圖片今天我們要探討一篇非常有前瞻性和系統性的論文：《上下文工程2.0：上下文工程的“上下文”》（ContextEngineering2.0:TheContextofContextEngineering）。現在都在玩各種大模型、AIAgent，天天都在說“PromptEngineering”，感覺這是個很新的東西。但這篇論文告訴我們，我們可能只看到了冰山一角。它把我們的視野從當下的“技術熱點”拉到了一個更宏大、更深刻的“歷史演進”和“理論框架”的層面。第一部分：“上下文工程...

就在昨天（2025年11月18日），甚至可能就在你睡覺的時候，科技界發生了一場悄無聲息但烈度極高的“地震”——谷歌正式發布了Gemini3。如果有看過昨晚的演示，你現在的感覺可能和我一樣：這不僅僅是AI變強了，而是整個“編程”定義的邏輯被重寫了。今天我想拋開那些枯燥的參數，和你聊聊這件事背后最殘酷、也最現實的一個趨勢：AI能力越強，編程的入門門檻就越低；但與此同時，初級程序員的生存空間正在被毀滅性擠壓，而高端程序...

本文以一個資深研發的視角，客觀（且充滿吐槽）地探討了“VibeCoding”（姑且翻譯為“憑感覺編程”）現象。一方面，它極大地降低了創新門檻，讓“全民開發”成為可能；另一方面，當這種模式被應用于嚴肅的、系統性的工程（如一個標準的多租戶認證模塊）時，它所暴露出的“架構缺失”和“點對點滅火”的陷阱，足以讓最資深的工程師抓狂。不貶低，不神話，客觀對待一、VibeCoding的“黃金時代”：創新的民主化我們必須承認，我們...

本文以一個資深研發的視角，客觀（且充滿吐槽）地探討了“VibeCoding”（姑且翻譯為“憑感覺編程”）現象。一方面，它極大地降低了創新門檻，讓“全民開發”成為可能；另一方面，當這種模式被應用于嚴肅的、系統性的工程（如一個標準的多租戶認證模塊）時，它所暴露出的“架構缺失”和“點對點滅火”的陷阱，足以讓最資深的工程師抓狂。不貶低，不神話，客觀對待一、VibeCoding的“黃金時代”：創新的民主化我們必須承認，我們...

引言：一場悄無聲息的流量革命你是否發現，自己使用搜索引擎的方式正在改變？過去，我們輸入關鍵詞，然后在一長串藍色鏈接中“淘寶”，點擊、比較、再返回。而現在，我們越來越習慣直接提問，然后從搜索框頂部的AI對話中，直接獲得一個看起來完整、權威的答案。“幫我推薦一款適合油性皮膚的洗面奶”、“總結一下最近的中美芯片政策”、“規劃一條五天的云南旅游路線”……當我們為AI的便捷而贊嘆時，一場深刻的流量革命正在發...

談及大模型，國內的競爭格局日新月異，異常激烈。幾乎每周我們都能看到新的模型發布、開源或迭代，從技術榜單到應用市場，處處都是國產模型競相綻放的身影，整個行業呈現出一派生機勃勃的景象。這讓人不禁思考一個現象，中美在AI路線上似乎正走向不同的分支。美國頂尖的AI公司傾向于將核心技術閉源，而國內的主流廠商則不約而同地選擇了開源，大家開放共享，技術快速迭代，整個生態繁榮發展。但無論路線如何，所有從業者都面臨...

本報告對當前主流智能體框架進行全面剖析，涵蓋開源與閉源解決方案的技術特性、用戶分布、應用場景及盈利模式。通過對LangGraph、CrewAI、AutoGen、LangChain、SemanticKernel、Dify、MetaGPT等7個核心框架的對比分析，揭示智能體技術在金融、制造、醫療等行業的滲透路徑，量化評估各框架的技術優勢與商業化潛力。研究基于多篇權威行業報告（如IDC、頭豹研究院）、典型企業應用案例（如國信證券×HiAgent）及技術評測數據，構建...

我至今還記得RAG（檢索增強生成）這個詞剛火起來時的情景。那感覺，就像是哥倫布發現了新大陸。一夜之間，所有人都成了RAG的信徒。它簡單、直接，承諾了一個美好的未來：只要把你的私有數據“喂”給大模型，它就能無所不知、無所不曉。AI應用開發的門檻，仿佛瞬間被夷為平地。那時候，大家都在談論RAG，會議室里、技術論壇上，到處都是它的身影。它像一個萬能公式，簡單到只需要兩個步驟：檢索（Retrieval），然后生成（Generat...

GPT5作為目前最強大的大語言模型，已經實現了"指令級理解"——它能精準捕捉你字里行間的真實意圖，但前提是你得說對"暗號"。就像你不會對著Siri喊"給我弄杯咖啡"，和GPT5對話也需要掌握特定的語法規則。那些抱怨AI"不聽話"的人，其實是在用方言和外國人交流。1.3個黃金結構，讓AI秒懂你的真實需求角色代入法：給AI一個具體的"人設"最容易被忽視卻最有效的提示詞技巧，就是給AI設定明確的角色。我試過用普通方式讓GPT寫產品文案...

深夜11點，我對著手機里反復識別錯誤的語音轉文字欲哭無淚——"明天開會"被切成"明天開花"，"項目截止"變成"項目結石"。就在三年前，這樣的場景還每天上演。但現在，哪怕我用方言夾雜著外賣員的喇叭聲發語音，手機也能精準轉出文字。這一切的背后，藏著一場你看不見的"聽覺革命"。今天，我們就來聊聊那些讓機器聽懂人類說話的黑科技——ASR模型架構的進化史，從磕磕絆絆的初代CTC，到能預判你下一個詞的RNNT，再到"快準狠"選手T...

