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零基础指南:从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历,系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径,涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容,还介绍各环节方法、策略和实践案例。
刚刚,OpenAI官宣自研造芯,联手博通开发10吉瓦规模的AI加速器
今天凌晨,OpenAI宣布与博通战略合作,共同部署其设计的10吉瓦规模AI加速器,预计2026下半年起部署机架,2029年底完成。此次合作将减少其对英伟达GPU依赖,采用多元化算力策略。
如何改变AI研究范式?谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇
谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR,它模拟人类研究范式,将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’,经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿,还引入自进化机制,测试显示其在复杂任务上领先。
AI 项目总踩坑?小团队、渐进研讨带你找到正确打开方式
Cloud Native Summit 2025奥克兰大会探讨企业借Open Practice Library将协作模式转化成果。Andrea Magnorsky分享Byte - Sized Architecture方法,Ahilan Ponnusamy与Andreas Grabner介绍企业采用AI的迭代式框架,强调小规模持续研讨。
阿里开源 Wan2.2-Animate!统一角色动画和视频人物替换
阿里通义实验室开源 Wan - Animate,这是用于角色动画与替换的统一框架。它构建于 Wan 模型之上,支持角色动画和角色替换两项核心功能,性能超现有算法,还通过独特设计实现多种效果。
从数据分布视角,重新认识下CoT
本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链(CoT)推理。指出CoT并非真正推理,而是模仿,其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化,提醒勿过度依赖。
90%打工人「自费买AI上班」,开启To P革命!每月花20刀效率翻倍
面对AI淘汰焦虑,大量职场人主动自费买AI工具,开启「自我拯救」运动,催生出To P新赛道。文章分析其发展快的原因,也提及To B和To C赛道后续发展的条件。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程,指出padding分max和sum模式,旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用,v0.4.10后有优化,max padding仍待完善。
AI开始学会合作?!实测4大多Agent体=10个打工人
Agent热潮进入多智能体时代,多款产品涌现。鲸哥测评了它们在商业计划、运营设计等四大场景表现,总结各产品亮点与不足,指出多Agent正推动大模型向“协作式智能群体”演进。
硬核拆解大模型,从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2 ,一文看懂 LLM 主流架构
本文详细列举 8 个主流大语言模型,硬核拆解架构设计与革新思路,介绍架构演进趋势。如 DeepSeek-V3 的 MLA 与 MoE 技术,OLMo 2 的归一化策略,Gemma 3 的滑动窗口注意力机制等。