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Google研究发现:Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计!
Google和剑桥大学研究多智能体系统,发现提示设计影响大,有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化,实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型,对比多种方法,在多任务上性能显著提升。
Claude Code 用户早晚要找的东西:完整的聊天记录
Claude Code回看聊天记录不便,但回看提示词很有价值。作者研究了相关管理器,推荐claude - code - history - viewer和Claude Code Sessions,前者可完整查看本地记录,后者有重命名、删除会话等特色功能。
AI编程学习:Chrome DevTools MCP 到底有多强?
作者体验了Google新出的Chrome DevTools MCP,它在小红书自动发帖、YouTube智能观看等场景表现出色。与Playwright对比,其Token消耗低、报错处理稳。还揭示设计思路差异,给出上车指南。
奖励是假的,能让Qwen提升25%性能却是真的!
华盛顿大学博士生团队用Qwen模型对虚假奖励进行RLVR,使MATH - 500准确率显著提升约25%。研究发现RLVR不考虑奖励正确性,还分析了虚假奖励有效的原因,提示现有研究要在非Qwen模型验证。
vLLM 正式支持 PaddleOCR-VL
11月4日,vLLM项目宣布正式支持PaddleOCR-VL模型。该模型专注文档解析,参数量仅0.9B。合作降低部署门槛,推理效率更高,官方还给出部署指南和配置建议,流程快速完成可作榜样。
研究显示:AI 并没有提升编程效率,它反而让你变慢了19%
METR研究显示,16位资深开发者在真实项目测试中,使用AI工具效率降低19%。分析发现,编写提示词、等待响应等耗时多,保留代码仅44%。研究指出多因素致效率低,网友看法不一。
ChatGPT大更新推出学习模式!“一夜之间1000个套壳应用又死了”
ChatGPT大更新,推出学习模式,像老师般引导思考,对多类用户开放。它由OpenAI与多方合作打造,结合学习科学成果。目前用提示词实现,未来会训练进模型,还将多方面改进,或重塑教育模式。
刚刚开源就收藏 1000+ 收藏的 DeepSeek Harness 橙皮书,它把Harness拆解个遍!
DeepSeek Harness开源同日,《DeepSeek Harness:从开机到拆开》上线。作者花叔实测记录大量官方文档未写的细节,如完整系统提示词、出厂启动清单等,全书分四部分,获取方式简单。
99%的人只发挥出了龙虾的1%的能力:龙虾邪修养法
博主Alex Finn分享让OpenClaw效能提升100倍的核心方法论,即构建专属任务控制中心。介绍了任务看板、日历面板等核心工具模块,还指出不要盲目抄袭,要用反向提示词定制工具面板。
Claude Code 最佳实践:从「能用」到「用得好」的 15 个关键技巧
GitHub热门仓库‘claude - code - best - practice’拆透Claude Code用法。本文提炼其精华,结合经验给出实操指南,涵盖上下文管理、CLAUDE.md设置、子代理等15个关键技巧,助你用好Claude Code。