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上下文就是一切!行业热议话题:提示工程是否应该改名

AI圈热议提示工程是否应改名“上下文工程”。Shopify CEO等发表看法,指出其在LLM应用和AI Agent构建中很重要,还分析了重要性、优化方法,给出实践经验,强调要在性能、成本和准确性间平衡。

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模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum

本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略,团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略,认为扩大模型规模和数据量仍重要,合成数据是延续Scaling Law的关键。

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字节Seed提出序贯策略优化方法,突破同传“质量-延迟”权衡问题

AI字幕质量和延迟难平衡是业界老问题。香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队提出序贯策略优化框架SeqPO - SiMT,在70亿参数规模实现SOTA,翻译质量媲美Qwen - 2.5 - 7B离线水平。

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OpenClaw逼出Claude最强反击!GUI操控电脑和真人无差别,网友:这得花多少token?

Claude Code升级Computer Use能力精准反击OpenClaw,基于GUI操作,像真人操控电脑。升级后无需API或CLI改造,能操控传统软件,还上线远程控制、定时任务功能,有安全分层设计。已向Claude Pro和Max用户开放。

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Meta 删邮件事故背后,OpenClaw 为什么会“失忆”?代码库维护者拆解记忆架构

OpenClaw在使用中易“失忆”,如Meta对齐总监用它处理邮件时失去控制。文章从代码库维护者视角,拆解记忆架构,介绍记忆层次、失败模式,给出配置建议和故障排除方法,助用户了解并优化其记忆机制。

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对话「哈萨比斯传」作者:“他不喜欢奥特曼”

《哈萨比斯:谷歌AI之脑》作者塞巴斯蒂安·马拉比与量子位深度对谈,探讨书中细节与幕后故事。哈萨比斯不喜欢奥特曼,追求知识科学,与奥特曼价值观不同,书中也谈及他成长、错误及面临的困境。

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Meta被骂跑偏后摊牌!Alex Wang回应新团队目标:个人Agent全球化部署,Manus已在应用上开路

Meta超级人工智能实验室(MSL)负责人Alexandr Wang发声,称其任务是推动超级智能技术突破并做成产品推向数十亿用户,要把个人Agent全球化部署,还谈到与研究和产品平衡、Meta的AI思路等问题。

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抨击AI炒作、曝企业需求为先,Anthropic 联创:模型提 0.01 性能就血赚,算力烧钱但值!

Anthropic由7位前OpenAI核心成员创立,联合创始人兼总裁Daniela Amodei接受采访,谈到成本控制、AI安全及上市可能。她认为AI安全是核心优势,公司谨慎对待支出和算法效率,虽算力投入大,但硬件回报高。

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白嫖微软开源Web Agent,独立开发者的第二双手:自动刷网页、跑脚本、盯进度,全交给 Magentic-UI

Magentic-UI是微软开源的Web Agent界面,能控制浏览器、执行代码等,解决长流程、重复且让人不放心全交给AI的任务。它可视化操作,有可复用计划图库等亮点,使用体验好,适合特定开发者。

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被困住的日本数据中心

日本一座合资建设的数据中心是AI战略象征,承载训练大模型任务。但生成式AI兴起让数据中心成“电老虎”,与日本环保目标冲突。日本在发展AI与碳中和间艰难平衡,面临能源结构等多方面困局。

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