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揭秘 LLM 上下文窗口:AI 记忆如何工作以及为什么会失效
编程
揭秘 LLM 上下文窗口:AI 记忆如何工作以及为什么会失效
2026-09-06 05:13:46
文章深入探讨大语言模型上下文窗口的工作原理和失效原因。介绍了上下文窗口的组成(系统提示词、对话历史、当前输入、生成输出)、工作原理(Token化、注意力机制、位置编码、KV缓存),以及失效的六大原因(中间迷失、注意力稀释、位置编码外推、KV缓存管理、训练数据影响、提示词工程影响)。还提供了改善方法(提示词优化、上下文管理、RAG、微调、选择合适模型)和未来发展方向。
LLM
上下文窗口
Context Window
注意力机制
RAG
大模型
AI记忆
提示工程
Tree of Thoughts 与 MCTS 在 LLM 中的应用:当模型不再只猜一次时会发生什么
编程
Tree of Thoughts 与 MCTS 在 LLM 中的应用:当模型不再只猜一次时会发生什么
2026-09-06 02:13:03
传统LLM推理是让模型一次性猜答案,而Tree of Thoughts和MCTS让模型能探索多条推理路径、评估中间结果、选择最优路径。文章详细介绍了ToT的核心思想(思维分解/生成/评估/搜索)、MCTS的四个步骤(选择/扩展/模拟/回溯)、两者的区别和结合方式、实际应用场景(数学推理/代码生成/规划决策/科学发现),以及实现挑战和注意事项。
Tree of Thoughts
MCTS
LLM
推理
蒙特卡洛树搜索
AI
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提示工程
6 万 Star 的提示工程指南:DAIR.AI 项目目录里有哪些内容
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6 万 Star 的提示工程指南:DAIR.AI 项目目录里有哪些内容
2026-09-05 00:41:46
介绍 DAIR.AI 发起的 Prompt Engineering Guide(GitHub 约 6 万 Star),梳理其从基础概念、提示技术、应用、模型到风险与 LLM 研究的完整目录结构,供做提示词工程与 LLM 开发的工程师查阅。
提示工程
LLM
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Skills 生态深度拆解:当 AI Agent 决定「用 Markdown 替代 JSON-RPC」——从 Karpathy 的防坑指南到万星 Skills 仓库,一个被 10 万+ 开发者采用的新范式如何重新定义 Agent 工程化的终极形态
编程
Skills 生态深度拆解:当 AI Agent 决定「用 Markdown 替代 JSON-RPC」——从 Karpathy 的防坑指南到万星 Skills 仓库,一个被 10 万+ 开发者采用的新范式如何重新定义 Agent 工程化的终极形态
2026-08-05 16:17:58
深度拆解2026年AI Agent开发新范式Skills生态:Karpathy行为约束型Skills、Pocock工作流型Skills、SKILL.md架构设计、MCP vs Skills vs CLI三大范式对比,附完整生产级Skills构建实战与Token预算管理指南
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给 AI 编码 Agent 装上「谷歌级工程纪律」:深度解析 Addy Osmani 的 agent-skills,从 Skill 解剖学到亲手写一个生产级技能
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给 AI 编码 Agent 装上「谷歌级工程纪律」:深度解析 Addy Osmani 的 agent-skills,从 Skill 解剖学到亲手写一个生产级技能
2026-07-10 02:47:04
深度解析 Addy Osmani 开源的 agent-skills:如何把 Google 级工程规范编译成 AI 编码 Agent 可执行的技能,涵盖 Skill 解剖学、六阶段生命周期、七命令映射、Hooks 闸门,并手搓一个生产级「数据库迁移安全检查」技能(含完整代码)。
agent-skills
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Karpathy Skills 深度解析:187K Star 的 AI 编程四原则——从错误假设到工程级代码的完整进化指南
编程
Karpathy Skills 深度解析:187K Star 的 AI 编程四原则——从错误假设到工程级代码的完整进化指南
2026-07-04 13:14:42
深度解析 Andrej Karpathy Skills 项目:187K Star 的 AI 编程四原则,从错误假设、过度工程化、附带损伤、验证缺失四大痛点出发,详细阐述 Think Before Coding、Simplicity First、Surgical Changes、Goal-Driven Execution 四原则的技术原理、工程实践与代码示例。
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The Agency 深度解析:144个AI专家代理组成的虚拟团队——从多智能体架构到生产级部署的完整技术指南(2026)
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The Agency 深度解析:144个AI专家代理组成的虚拟团队——从多智能体架构到生产级部署的完整技术指南(2026)
2026-07-04 12:41:32
深度解析The Agency项目:144个AI专家代理组成的虚拟团队,覆盖工程、营销、销售等12个部门,从多智能体架构、Agent提示词工程到Claude Code/Cursor集成部署的完整技术指南。
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stop-slop 深度实战:让 AI 写作告别"机器味"——从 AI Tells 识别到零痕迹输出的完全指南(2026)
编程
stop-slop 深度实战:让 AI 写作告别"机器味"——从 AI Tells 识别到零痕迹输出的完全指南(2026)
2026-06-02 15:55:21
深度解析 stop-slop 项目,系统性移除 AI 写作痕迹的实战指南,涵盖规则体系、评分标准、实战集成与完整代码示例。
AI写作
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技术写作
AI 编程助手瘫痪了吗?Karpathy Skills 与 CLAUDE.md 如何用数学约束驯服 LLM 的混乱天性——从四大失败模式到生产级行为规则的完全指南
编程
AI 编程助手瘫痪了吗?Karpathy Skills 与 CLAUDE.md 如何用数学约束驯服 LLM 的混乱天性——从四大失败模式到生产级行为规则的完全指南
2026-05-23 00:46:41
深度剖析 AI 编码代理的四大核心失败模式(静默假设、过度工程、范围蔓延、缺乏验证),介绍 Karpathy Skills 项目如何用行为约束体系替代模糊提示,以及如何使用 CLAUDE.md 构建可维护的 AI 辅助开发流程。
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Agent Lightning 深度实战:微软开源的零代码 AI 代理训练框架——Triplet 与 VERL 算法详解
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Agent Lightning 深度实战:微软开源的零代码 AI 代理训练框架——Triplet 与 VERL 算法详解
2026-05-21 21:51:08
深度解析微软开源的 Agent Lightning (AGL) 框架,通过"零代码变更"理念,让开发者可以在不修改现有代理逻辑的情况下,使用强化学习、自动提示优化和监督微调等技术优化 AI 代理。
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Microsoft Agent Lightning 深度实战:零代码变更优化 AI 代理的强化学习框架——从 Triplet 机制到 VERL 算法的完整指南
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Microsoft Agent Lightning 深度实战:零代码变更优化 AI 代理的强化学习框架——从 Triplet 机制到 VERL 算法的完整指南
2026-05-21 21:50:45
深度解析微软开源的 Agent Lightning (AGL) 框架,通过"零代码变更"理念,让开发者可以在不修改现有代理逻辑的情况下,使用强化学习、自动提示优化和监督微调等技术优化 AI 代理。
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