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超越 Prompting：上下文工程的力量
使用 ACE 创建自我改进的 LLM 工作流和结构化剧本 这篇《Beyond Prompting: The Power of Context Engineering》首次出现在 Towards...
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为什么 Markdown 是更好 AI 的秘密
当前的网页抓取现状对 AI 已经失效。十年来，网页提取一直是一场关于 CSS selectors 和 DOM structures 的战争。我们编写了脆弱的抓取器，它们会崩溃。
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Netomi 对在企业中扩展 agentic 系统的经验教训
Netomi 如何利用 GPT-4.1 和 GPT-5.2 扩展企业 AI 代理——结合并发、治理和多步骤推理，实现可靠的生产工作流……
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LLMs 难道最终会自我训练？输出会逐渐下降..
TL;DR LLMs 在文档、GitHub 仓库、StackOverflow 和 Reddit 等上进行训练。但随着我们不断使用 LLMs，它们自己的输出会进入这些平台……
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Boris Cherny——Claude Code 的构建者——是如何使用它的，以及这为何应当改变你对 AI 的看法
如果发明 oven 的人等待它正确加热，你也这么做。如果 camera 设计师调整 lighting settings，你也这么做。如果……
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LLM在人类中观察到的问题
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概率多变量推理：将流畅的 LLM 答案转化为加权选项
人类引导的 AI 协作 文章《Probabilistic Multi-Variant Reasoning: Turning Fluent LLM Answers Into Weighted Options》首次发表于 Towards Data Science
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拆解 RAG：从僵化协议到灵活抽象
作者注：本文最初写于2025年9月，恰逢 GraphRAG 等架构即将巩固。它被保存在 u...
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大语言模型时代的科学产出 [pdf]
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Anthropic 让 Claude 经营真实的业务。它破产了。
当你给 AI 真实的金钱、实际的库存以及企业的钥匙时，会发生什么？Anthropic 决定通过 Project Vend 这个实验来找出答案，实验…
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超越基础提示：提升你的 LLM 实力
在使用大型语言模型和真正掌握它们之间存在着重要的区别。大多数人通过简单的问答与 LLM 进行交互……
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Claude Code 的创始人刚刚透露了他的工作流，开发者们都抓狂了
当世界上最先进的 coding agent 的创始人发言时，硅谷不仅仅是倾听——它在做笔记。过去一周，工程社区……