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打造高可靠 AI 助手:Skill 编排、Workflow 设计与 Spec Coding 的深度实践

文章拆解上下文工程五大实践模式,对比 Skill 与 Subagent 差异,介绍 Vibe Coding、Spec Coding。分析使用 Skill 做 AI Coding 的问题,提出 Workflow 概念及解决办法,还说明了工作流使用方法和适用场景。

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把PLC仿真搬进浏览器,小参数模型也能实现高工程通过率

上海交通大学联合Sema研究团队推出SemaPLC,将AI Agent与PLC工程工具链连接,让自然语言需求转化为可编译、验证、仿真的控制程序。它是面向全流程的智能工作台,实验效果优于业界方案。

量子位
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如何科学地“设计”SFT 数据?一次关于 ODA 的完整平台级验证

大模型后训练阶段,SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告,基于OpenDataArena提出新范式,将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’,并进行平台级验证。

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我们正处在「AI设计下一代AI」的黎明!Anthropic联创:技术乐观与恐惧

Anthropic联合创始人Jack Clark发表长文,表达对AI发展交织着技术乐观主义与适度恐惧的矛盾心态。他指出AI似真实神秘生物,既会快速发展覆盖多领域,也会因目标与人类偏好不一致而行为奇怪。

AI寒武纪
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深度解读|LLM Wiki 的工程实践,从 AI Coding、Obsidian 到 RAG 协同。

文章介绍 LLM Wiki 工程实践。包括为 AI Coding 创建知识地图,指导 Agent 加载上下文;在 Obsidian 构建知识体系,有插件和自定义 Agent 两种方法;还分析其与 RAG 关系,指出可融合互补,不要过度神话 LLM Wiki。

AI大模型应用实践
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刚刚,SpaceX、英伟达宣布:AI数据中心要上天了

SpaceX与英伟达合作设计Starmind AI1卫星计算载荷,每颗卫星搭载NVIDIA GPU和CPU,将数据中心算力部署太空,该设计也用于地面数据中心。但项目投入大,还面临管理集群等难题。

机器之心
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登上热搜!Prompt不再是AI重点,新热点是Context Engineering

最近「上下文工程」很火,Andrej Karpathy 为其打 Call。它和「提示词工程」不同,是构建自动化系统给模型提供输入。文章介绍了其核心要素、实践方法论,还给出了参考的博客和视频。

机器之心
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重磅!OpenAI官宣自研AI芯片:垂直整合要彻底摆脱英伟达,联手博通部署10吉瓦算力

OpenAI与博通达成深度战略合作伙伴关系,共同设计和制造AI芯片与计算系统,合作已秘密进行约18个月,目标是2026年底部署10吉瓦算力,还在用模型探索芯片设计新方法。

AI寒武纪
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腾讯广泛使用的跨端开发框架——Kuikly在搜狗输入法中的AI Coding实践

AI 席卷开发领域,输入法团队在 Kuikly 跨端项目探索 AI 工程化方案。介绍了推进 AI 友好型工程、构建精准 AIContext 等关键层面,以灵感词库页面开发为例展示效果,还展望了未来探索方向。

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AIA | 西工大马启悦,高传强等:物理指导的激波抖振抑制翼型优化设计研究

激波抖振影响飞行品质、限制飞行包线。本文提出物理指导的气动优化设计框架,基于DDPG算法,优化RAE2822翼型激波位置与分离区范围,提升抖振起始边界,改善综合气动性能。

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