本報告對當前主流智能體框架進行全面剖析，涵蓋開源與閉源解決方案的技術特性、用戶分布、應用場景及盈利模式。通過對LangGraph、CrewAI、AutoGen、LangChain、SemanticKernel、Dify、MetaGPT等7個核心框架的對比分析，揭示智能體技術在金融、制造、醫療等行業的滲透路徑，量化評估各框架的技術優勢與商業化潛力。研究基于多篇權威行業報告（如IDC、頭豹研究院）、典型企業應用案例（如國信證券×HiAgent）及技術評測數據，構建...

想象一下，你剛拿到一個新的數據集，需要讓大語言模型在上面表現得更好。按照傳統做法，你得啟動GPU集群，運行幾個小時甚至幾天的訓練，然后祈禱結果不會讓你失望。但如果我告訴你，現在只需要幾秒鐘就能完成這個過程，你會不會覺得這像是科幻小說？來自新加坡國立大學、德州大學奧斯汀分校等多所頂尖院校的研究團隊最近發布了一項顛覆性研究——DragandDropLLMs（DnD），這項技術真正實現了"拖拽式"的模型適配，讓大模型的定制...

導語：一個爆款案例背后的「隱形推手」上周參加一個數字營銷峰會，鄰座的電商總監老王突然拍桌子：「媽的！傳統SEO徹底廢了！」他手機屏幕上，是公司最新的流量報表——百度搜索流量跌了42%，但一個陌生來源的流量暴漲300%，來源顯示「AI推薦」。更詭異的是，這些用戶幾乎不看網頁，直接通過ChatGPT或豆包的回答下單。「我們啥也沒做啊？」老王撓頭。直到服務商發來一份報告：他們官網一篇「2025母嬰用品安全指南」被豆包收錄，...

最近看到一組數據，驚訝于時代的變化總是猝不及防：?ChatGPT每個月有38億次訪問量，相當于全球一半人口都在用它。?71%的美國用戶已經開始用AI搜索信息。?30%的年輕人直接把AI當成了主要信息來源。上面直白的數據，表明了一個事實：我們從搜索引擎時代，逐漸轉向了AI生成時代。之前，每家公司都在熬夜研究百度收錄，網站排名掉了幾位而焦慮。現在的消費者已經不愛在搜索框里輸入"北京最好的火鍋店"了，他們直接問豆包："我在...

最近AI圈子里有兩個詞特別火：AIAgent和AgenticAI。乍一看好像就是一個詞的不同寫法，但實際上這兩者有著天壤之別。說實話，連我這個在AI領域摸爬滾打多年的人，在很長一段時間里也沒完全搞清楚它們的區別。直到前不久讀了康奈爾大學剛發表的一篇重磅論文《AIAgentsvs.AgenticAI:AConceptualTaxonomy,ApplicationsandChallenges》，才算是徹底明白了。這種感覺就像是突然有人幫你把一團亂麻給理順了，瞬間豁然開朗。如果非要用...

最近刷到了一篇來自CognitionAI的博客文章，看完之后我簡直有種恍然大悟的感覺。這家公司你可能聽說過，就是那個開發了明星AI編程助手Devin的團隊。他們在這篇文章里直接開懟了一個在AIAgent領域特別流行的概念——多智能體架構，說得相當犀利："別再搞多智能體了！"讀完這篇文章，我覺得有必要跟大家"叨叨"一下，因為這些觀點可能會顛覆很多人對AIAgent架構設計的認知。為什么大家都在搞多智能體？現在一提到AIAgent，很多人第...

你有沒有想過，當ChatGPT回答你的問題時，它的“大腦”里到底裝了多少東西？最近，來自Meta、谷歌DeepMind、康奈爾大學等機構的研究人員發表了一項突破性研究，首次精確測量出了大語言模型的“記憶容量”。這項研究不僅揭示了AI學習的奧秘，還解釋了許多我們日常使用中遇到的現象。什么是模型的“記憶”？想象一下你在準備考試。有些知識你是真正理解的，比如數學公式的推導原理，遇到新題目時你能靈活運用；而有些內容你只是死...

1.引言大型語言模型(LLMs)在訓練過程中從龐大的知識語料庫(如維基百科)中獲取了大量的事實知識，并在各種自然語言任務中展現出卓越的性能。因此，LLMs常被視為支撐知識導向任務的知識庫。然而，要有效利用這些模型中的知識，需要深入理解LLMs存儲和管理事實知識的機制。這種理解對于模型編輯等任務至關重要，這些任務涉及修改模型中嵌入的知識。當前的研究主要集中在研究LLMs中嵌入的知識。這些工作將知識視為三元組(s，r，o)，...

上手體驗了一波Manus，感覺沒有鼓吹的那么神，也不能被貶的一無是處，感覺Manus更像是想博出名的秀才，有料，但過火了。下面通過一個Manus的個人使用案例講講，對于Manus的體驗吧，力求既不迷信技術，也不排斥革新。根據我的任務，自動生成部署的網址：??https:cshqyrrh.manus.space。??通過親手體驗ManusAIAgent的驚人能力，我感受到它在任務自動化、效率提升上的顛覆性潛力，但也意識到，即便它智能如斯，局限與挑戰依然...

引言可重復性是科學進步的基石，然而在機器學習領域，許多已發表論文并未附帶相應的代碼實現，阻礙了結果驗證并延緩了科研進程。為了解決這一難題，KAIST與DeepAuto.ai的研究團隊提出了PaperCoder——一種自動化框架，能夠從機器學習研究論文中直接生成可執行的代碼庫。PaperCoder框架概述圖1：PaperCoder的三階段流程，展示了如何通過規劃、分析和編碼，將論文轉換為完整的代碼庫。相比于依賴現有代碼片段或API的傳統方案，Pap...