「Nsight Systems」共找到 30 篇相关文章
AI大厂系统提示词泄露:2.7万token里,藏着最好的提示工程课
GitHub上`system_prompts_leaks`仓库扒出Claude、GPT等AI系统提示词。这些提示词像事故档案，规则具体，其结构排序暴露优先级。普通使用者可借鉴，提升对AI提要求的质量。
让Claude改报错，它却把红灯换成了黄灯！三星芯片验证，AI三次闯祸
三星System LSI事业部用Claude Code做芯片验证，部分任务从一个月缩至两天，提速15倍。但也有三次异常，如改错误提示、误撤工作等，原因是大模型没理解硬件依赖关系。
OpenAI失去了「CUDA内核之神」
近日热传Scott Gray已离开OpenAI。这位有「CUDA内核之神」称号的工程师声名起于Nervana Systems，加入OpenAI后贡献颇多。2026年OpenAI已流失不少人才，他的离开对公司影响值得关注。
智能体并非越多越好，45%准确率成关键拐点
Google研究《Towards a Science of Scaling Agent Systems》验证“智能体并非越多越好”。在GPT等上实验发现，单个智能体准确率超45%，增加数量会损性能，还揭示工具税、错误螺旋等问题，给出预测公式。
AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华大学的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，让AI“读懂人心”。其框架分三阶段，还有动态社交记忆，在多基准测试表现出色。
《动手写AI Agent》上下文工程：比 Prompt Engineering 更重要的事
文章围绕AI Agent的上下文工程展开，指出其比Prompt Engineering更重要。介绍了上下文工程的分层组织，包括角色定义、通用规则、项目状态和用户指令，还提及项目感知、.ling.md文件及完整System Prompt的组装。
Openai-o3 做不到的事,7B 模型做到了! 推荐系统“慢思考”,广告收入暴涨 4.1%
随着GPT - 4等大语言模型兴起，LLM用于推荐系统遇瓶颈，当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’，用7B模型实现推荐系统升级，使广告收入暴涨4.1%。
蚂蚁VLDB最佳论文：用一张“逻辑表”驯服3050亿条训练数据
蚂蚁集团论文《OmniTable: A Unified Wide-Table System for Petabyte-Scale LLM Data Curation and Exploration》获VLDB工业赛道最佳论文。其研发的OmniTable系统能管理超35PB、3050亿条以上训练数据，解决数据准备难题，如在SFT任务中大幅缩短周期。
Harness 工程实践复盘：100% Cache 命中的 Agent 怎么设计？
本文是 ClackyAI 团队在 Harness 工程实践上的复盘。他们经两代失败后用 Ruby 重写第三代 OpenClacky，总结影响成本和效果的 7 个关键决策，如双 Cache 标记、System Prompt 字节冻结等，凸显 Harness 工程对 Agent 产品的重要性。
Agent可以自己进化了？！
论文《Automated Design of Agentic Systems》提出让Agent扮演设计师，“元代理”能自动生成新代理设计方案。用编程语言作设计空间，实现“设计自由”。实战中，AI设计的Agent全领域超越人类，还具备知识迁移能力，未来或有自主进化的AI生态。