🔥51CTO热榜:2026-09-24

这篇文章重点分享三个实践:如何组织多源证据、如何让长链路排查稳定产出,以及如何用案例和回归评测持续迭代 Skill。
ReAct 和 Plan-and-Execute 的差别不在难度,在「不确定性落在哪」。这篇文章给你一套能当场判定的选型流程,以及三种形态各自的失败模式。
用你已经滚瓜烂熟的 Spring 技术栈,把 AI 这一整套新词翻译一遍。不是打比方,是结构同构。你会发现 AI 工程化这几年踩的坑,Spring 社区十年前基本都踩过一遍了。
交换机漂移监测页面和系统日志页面随机不定时出现个别终端MAC在多个端口的漂移的日志,客户反馈可能存在网络异常,需要明确漂移日志产生的原因。
在人类科学家只提供高层次研究方向的情况下,Claude 在搜索海量基因组数据库时自主发现了一个此前未被表征的酶系统。
能否让机器人智能不再完全依附于人类工程师的疲劳战术,拥有自主发现能力瓶颈、主动生成验证假设并持续迭代自身物理智能的闭环能力?
同样都在讲“决策AI”,Jev和Decitron,到底是不是一回事?
给本地8B小模型建"具化知识图"——关系实例升成节点、证据切片挂上图,两步检索后用原文证据窗口直接作答,30篇论文的小语料上把llama3:8b的科学QA从61.37提到70.37( +14.67% ),上下文还省了22%。 出发点
Claude在噬菌体DNA中,自主发现了一套人类此前从未记录过的全新酶系统!
Vue3 组件通信是前端面试的高频考点,核心要掌握:6 种核心方式和 Vue2 的区别、Pinia vs Vuex、各种方式的选型。
OpenViking × LLM-Wiki 的价值:它不只是让 Agent“搜得更快”,而是把一次次搜索、讨论和确认,变成团队下一次可以直接复用的共同知识。
智能体靠检索技能库扩展能力,但训练检索器需要大量"查询-技能"配对数据,人工标注成本极高。复旦大学联合上海交通大学提出 Skill2Query:把技能文档解析成技能知识图谱,再自动生成 70 万条"假查询"当训练信号,让智能体找技能的准头大幅提升。
今天介绍的文章是高丽大学联合汉阳大学、现代汽车提出APT-RAG,让推理树在递归遍历中边走边长,证据沿树拓扑流动--该分解就分解、能复用兄弟答案就不检索、子节点答案顺着树往上供。MoNaCo基准上F1超最强基线8%,检索召回50.79对39.28。
DeepSeek做的这个系统叫DSec(DeepSeek Elastic Compute),干的事情就是给Agent训练批量制造沙盒。
今天凌晨,Anthropic放出一篇硬核的工程复盘。他们把一个内部研究版Claude扔进Slack频道,「连轴转」了两周,硬生生把claude.ai网页版和桌面端的整体速度拉快了3倍。
AIOps 的本质是运维工程,即把现成的 AI 工具接进来、用好它、保证它稳定跑起来。你不是在造 AI,你是在用 AI。
Meta版OpenClaw——Meta Muse,杀疯了。需要取消保险?Muse拨打客服电话、扯皮、搞定。
今天介绍的文章是深圳大学、大湾区大学、蚂蚁集团等提出的GTA-RAG:从实体-文档图采样连通路径合成多跳QA轨迹,经部署检索器验证后做轨迹引导GRPO训练——检索到新目标文档加分、空手回扣分,答对且证据链完整拿最高档。
本文实战探索如何基于 Pi、DeepSeek Harness、Codex Harness 构建自己的 Agent 系统。