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Google 在 AI 竞赛中如何从落后到反超的故事
本文讲述 Google 在 AI 竞赛中从落后到反超的历程。曾因傲慢错过先机,ChatGPT 问世后 Google 陷入恐慌,后通过创始人回归、团队合并、召回人才等举措,让 Gemini 模型多项指标超越 ChatGPT,实现逆袭。
为什么我坚决投入GEO(生成式引擎优化)?
AI改变流量分配规则,站长竞争焦点从‘排名位置’变为‘被引用率’,GEO应运而生。作者总结了GEO打法,如优化全站、关键页面,做结构化数据增强,还应用于自身产品。
Anthropic实践发现:Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计!
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践,提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式,与传统RAG方法不同,使用多步骤搜索动态查找信息。
西门子不造机器人,为什么机器人进厂的故事里总有它?
本文以西门子南京工厂人形机器人试工案例切入,剖析西门子不生产机器人,却依托开放生态平台Xcelerator连接上下游伙伴,解决工业机器人进厂落地的各类痛点,推动具身智能落地真实工业场景的业务逻辑。
AI短片节创作者招募:带着故事来崇礼|甲子光年
「Future Now/未来此刻」2026夏季崇礼论坛将启幕,设立「Chongli AI Film Lab」专场论坛并发起AI短片节。面向全球AI创作者征集作品,有两大创作方向,Vidu AI全程支持,对作品有要求,还有入围惊喜。
龙虾之后,为什么说「主动式智能」才是Agent的终极形态?
OpenClaw爆火展现AI Agent主动性,但止步屏幕。Looki最新上线Proactive Intelligence Engine,将自动驾驶工程范式迁移到可穿戴设备,实现从被动到主动的跨越,面临技术和隐私挑战。
静态技能已死:cognee怎么让AI自己修自己的prompt
文章指出当前agent技能存在silent drift问题,Cognee作为开源知识引擎,将skills视为活的系统组件,通过Skill Ingestion、Observe、Inspect、Amend、Evaluate & Update五步实现自我进化,还介绍了相关应用及社区反应。
句子级溯源+生成式归因,C²-Cite重塑大模型可信度
在人工智能发展背景下,大模型内容可信度成焦点。北邮百家AI与小米团队提出溯源大模型C² - Cite,首创上下文感知归因生成技术,解决现有归因模型缺陷,已被WSDM 2026收录。
强化学习教父重出江湖, 生成式AI的时代要结束了?
新智元报道,强化学习之父Richard Sutton称GenAI时代正结束。他加入ExperienceFlow.AI,要让AI靠「经验」觉醒。该公司定位打造「经验驱动的去中心化超级智能」,认为AI下一阶段应从世界中学习。
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。