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Claude Code 开发者分享:如何管理百万上下文

Claude Code开发者Thariq分享管理百万上下文的心得。介绍了context概念、腐烂问题及压缩机制,提出完成操作后的五条岔路,还给出不同场景的决策建议,强调会话管理要平衡信息量和注意力。

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过去一个多月,机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题,押注In - Context Learning,让机器人端侧自进化,降低部署成本。

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惊爆提示词漏洞?Prompt 工程师开始失业

Noma Labs披露Salesforce Agentforce的“ForcedLeak”链式漏洞,攻击者串联“提示注入”致敏感数据外泄。ESET也报告AI勒索软件PromptLock。Prompt正转向Context,Prompt工程师或失业,价值向能组织语境流程者转移。

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AI发现新物质,仅用200小时!不写一行代码,筛选36.7万种物质

微软在Build大会推出企业级AI科研平台Microsoft Discovery,结合专业AI Agent与高性能计算。它能让无编程背景人员用自然语言使用超算与模拟系统,200小时筛选36.7万种物质找新冷却剂。

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文章围绕美团面试题,探讨如何设计多轮对话智能客服Agent。指出AI Agent核心是Context Engineering,介绍业内架构,强调给AI不同容忍度、分步骤处理复杂问题,还提及解决体验问题,认为产品要知边界。

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微调已死?Agentic上下文工程登场,无需微调实现模型进化

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腾讯混元CL-bench续作发布,让大模型读懂你的日常生活

腾讯混元团队推出CL - Bench Life,用于精准衡量AI在现实生活中的“上下文学习”能力。测试12个语言模型,结果显示模型处理高噪声零碎context能力不足,揭示当前顶尖AI模型还远未读懂日常。

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