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想让Agent分析股票,却因数据来源难解决而无法使用。现推荐开源工具包a - stock - data,可一键给Agent接入A股28个数据端点,无需API等复杂操作,具有零依赖、全栈架构等特点。
上下文就是一切!行业热议话题:提示工程是否应该改名
AI圈热议提示工程是否应改名“上下文工程”。Shopify CEO等发表看法,指出其在LLM应用和AI Agent构建中很重要,还分析了重要性、优化方法,给出实践经验,强调要在性能、成本和准确性间平衡。
「上下文工程」 已经30岁了,而你可能刚知道它
上海创智学院刘鹏飞老师团队提出上下文工程2.0,剖析其本质、历史与未来。上下文工程已发展30年,是熵减少过程,旨在弥合人机认知鸿沟。其历史呈收敛曲线,每次技术突破引发三重连锁反应,当前人类正处通向3.0转折点。
全新预训练数据筛选方案,让数据效率提升10倍!配置仅需fastText评分器|港科大vivo出品
香港科技大学和vivo AI Lab提出轻量级高效数据选择方法PreSelect,已被ICML 2025接收。它只需训练部署基于fastText的评分器,减少10倍计算需求,在多数据集实验中效果显著优于其他方法。
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。
USC团队发布HumDex:攻克人形机器人数据瓶颈,低成本实现全身灵巧操控
南加州大学团队提出HumDex系统,结合高精度便携追踪、手部控制算法和人类数据预训练机制,打破人形机器人高质量数据采集瓶颈,提升全尺寸操作泛化能力,经实验验证效果显著。
CVPR 2025 | 多模态统一学习新范式来了,数据、模型、代码全部开源
中国人民大学、清华和腾讯合作的CVPR 2025论文指出,当前多模态学习范式有缺陷。为此提出新范式,构建AV - UIE数据集、Crab框架,实现任务互助,在多任务上超垂类专家模型,数据、模型、代码开源。
从 AI 招聘到数据标注,Mercor 能否打造下一个 Scale AI?
Mercor 从 AI 招聘平台转型为数据标注服务提供商,与 Scale AI 竞争。它利用早期人才招聘积累,为小规模、高难度项目提供灵活方案,虽数据质量待提升,但增长快,2025 年初 ARR 达 7500 万美元,获 1 亿美元 B 轮融资。
强化学习之父Richard Sutton:人类数据耗尽,AI正在进入“经验时代”!
强化学习之父Richard Sutton在演讲中指出,人类数据耗尽,AI正进入“经验时代”,真正的AI要从与世界互动的“经验”中获取数据。他还认为创造超级智能体是好事,人类和AI繁荣应基于“去中心化合作”。
LangChain联合Manus季逸超最新分享!也许当前最好的「上下文工程」讲解
文章由LangChain创始工程师与Manus联合创始人深入探讨上下文工程,介绍其兴起背景、重要策略。指出AI Agents上下文膨胀致性能下降,上下文工程能解决此问题,还阐述了避免模型专业化陷阱及相关实战经验等内容。