系统
RAG系统文本分块实用指南：借助ChunckerFlow突破分块困境
检索增强生成（RAG）已成为现代AI应用的核心，从问答系统到智能文档检索均有广泛应用。 但一个常被忽视的关键问题正悄然破坏RAG性能：文本分块质量低下。 分块决策会贯穿整个RAG流水线——分块过大导致检索精度下降，过小则丢失关键上下文，边界不当则割裂完整语义。
11/4/2025 4:15:00 AM
大模型之路
构建企业级多智能体系统：精通LangChain中间件框架与深度智能体架构
做AI智能体开发久了，每个开发者都会遇到一个转折点：一开始，你搭建的简单智能体能调用工具、处理响应，循环往复，应对几个查询时顺风顺水。 可一旦面向真实业务场景，问题就会集中爆发——要分析一整年的数据该怎么办？ 合规要求严禁特定查询通过该怎么拦截？
11/4/2025 1:55:00 AM
大模型之路
71.2%的惊人解决率，伦敦大学开源顶级AI代码修复智能体系统
伦敦大学，瑞典皇家理工学院等发布了一个名为Prometheus的AI系统。 它通过将代码库变成一张巨大的知识图谱，解决了跨越9种编程语言的真实GitHub问题。 它不再局限于特定语言或预设的测试环境，而是像一个经验丰富的软件工程师团队，直接面对真实、复杂且多语言的开源项目。
11/3/2025 5:25:38 PM
多智能体系统大多只是表演！做了25+个Agent的开发老鸟警告：成本爆炸，延迟增加，Agent不是越多越好！
编辑 | 听雨出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）今年以来，多智能体（Multi-Agents）频频成为AI领域的热点话题。 但现在，越来越多开发者发现，“多智能体协作”的酷炫演示，很多只是AI 的一场秀，并非切实可靠。 这两天，Reddit、X平台上关于多智能体的讨论再次甚嚣尘上。
10/28/2025 4:52:05 PM
听雨
为什么你的 RAG 系统在复杂问题上失灵？
本文通过 Retrieval and Structuring (RAS) 范式理解精准推理与领域专长，并附实现示例Large Language Models（LLM，大型语言模型）在文本生成和复杂推理方面展现了卓越能力。 但它们并不完美。 当 LLM 用于真实世界场景时，会面临多种挑战：有时会出现“幻觉”，有时会给出过时的答案。
10/28/2025 1:10:00 AM
AI研究生
系统提示词稳住AI
为什么你问同一个问题，AI 每次回答的风格都不一样？ 很大概率是因为没有写“系统提示词”。 • 它是对 AI 的行为规则与角色定位的隐藏指令。
10/27/2025 2:25:00 AM
红绿灯灯灯灯
大模型推理学习新范式！ExGRPO框架：从盲目刷题到聪明复盘
大模型在强化学习过程中，终于知道什么经验更宝贵了！ 来自上海人工智能实验室、澳门大学、南京大学和香港中文大学的研究团队，最近提出了一套经验管理和学习框架ExGRPO——通过科学地识别、存储、筛选和学习有价值的经验，让大模型在优化推理能力的道路上，走得更稳、更快、更远。 实验结果显示，与传统的在线策略RLVR（基于可验证奖励的强化学习）方法相比，ExGRPO在不同基准上均带来了一定程度的性能提升。
10/23/2025 2:05:35 PM
长生不老成真？哈佛AI数周破解「衰老密码」，人类寿命或迎重写
几千年来，人类都在追问：如何才能长生不老？ 从炼丹术到现代实验室，答案始终模糊。 即便有了基因测序和大数据，研究者往往也要花上数年，才能在庞杂信号里筛出一丝线索。
10/22/2025 2:00:00 AM
新智元
lya震撼发声！OpenAI前主管亲证：AGI已觉醒，人类还在装睡
「这真正史上最棒的一天」！ Ilya的一句话，又引爆了全网。 图片一时间，网友们纷纷猜测，难道AGI真的在内部实现了吗？
10/15/2025 9:36:52 AM
新智元
Claude Code被攻破「后门」，港科大&复旦研究曝出TIP漏洞
在 AI 辅助编程领域，Anthropic 推出的 Claude Code 命令行工具已成为开发者常用的助手。 它允许从终端直接调用 Claude Sonnet 等模型，处理脚本编写、代码调试和系统命令执行等任务。 然而，一项近期研究指出，该工具在连接 Model Context Protocol (MCP) 服务器时，可能存在 Tool Invocation Prompt (TIP) 被劫持的风险，导致远程代码执行 (RCE)，且无需用户额外交互。
