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ChatGPT不是LLM——GPT才是
Published: at 04:22 PM理解ChatGPT作为智能体和GPT作为大语言模型之间的关键区别——为什么这种差异对AI开发和用户期望很重要。
情境工程:超越提示工程的演进
Updated: at 12:45 PM理解情境工程作为AI系统设计的下一步演进,探索它与提示工程的根本差异以及构建稳健AI代理的实用技术。
软件3.0——AI时代的编程
Published: at 04:10 PM探索Andrej Karpathy关于软件3.0的愿景,其中提示变成程序,LLMs作为实用工具,我们在AI优先的世界中为部分自主性而设计。
Claude 4 提示工程最佳实践
Published: at 04:22 PMClaude 4 提示工程技术深入探讨:架构改进、指令遵循优化、元认知处理、并行执行以及生产 AI 部署的系统化方法。
为你的 Astro 网站生成 llms.txt 文件
Published: at 11:30 AM为 Astro 网站创建 llms.txt 文件的实用指南,使你的内容无需复杂的抓取解决方案即可对语言模型开放——简单、高效,且完美适用于静态网站。
提示词工程——构建可靠智能体工作流的必备技能
Published: at 11:00 AM探讨为什么提示词工程对于创建可靠AI智能体至关重要——涵盖概率系统中的确定性行为、工具使用精度、思维链完整性以及衡量有效性的实用技术。
本周有趣发现——Claude Code、OWL、代理系统和 MCP 服务器
Published: at 01:00 AM本周有趣 AI 相关项目和文章摘要,包括 Claude Code 分析、OWL 框架、代理系统架构和很棒的 MCP 服务器。
优化大型语言模型
Published: at 03:22 PM优化大型语言模型 (LLMs) 以获得更好性能的技术指南,涵盖降低计算成本、提高推理速度和增强模型效率的技术。