「场景化落地」共找到 3315 篇相关文章
一文读懂 Deep Research：竞争核心、技术难题与演进方向
文章梳理了深度研究系统，包括其发展历程、现有系统差异、技术实现挑战、评估体系及推理架构演进方向。指出竞争焦点转向综合比拼，评估走向专业化，未来系统将在多方面突破。
Cursor 定价更新：Pro 不再限 500 次，取消工具调用限制，还推出 $200 Ultra。
Cursor进行定价更新，推出200美元/月的Ultra计划，使用量是Pro的20倍。Pro计划默认改为有速率限制的无限请求，也能切换回旧的500次快速请求模式。还推荐了4个开源LLM微调库。
这届机器人太会了！百事蓝宝出道，人形机器人也开始卷情绪价值了
百事可乐首个人形机器人「百事蓝宝」出道，与贝克汉姆等互动表演。AI和硬件进步使机器人走入生活，它迎合年轻人情绪价值需求，其诞生是百事与智元价值共振，未来将创造更多惊喜。
纯靠“脑补”图像，大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划（VPRL）新范式，纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练，准确率达80%，超文本推理至少40%，代码已开源。
ICRA 2025｜通用多机器人长时任务规划框架破解任务分配难题，成功率+105%、效率+36%
2025年5月，美两校联合团队在ICRA 2025发布LaMMA - P。它融合大模型与PDDL规划器，解决异构多机器人长时任务分配难题，在新基准数据集上，相比SMART - LLM，任务成功率提高105%，执行效率提升36%。
英伟达，开始限制Claude使用了
本文援引The Information报道，英伟达、Palantir等大企业因对敏感数据控制权的顾虑，限制Anthropic Claude前沿模型用于核心敏感业务，探讨了企业级AI落地的新矛盾与行业发展方向。
别再只卷Prompt 了，真正拉开Agent差距的是Context Engineering
本文梳理AI Agent从Prompt工程、ReAct范式到上下文工程的演进路径，系统讲解上下文工程核心原理、设计方法与落地方案，解决生产级Agent长任务质量退化痛点。
MCP 已死？不，它正在进化：三个关键变化
本文针对网传“MCP已死”的说法，解读最新版MCP模型上下文协议的三大核心变化，对比MCP Tasks与A2A的区别，给出选型建议，帮助开发者适配企业级Agent场景需求。
分享一些可以让AI使用更丝滑的小技巧
作者起初用AI不顺手，经研究摸索发现是指令有误。分享沟通技巧，如给身份、给参考风格、用“说人话”“举例子”，还可当头脑风暴搭子，强调清晰指令能助自我认知。
Agent架构搭建 ≠ 堆Skills
现在很多Agent架构以大量Skills为基础，但这种做法大概率会翻车。Skills机制让模型自行判断是否使用及何时使用技能，其判断不可靠，随着技能数量增多，系统可靠性变差，设计上需平衡灵活性与可控性。