「核心算法更新」共找到 2612 篇相关文章
美团面试题：如何设计多轮对话智能客服Agent。评论区吵翻了，但答案可能就一句话。
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。
普通人的AI知识库
对普通人而言，没必要用复杂AI知识库，把NotebookLM用好就够了。Google的两个更新让它更强大：一是升级Gemini 3，二是和Gemini应用打通。它是最适合普通人的AI知识库，有诸多优点。
AI时代的天工开物：分子之心掀起生物经济“操作系统”革命 | 甲子光年
生物经济正迈向工程化时代，分子之心作为AI蛋白质设计领军企业，携核心产品MoleculeOS入驻礼来上海创新孵化器。该平台升级后能力强大，还在构建生物经济‘新基建’，解决产业难题。
估值840亿AI实验室再放大招，他们要给大模型戴上「紧箍咒」
新智元报道，OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab发布研究「模块流形」，将传统数值修正转为「预防式」约束优化。它提出新范式，为训练大模型提供新思路，还介绍了流形优化器及相关算法。
RAG性能优化：基于RAGFlow自定义解析工具实现文本结构化（含源码教学）
文章围绕RAG性能优化展开，指出RAGFlow框架中DeepDoc解析算法不足，介绍开源与商业化解析工具优劣势及API调用和本地部署特点，推荐TextIn xParse，给出RAGFlow+TextIn知识库构建方法，还探讨了RAG优化方案。
哇塞，今天北京被机器人人人人人塞满了！
世界机器人大会在北京开幕，100多个新机器人亮相。智平方的爱宝机器人人气爆棚，它能用一个基座模型完成多任务。其搭载的GOVLA大模型有四大核心能力，且已在多行业商业化落地。
上下文工程的崛起：提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统，技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具，其重要性日益凸显，且与提示词工程有明显区别。
揭秘夸克首个高考志愿大模型！蒸馏数百名人类专家经验、Agent 可完整生成志愿报告
6月12日，夸克发布国内首个高考志愿大模型，上线‘高考深度搜索’等三大核心功能。其‘志愿报告’以Agent运行，能输出完整报告；模型经多阶段训练，搭载最大高考知识库，为考生提供精准志愿填报服务。
对话 AI异类弗兰克：我聘请了一位「龙虾CEO」
本文是对AI圈的Frank的访谈，他运营公众号“AI异类弗兰克”，投身“QLab”项目。他认为AI agent是超体，QLab以agent“Q”为核心，打破岗位边界，跑通商业化，未来agent将成超体重构供需。
编程进入「对讲机」时代！Claude抢发语音写代码，转录Token全免费
Anthropic给Claude Code加语音模式，输入 /voice，长按空格说话即可输入，转录Token全免。OpenAI的Codex也更新类似功能。语音编程在Debug、架构讨论等场景好用，但识别变量名等仍有短板，未来编程将多模态。