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告别「手搓Prompt」，前美团高管创业，要让物理世界直接成为AI提示词

在2025年AI硬件赛道火热背景下，Looki创始人孙洋团队打造Looki L1可穿戴设备，将自动驾驶逻辑用于生活场景，转化视听信号为模型上下文，构建用户专属数据飞轮，让AI实现主动共鸣。

当下学术写作借助大语言模型辅助时，流程繁琐且上下文易丢失。新加坡国立大学团队推出的 PaperDebugger 是基于插件的多智能体系统，寄生在 Overleaf 编辑器内，可完成多任务，解决现有工具不足。

字节开源 MineContext 项目，是其“三步走”开源策略首步。它能自动收集屏幕上下文、生成日报待办等，还可深度分析。其理念为主动洞察、无负担收集，未来 OpenContext 开源后开发者可搭建应用。

在LLM问答领域，多跳问题存在局限性。蚂蚁集团发布KAG - Thinker，它是基于KAG框架的模型，能解决复杂问题的逻辑连贯性和上下文一致性。还介绍了其工作原理、示例、医疗应用及稳定性表现。

文章为产品经理打造AI智能体架构指南，以客服智能体为例，阐述四个架构层面决策，分析主流架构方法优劣，还指出构建智能体要注重信任策略，第二部分将探讨自主性决策和治理问题。

文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。

一份全新GPT - 5系统提示词在GitHub泄露，有17803 token。此提示词设计精细，覆盖用户对齐、拟人风格、输出质量等。还展示了通用关键要求、安全对齐等方面内容。

哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入（GPTE），系统介绍其架构、数据、模型，探讨预训练语言模型（PLM）给GPTE带来的基础能力与高级扩展，还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。

微信团队推出基于大模型的文档理解检索框架WeKnora，应用于复杂异构文档场景。它采用多模态预处理等设计，有文档解析、意图识别等特点，可本地私有化，还能与微信生态无缝衔接。

MCP（模型上下文协议）是 Anthropic 于 2024 年 11 月开源的新技术，是 AI 大模型的标准化工具箱。它能让大模型与外界互动、获取信息、完成任务，整合 Function Call 标准，几乎所有大模型都可接入。