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AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
“都什么年代了程序员还在手搓代码，连小白都能写 Prompt 生成代码了”
现在很多人标榜用 AI 写代码高效，贬低手搓代码。作者认为两者都是写代码的手段，不是目的，不能对立。并从多方面分析适合 AI 或手搓代码的场景，强调二者搭配使用能事半功倍。
马斯克的好兄弟，卡帕西又双叒出新指南！GPT-5 Pro是AI编程最后防线
在「代码后稀缺时代」，Karpathy分享AI辅助编程体会。他认为不同工具各有优劣，Cursor适合日常开发，Claude Code与Codex能完成大块功能但缺「品味」，GPT - 5 Pro是攻克顽固bug的最后防线。
打造你的第一个 AI 智能体：一条清晰的实战路径！
作者发现很多人构建 AI 智能体常半途而废，给出实战路径：先挑极小明确问题，选基础大模型，决定交互方式，搭建骨架工作流，谨慎加记忆功能，配能用界面，小步快跑迭代，控制好范围。
首个故事可视化综合评估框架来了！80个故事单元53种类别，20种技术方案全面对比
随着AIGC技术进步，故事可视化引发关注。阶跃星辰携手上科大、西湖大学提出ViStoryBench可视化评估框架，通过构建多元化数据集、建立多维度评估指标，对超20种技术方案评测，为行业发展提供评估工具。
当代码遇上大模型：智能编程助手的架构设计与工程实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，字节跳动段潇涵介绍如何基于大语言模型构建智能编程助手。他分享实践经验，剖析研发痛点，介绍技术架构，还探讨未来发展方向，如认知增强、工具整合等。
2025全球大模型应用报告：红海混战「忠诚度」瓦解，用户脚踏4.7条船！
2025年上半年大模型从技术走向生产，45%企业将其用于生产环境。用户付费方式多样，使用面临知识不足、成本高的挑战。市场红海竞争，用户平均用4.7家大模型，国产模型出海需借第三国。
Claude Opus 4.1模型发布，OpenAI继续被拉开差距
Anthropic发布Claude Opus 4.1模型，在各指标上超越Opus 4。Anthropic ARR达50亿美元，API收入首超OpenAI。新模型在多场景有进步，官网等渠道统一可用，还给出Claude Code使用建议。
上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”？
文章指出在大模型时代，智能体能否理解上下文是关键。介绍了上下文工程的魔力、从提示词到上下文工程的演进，分析了上下文工程不等同于上下文的原因及常见失败类型，还给出编排设计和常见策略，最后提及用RAGFlow构建私有知识问答应用。
如何将LLM的"思考习惯"迁移到视觉领域？
传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足，OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架，成果模型OVR在12个基准测试刷新记录，揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。