「信息瓶颈原则」共找到 1342 篇相关文章
视觉优势还是语义依赖？揭秘 DeepSeek-OCR 高压缩率背后的真相
中科院等团队论文剖析 DeepSeek - OCR，通过实验揭示其高压缩率下准确率高或依赖语言先验。去掉语言先验，准确率暴跌；下游任务推理崩塌，长文本处理也有瓶颈。
Anthropic8张图，揭示Workflow & Agent的协作场景
文章借Anthropic的阐述，区分了Workflow与Agent概念。指出任务明确用Workflow，开放式问题用Agent，还介绍了构建blocks、workflows方法及Agent工作方式和实施原则。
Karpathy公开附议：AI Agent 的输出格式，正在从 Markdown 走向 HTML
随着 Agent 处理任务变复杂，Markdown 在长文档中可读性与排版局限凸显。HTML 能无损表达信息、支持双向交互，但生成耗时久、版本控制难。AI 研究者 Karpathy 附议，HTML 成探索方向。
斯坦福宣布重磅AI战略重组：将HAI与数据科学合体，李飞飞升任校长顾问
斯坦福大学宣布将HAI与数据科学计划合并，新机构仍称HAI。李飞飞卸任联席院长，任校长AI特别顾问。新机构将围绕跨学科发现、教育变革、社会影响研究开展工作，强调开放原则并拓展国际合作。
OpenAI 发布《在AI 时代保持领先》企业实战白皮书
OpenAI发布《Staying ahead in the age of AI》白皮书，用数据凸显AI发展态势，基于合作经验总结出Align、Activate、Amplify、Accelerate、Govern五个实战原则，助企业应对AI浪潮。
一把Claude Code 的解剖刀
文章介绍用抓包技巧了解Claude Code，还推荐项目claude - trace。它能查看Claude Code系统提示、工具输出等信息，有对话索引功能，采用前后端架构，可助学习构建AI Agent。
Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板，再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出，LLM性能提升有理论天花板，扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制，源于计算、信息与学习理论，未来应转向‘有限优化’。
Anthropic：上下文工程在AI Agents的正确打开方式！
在‘提示工程’后，‘上下文工程’成焦点。它是提示工程延伸，因信息过多模型会‘失焦’，上下文是稀缺资源。文章介绍高效上下文‘解剖学’、运行时检索策略、长周期任务应对方法等。
AI产业链投资大逻辑：第三集
本集围绕AI产业链投资大逻辑，从底层的电展开。指出AI瓶颈正从GPU扩散到电力，存量核电资产因AI数据中心需求变得值钱，还引出'过渡期与终局'核心判断框架。
必看 | 2026北京国际科幻与未来产业博览会参观指南
中国科幻大会3月27 - 29日在首钢园举办，同期的北京国际科幻与未来产业博览会也在首钢园四高炉一层展厅开展。该文给出参观指南，含核心信息、注册入场、出行、参观贴士等内容。