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为什么95%的智能体都部署失败了?这个圆桌讨论出了一些常见陷阱

硅谷圆桌论坛指出,95%的AI智能体部署失败,原因并非模型不智能,而是基础框架、上下文工程等未成熟。还探讨了上下文工程实践、信任治理、记忆设计、多模型编排等问题,给出创业者需思考的问题。

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存量代码库难适配、人机边界模糊?百度拆解Coding Agent企业级落地的硬核解法

本文基于百度资深研发工程师颜志杰在2025 AICon大会演讲整理,剖析Coding Agent企业级落地三大挑战,分享百度“知识体系 + Rules建设”等实践,揭示开发者构建工程配套跨越代际鸿沟的方法。

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Anthropic官方解密:3招上下文优化,破解Agent性能暴跌

本文是Anthropic官方文章翻译,从提示词工程拓展到上下文工程,阐述其构建方法。介绍上下文工程对构建智能体的重要性、上下文构成,还提及上下文检索、智能体搜索及长期任务的上下文工程解决方案。

AI产品自由
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强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展

本文是阿里巴巴算法专家曹宇在AICon 2025北京站的分享。从RLHF系统出发,结合实践展示RL系统现状与发展,探讨超大规模RL方向,涉及理论、业界实践、开源生态等,还介绍了AICon北京站活动。

InfoQ
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OpenAI 内部是怎么使用 Codex 的.pdf

文章基于对 OpenAI 工程师的采访和内部使用数据,汇总了 Codex 在 OpenAI 内部的使用案例和最佳实践。展示其在代码理解、重构迁移等七大场景的应用,还给出使用的最佳实践,认为未来潜力大。

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企业落地 NL2SQL,需要的是 AI-ready data 和 小模型

当NL2SQL从Demo走向生产,关键是‘更干净的数据底座 + 更小的专用模型 + 更可控的工程化流程’。文章指出先数据后模型,小模型足够用且落地成本低,评估要换维度,还介绍了工程化路径等内容。

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算法论文8

大模型转行土木工程!首个「打灰人」评估基准:检验读、改工程图纸能力

首个工程自动化任务评估基准DrafterBench,可测试大模型在土木工程图纸修改任务中的表现。它模拟真实工程命令,考察模型四方面能力。评测发现主流大模型有一定能力,但未达工程一线要求。

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还在玩AI 3D手办?Gemini 3 Deep Think已能直出STL,可打印实物

推理模型赛道竞争激烈,谷歌 Gemini 3 Deep Think 迎来重大升级,能处理科研级、工程级、多条件约束问题,可将用户要求等建模成 3D 打印实体文件,还能用于多领域科研和工程,欲成科研工程‘第二大脑’。

机器之心
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上下文工程的精髓在于删除?

Hugging Face工程师Philipp Schmid整理分享,Manus团队重写五次代理系统,发现删代码比加功能好。AI模型存在‘上下文腐败’问题,Manus给出清理上下文、避免共享大脑、精简工具等解决办法。

AI工程化
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OpenAI分享了一份上下文工程实用指南。

OpenAI产品负责人Miquel联合Piotr发布Context Engineering深度指南。介绍了Context Engineering概念、6种核心上下文,指出RAG只是其中一环,还讲述信息检索的多种范式及上下文组装方法。

探索AGI