑,助你发挥Claude 4.x实力。

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AI Agent的上下文工程:构建Manus的经验教训

上下文工程是AI智能体的“系统一”,决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证,给出可复用经验,如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。

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