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英伟达再破世界纪录,每秒1000 token!刚刚,全球最快Llama 4诞生
英伟达用Blackwell创下AI推理新纪录,单节点8颗GPU实现Llama 4 Maverick模型每秒单用户生成1000个token。这得益于技术组合拳,如用TensorRT - LLM优化、应用FP8格式等,满足了低延迟需求。
很多创业者都没意识到,Deep Research 也是做 Go-to-Market 的利器
用好 Deep Research 可提升 AI 产品 GTM 效率,主流 AI 产品都有该功能。前 Meta 战略总监写实用指南,从技巧、提示词公式、工具选择等阐述,还给出 5 个 GTM 用例及提示词模板。
Anthropic刚刚牵手SpaceX,Claude直接用上22万张H100+轨道AI算力,马斯克也要上天了
Anthropic官宣与SpaceX签算力大单,拿下Colossus 1数据中心全部算力供Claude用,还将共同开发太空算力。这是在GPT - 5.5压力下的反击,且Anthropic此前已签多笔算力大单。
Gemini 3+Nano Banana Pro+3D 生成+手势控制=?藏师傅教你炫酷展示运动成果
作者作为户外运动爱好者,用Nano Banana Pro做户外运动成果展示的图片提示词和海报效果佳,还将图片转3D模型、加手势控制,文章分享制作方法、提示词及工具使用方式。
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。
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。
刚刚,为对抗哥大退学生开发的AI作弊器,哥大学生造了个AI照妖镜
Cluely是款备受争议的AI桌面助手,能替人参会。哥伦比亚大学学生开发反Cluely工具Truely,检测通话是否为真人。其原理是检测对方设备PID,不过使用较繁琐。同时,Cluely起诉公布其提示词的人。
LangChain官方实测:多智能体架构怎么选?
构建AI Agent时,单智能体应对复杂场景易“变笨”且难维护。LangChain官方评测主流多智能体架构,在复杂零售场景实验,对比单智能体、Swarm、Supervisor架构的性能、成本,还给出优化Supervisor架构的方法。
ChatGPT到底学了多少「污言秽语」?清华团队首提大语言模型中文语料污染治理技术
清华等团队研究发现,先进ChatGPT系列模型中文词表污染达46.6%,含色情、赌博等词元。团队定义分类中文污染词,构建识别模型,还能由词表污染估计数据污染,为语料治理提供方案。
从聊天窗口到多 Agent 控制台:一次 AI 编程协作范式的转移
作者分享了从单 Agent 协作到多 Agent 协作的编程范式转变。当前主流 AI 开发多为单 Agent 协作,效率低,作者设计了 Mexus 工具,解决多 Agent 协作、观测、Review 等问题,重塑人与 AI 协作关系。