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大语言模型

整理大语言模型相关的技术判断、实施方法与企业级实践,重点关注可部署性、安全性和业务价值。

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AgentLoop 数据飞轮实践(一):总览 —— 让 Agent 持续调优的闭环

Agent上线后调优零散不可复现?AgentLoop数据飞轮提供闭环方案。本篇总览实操演示,后续四篇拆解调优全流程。 核心内容: 1. 解决Agent持续调优痛点(零散、不可复现、无验证) 2. 数据飞轮总览(实操演示:创建空间到消融实验验证) 3. 系列文章开篇,先读总览再拆调优细节(后续四篇分步详解)

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OpenAI把Codex做成「永动机」!内部代码曝光:不强制休眠不停机

OpenAI Codex「永动机」模式曝光:24h不停机,主动派活跨会话续跑,历史记忆让AI更懂你! 核心内容: 1. 「永动机」核心能力:不强制休眠,持续工作至被强制停止 2. 主动派活机制:跨会话续跑+生成后续任务(follow-up) 3. 历史记忆与主动互动:利用历史偏好主动决策,未被询问时可主动发消息

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从Prompt Engineering到ReAct再到Context Engineering,AI工程范式如何突破长任务上下文局限?一文讲透全新范式的核心价值。 核心内容: 1. AI工程范式演进路线:从基础提示到动态智能体的跃迁 2. ReAct的上下文盲点:长任务中模型理解的局限性 3. Context Engineering:解决上下文问题的全新范式框架

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Agent 终章(Harness 成本篇):一次百炼账单降低 88% 实战

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AI难理解复杂系统架构?「架构师Agent」系统化落地方案,助力AI实现从局部编码到全局架构设计的突破。 核心内容: 1. 复杂系统架构理解的核心难点(AI认知局限) 2. 现有AI在跨业务系统架构设计上的应用瓶颈 3. 「架构师Agent」系统化落地的目标与路径

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腾讯汤道生罕见长文:首谈AI原生组织,核心是重做产品、研发和团队

腾讯汤道生长文首谈AI原生组织,核心重构产品、研发与团队;AI深度参与思考协作,腾讯AI竞争如马拉松“头一公里”。 核心内容: 1. AI原生组织核心:重做产品、研发与团队 2. AI从工具到协作思考的实践(汤道生与AI协作成文) 3. WorkBuddy小团队模式:AI原生组织的具体样本

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阿里全新Qoder智能体工作台上线,自然语言描述任务即完成开发等工作,面向所有用户的高效工具来了! 核心内容: 1. 产品定位与核心能力:面向所有人,自然语言驱动完成开发、数据处理等任务 2. 技术与生态整合:内置前沿模型,支持多连接器、插件及智能调度能力 3. 任务管理与交互优化:编程/通用双模式,Plan/Goal功能及实时语音交互方式

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OpenAI首次拆解GPT‑Live :WebRTC 简化往返协议 ( WARP )让六次网络往返减少到一次

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突发!Opus 5.1被曝本周发布,最强AI智能体恐大洗牌

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你的Agent半年仍没进步?症结在缺乏“做过→记住→变好”闭环。本文拆解评测→记忆→落地→控制飞轮,教你搭建可落地的自进化工程系统。核心内容: 1. Agent自进化的核心问题:环节脱节致无法积累经验 2. 四齿飞轮方法论:评测→记忆→落地→控制的完整闭环 3. 各环节关键矛盾与实践经验(如评测可信度>复杂度、记忆治理>存储等)

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场景营销互动&体验 AI Coding — 构建 Agent 自主执行闭环

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