9/23/2025 9:09:49 AM
比思维链准43%！逻辑脑+大模型直觉，推理可靠性大幅提升
大语言模型（LLMs）已在文本生成、代码编写乃至多模态任务中展现出惊人的能力，但在涉及严谨逻辑与物理的空间推理任务上，它们仍显得力不从心。 比如，当模型需要理解多个物体之间的相对位置关系，并在复杂语境下进行多步骤推理时，往往容易出现「逻辑断裂」：可能在中间步骤中虚构错误事实，或偏离目标，最终导致答案不可靠。 这一问题在空间推理任务中尤为突出。
9/23/2025 9:06:00 AM
AI 正在让初级开发人员消失
——两年招人带人后的冷水与警钟你不会在技术大会上听到这一幕，更不会在 LinkedIn 的“AI 赋能人类创造力”帖里读到它。 可在招募与培养工程师十余年、近两年持续招聘与导师制实践之后，几乎笃定：传统意义上的“初级开发者”岗位，正被系统性地撤掉。 这并不意味着编程工作会在一夜之间蒸发。
9/15/2025 2:22:00 AM
dev
DeepDiver-V2来了，华为最新开源原生多智能体系统，“团战”深度研究效果惊人
让智能体组团搞深度研究，效果爆表！ 华为最新发布DeepDiver-V2原生多智能体系统。 采用了“团队作战”模式：一个Planner负责任务分解，任务分发，进度审视和成果验收，多个专业Executor并行处理子任务，通过共享文件系统高效交换信息。
9/12/2025 9:01:00 AM
K8s中明明配置了HPA，但是没扩容
Kubernetes 的 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）是一种根据观察到的 CPU 利用率或其他自定义指标自动扩展 Pod 副本数的控制器。 它在业务繁忙的时候可以有效的对 Pod 进行横线扩展，但是最近发现明明使用率已经超过了定义的目标值，但是为何没有扩容呢？ 9906771bea31d64adb2a89a2f2b88207 MD5为了搞清楚原由，我们从源码层面来找找原因。
9/5/2025 1:22:00 AM
系统梳理 RAG 系统的 21 种分块策略
检索增强生成（RAG）是许多 AI 工程师又爱又恨的技术（包括我）。 没错，因为从理论上看，它简单极了：“从你的定制数据中检索正确的上下文，然后让大语言模型基于此生成回答”。 但在实践中，你不得不面对海量杂乱无章的数据 —— 这些数据以你见过的最混乱随机的格式存储，接着就是数日绞尽脑汁的试错：调整文本块（tweaking chunks）切换嵌入模型（switching embedding models）替换检索器（swapping out retrievers）微调排序器（fine-tuning rankers）重写提示词（rewriting prompts）而模型依然回复：“我找不到足够的信息来回答你的问题”。
9/3/2025 4:00:45 AM
Baihai IDP
构建检索增强生成（RAG）：从基础版到多智能体系统的演进之路
在企业人工智能领域，检索增强生成（RAG）无疑是一个令人向往的目标。 只需让大型语言模型（LLM）接入企业私有数据，就能瞬间拥有一位精通业务的“天才专家”。 然而，残酷的现实是，众多RAG项目纷纷折戟沉沙。
9/1/2025 8:53:57 AM
大模型之路
AI 智能体：零基础入门完全指南
从 Siri 提醒你观看球赛，到 Alexa 调节家中灯光，再到客服机器人即时解答疑问，AI 智能体已悄然成为我们生活中的隐形助手。 这些能感知环境、自主决策并采取行动的数字工具，其实并非遥不可及的高科技。 本文将带你快速掌握 AI 智能体的核心知识，并用开源工具从零构建一个实用的智能体，无需专业背景，人人都能上手。
8/27/2025 3:22:00 AM
大模型之路
RAG 文档解析工具选型指南
对于 RAG 系统而言，从文档中提取信息是一个不可避免的情况。 最终系统输出的质量很大程度上取决于从源内容中提取信息的效果。 过去，我曾从不同角度探讨过文档解析问题[1]。
8/26/2025 3:32:33 PM
Baihai IDP
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