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别再设计 Prompt,顶尖工程师已经开始写 Loop 了!

2026年6月,“Loop Engineering(循环工程)”一词热门起来。其核心主张是不用再亲自给AI写提示词,而是设计驱动Agent的循环。Anthropic的工程师还写成了完整手册,介绍搭建方法、关键及最佳实践等。

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5w颗星!前Google工程师为Agent打造的设计系统

Anthropic的frontend - design是Claude首个广泛使用设计技能,Impeccable由此起步并扩充功能。它有一次设置流程、23条命令、59条确定性检测规则等,还给出反模式,介绍多种安装方式及使用方法。

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算法论文8

DeepMind再登Nature:AI Agent造出了最强RL算法

Google DeepMind团队提出DiscoRL,让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则,无需人类设计。它在Atari基准中击败MuZero,在未见过的游戏中也稳定高效,相关研究登《Nature》。

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AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?

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。

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Gemini AI /Nano Banana Pro图像无损去水印工具

这是基于Javascript的纯浏览器端Gemini AI图像无损去水印工具,用反向Alpha混合算法,有纯浏览器端处理、隐私保护等特性,介绍使用方法、算法原理等。

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当我把 AI 变成一个"算法":Skill 工程化设计的心路历程

作者分享将 Agent 工程化设计的历程。指出 LLM 做 Agent 有痛点,引入 CLI 接管确定性任务和上下文管理,还设计了 Workflow 串联工具,实现自动扩展和无缝互转,最后做 workflow - creator 形成自洽闭环。

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MiniMax开源技能包:让AI写代码从大学生变资深工程师

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。

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成熟工程师1天完成调试,AI工程实践被MCP彻底颠覆?

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。

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【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践

本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践,介绍语言模型发展,对比BERT、GPT等训练方式,分析生成式大模型问题,还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容,并给出不同场景技术选型建议。

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