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提示词工程
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2025-12-02
上下文工程是新的提示词工程
人工智能的控制前沿正从精妙的提示词措辞转向设计更具深度的环境。上下文工程通过整合数据、元数据、记忆和叙事结构,取代了易出错的提示词工程,成为构建连贯、一致AI工作流的关键。这种范式转变意味着我们不再专注于编写“魔咒”般的指令,而是通过构建稳定的基础设施,比如检索增强生成(RAG)和分层记忆系统,确保模型推理过程的准确性和持久性。上下文工程是AI可靠性的未来基石,它将AI的关系从简单的命令转变为真正的协作。
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提示词压缩:优化大型语言模型生成并降低成本的五种实用技术
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每位AI工程师都必读的5本免费书籍
为所有希望深入了解人工智能领域的工程师精选了五本极具价值的免费学习资源,涵盖了从基础理论到实践应用的全面知识体系。这些资源包括深度学习的数学基础、使用PyTorch等现代工具进行实战、计算智能体的核心概念,以及至关重要的AI伦理考量。通过这些精选读物,AI工程师可以超越简单的代码复制,真正掌握模型背后的科学原理和应对真实世界挑战的能力,从而提升专业技能和解决问题的深度。
2025-11-13
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谷歌将 Gemini 推向 Google TV 播放器,取代谷歌助手
谷歌已开始向 Google TV 播放器推出 Gemini,逐步取代谷歌助手。这项更新允许用户使用更自然的语音指令来查找内容、获取建议甚至回答一般性问题。Gemini 现已在部分设备上推送,标志着谷歌将其 AI 助手全面整合到电视平台的重要一步。
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机器学习从业者微调语言模型的实践指南
本指南专为希望获得实际成果的机器学习从业者设计,深入探讨了微调大型语言模型(LLM)的实用决策框架、工具和方法。文章强调,微调应作为最后选择,优先使用提示工程和检索增强生成(RAG)。指南详细介绍了LoRA、QLoRA和Spectrum等关键的参数高效微调(PEFT)技术,并解释了如何利用DPO简化模型对齐过程。此外,文章还提供了关于数据准备的最佳实践,如高质量数据的五个特征,以及如何通过早期停止、正则化和混合指令集来有效避免过拟合和灾难性遗忘等常见陷阱,助力工程师高效部署专业化AI应用。
2025-11-02
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2025-10-21
使用OpenAI + FastAPI + SQLite创建文本到SQL的应用
数据已成为企业决策的宝贵资源,但复杂的数据系统常使分析变得困难。本教程详细介绍了如何利用生成式AI技术,通过OpenAI、FastAPI和SQLite构建一个简单的文本到SQL转换应用。该应用能将自然语言提问转换为可执行的SQLite查询,并返回结果,极大地简化了数据访问流程。文章提供了完整的代码实现、项目结构和Docker部署指南,帮助开发者快速搭建一个能够安全执行只读查询的API服务,实现自然语言驱动的数据分析。
2025-10-21
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OnePlus 揭晓基于 Android 16 的 OxygenOS 16:深度集成 Gemini AI 功能
OnePlus 即将推出的 OxygenOS 16 基于 Android 16,并宣布将深度集成谷歌 Gemini AI 功能,标志着其在人工智能领域的加速布局。核心亮点是升级版的“Mind Space”功能,它现在能处理更长的滚动截图和语音备忘录,利用 Gemini 自动生成旅行行程等复杂内容,无需额外订阅谷歌AI服务。此外,系统还将引入与苹果、谷歌、三星对标的AI写作助手,提供文本润色、校对和摘要生成。该系统将于10月17日开启公开测试,预示着未来智能手机AI体验的深度融合。
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社区周报速递:AI浏览器之争、新奇硬件尝鲜与一周热点回顾
本期少数派社区周报聚焦热门话题:派友们热议AI浏览器的未来走向,观点分化明显;同时,两款新奇硬件——小米67W高功率充电宝和超高性价比的领普E3S智能开关——引发关注和热烈讨论,分享了实用的使用体验和深度评测。
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制作NotebookLM解说视频脚本的终极提示词指南
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2025-10-15
对话AI的艺术:超越提示词,精通智能体上下文工程的奥秘
📢 转载信息 原文链接:https://baoyu.io/blog/the-art-of-conversing-with-ai-master-context-engineering-for-ai-agents 原文作者:宝玉的分享 灵感来源: Lance (LangChain) & Pete (M
2025-10-15
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2025-10-15
谷歌前CEO施密特发出严厉警告:AI模型极易被黑客利用,存在重大安全风险
谷歌前CEO埃里克·施密特近日对人工智能(AI)的安全性发出了严厉警告,指出AI模型极易受到黑客攻击和滥用。他强调,无论是闭源还是开源模型,都存在被攻击者移除安全防护的风险,甚至可能“学会如何杀人”。施密特指出,提示注入和越狱等攻击手段已成为现实威胁。尽管风险严峻,他依然对AI的长期潜力保持乐观,认为AI的价值被严重低估,未来发展潜力巨大,但当前缺乏有效的“非扩散机制”来控制这些风险。
2025-10-15
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