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模型训练篇|多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
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实测飞猪 AI:真正的突围才刚刚开始?
2026年上半年,AI行业面临盈利难题,AI Coding虽火热,但旅游等领域落地AI更具挑战与潜力。飞猪升级AI能力推出「飞猪帮帮」,能办事、融合交互方式,还解决通用模型痛点,不过落地成闭环仍需供应商适配。
RAG搜对了却答错?德国萨尔大学找到了真相丨ACL'26
RAG已成大模型落地标配技术,但存在搜到对的文档、模型答案却离谱的痛点。德国萨尔大学等组成的团队诊断出问题在阅读理解,提出Disco - RAG框架,在“搜”和“答”间加“读懂”环节,已被ACL 2026主会录用。
AI 原生应用全栈可观测实践:以 DeepSeek 对话机器人为例
本文以 DeepSeek 对话机器人为例,介绍 AI 原生应用架构可观测需求、挑战与方案实践。分析 AI 领域痛点,提出阿里云 AI 全栈可观测架构,剖析大模型应用可观测技术,分享实战案例,还给出未来规划。
Prompt、Skills、MCP:大模型上下文工程核心链路
文章聚焦大模型上下文工程,介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础,但其有脆弱、难管等痛点,促使向上下文工程演进;Skills是能力单元,可显式化能力、动态组合;MCP解决能力集成问题,虽有争议但理念重要。
2026 年做搜索就是做 Agent Memory
本文整理自Elastic全球副总裁肖涵演讲,讲述AI搜索发展历程,指出2026年做搜索基本是做智能体记忆。分析智能体记忆痛点、表征、遗忘等问题,介绍Jina AI相关模型,梳理记忆产品分类与工作流,给出行业观点与建议。
大模型记忆系统 MemOS 2.0:StarDust 技术演进与关键挑战|QCon 北京
4月16 - 18日QCon北京大会聚焦Agentic AI等前沿话题,记忆张量CTO李志宇将分享《大模型记忆系统MemOS 2.0:StarDust技术演进与关键挑战》,梳理技术演进,推出MemOS 2.0 StarDust,还分析实践痛点与演讲亮点。
救命!和漫画角色聊上头了,AI陪伴的新答案有了
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SDD-RIPER 团队落地指南:如何让整个团队在一周内跑通大模型编程
文章提供了 SDD - RIPER 团队落地方案,能让团队一周内跑通大模型编程,质量可控、效果可量化。阐述了推不动大模型编程的痛点及 SDD - RIPER 的解决办法,介绍了部署、实操流程和试点 SOP,还给出效果数据与常见问题解答。