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Anthropic发布AI代理开发“圣经”：超越提示工程的7大实战策略

Anthropic发布AI代理开发“圣经”：超越提示工程的7大实战策略
Anthropic 最新发布了一份针对 AI 代理开发人员的重要指南，强调构建强大且实用的代理远不止巧妙地编写提示。 这份“圣经”总结了以下7个核心策略:代理设计是结构化工作流: 不要将代理视为简单的无状态函数。 成功的代理需要具备推理、行动、反思、重试和升级的结构化工作流程。
5/20/2025 10:01:06 AM
AI在线
超三万种材料，近百万真实材料合成表征信息，LLM精准构建材料知识图谱MKG，登NeurIPS 2024

超三万种材料，近百万真实材料合成表征信息，LLM精准构建材料知识图谱MKG，登NeurIPS 2024
编辑 | ScienceAI知识图谱集成多源数据信息为结构化知识，以阐明复杂科学领域的数据结构并介导研究进展、创新和应用的结构化知识交流。 为了统筹和分析分散在数以百万计的文献中的材料学知识，新南威尔士大学（UNSW）、同济大学、香港城市大学以及 GreenDynamics 律动造物，构建了材料知识图谱（MKG）。 该团队依托于大型语言模型独立设计的本体论，并自动化地提取及清洗了大量的材料学文献中的知识，构建出了丰富的知识图谱。
12/24/2024 2:00:00 PM
ScienceAI
Python社区变天：可去除全局解释器锁GIL，真正多线程要来了

Python社区变天：可去除全局解释器锁GIL，真正多线程要来了
这次，Python 将不再是人们所说的伪多线程了。
7/31/2023 11:51:00 AM
机器之心
论文分享 | 丢弃卷积，纯Transformer构建GAN网络

论文分享 | 丢弃卷积，纯Transformer构建GAN网络
最近，计算机视觉（CV）领域的研究者对 Transformer 产生了极大的兴趣并陆续取得了不少突破。比如，2020 年 5 月，Facebook AI 的研究者推出了 Transformer 的视觉版本——Detection Transformer，在性能上媲美当时的 SOTA 方法，但架构得到了极大简化；10 月，谷歌提出了 Vision Transformer (ViT)，可以直接利用 transformer 对图像进行分类，而不需要卷积网络。
2/26/2021 2:27:00 PM
机器之心
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