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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

斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术,让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册,引入三种协作角色与三项创新,实验显示其在两类任务上表现优异,成本和延迟显著下降。

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Code2Video:全新AI教学视频生成框架,助力高质量教学

生成式模型在生成专业教育视频时受限,新加坡国立大学Show Lab提出Code2Video框架,以代码为中心,由三个协作智能体组成,能通过Python代码自动生成高质量教育视频,代码驱动生成优势明显。

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Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈!KV缓存暴降90%,速度狂飙30×

Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示,它降低KV缓存、加速TTFT,在多任务表现佳,为大模型与知识库结合提供新范式。

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初探:从0开始的AI-Agent开发踩坑实录

作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点,尝试三种Agent范式,还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。

阿里云开发者
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16K星 Zep凭一张“动态记忆图”吊打一众Graph RAG

现有的RAG框架多依赖静态文档检索,无法满足企业对动态知识整合的需求。本次分享的Zep提供新型智能体记忆层服务,通过核心组件Graphiti动态整合数据,在LongMemEval基准测试中表现出色。

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不用千亿参数也能合成高质量数据!这个开源框架让小模型“组团逆袭”,7B性能直追72B

上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架,以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高,项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖,展现“集体智能”潜力。

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鹅厂实习生血泪贴:Agent/RAG黑科技,真相竟是这样!

腾讯实习生分享鹅厂项目实战经验,介绍Agent/RAG黑科技。先讲RAG原理、优化方法及评估流程,还提及文档解析;再阐述智能体定义、历史、原理、分类、评估框架与实践案例,助读者快速入门。

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「AI黑客」来袭,Agentic AI如何成为新守护者?

AI 发展带来网络安全新威胁,如生成式 AI 诈骗、深度伪造等。业内共识是以 AI 对抗 AI,有模型防护、行业应用、政府协作三类尝试。青藤云安全推出全栈式安全智能体「无相」,革新安全思维。

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Cherry Studio 复盘:从 Chat 到 Agent,一款「套壳」开源产品如何推倒重来?

Cherry Studio最初是为用户在不同大模型间切换的聊天客户端,随行业从Chat转向Agent,它开启2.0版本重构,定位转向「个人Agent平台」,底层架构重写,要解决产品复杂性、完善协作等问题。

Founder Park
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腾讯频繁发大招,这次轮到企业微信了

腾讯近期动作频繁,企业微信迎来大版本更新,有智能助理大圆、记录面聊等功能,还升级了智能“服务总结”和智能文档。这些功能实用性强,解决社群管理痛点,AI 能无缝融入工作流。

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