AI 赋能情绪价值:开发者推出可将祈祷与愿望转化为音乐的 App “Praya”
在 App Store 市场趋于饱和与流量碎片化的背景下,独...
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尽管Meta近期利润创下历史新高,其内部员工士气却跌至谷底。...
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针对当前 AI 绘图工具普遍存在的“随机性强、可控性差”的行...

作者:toy 先把两个词分清楚:Context 和 Cont...

过去一年,大家聊 AI 竞争,最爱聊的是模型能力:谁更强,谁更会推理,谁在 coding 上更猛。但《硅谷101》这期《Token经济学:AI时代的新货币战争》把镜头往下压了一层,讨论的不是“谁更聪明”,而是“谁在为聪明买单”。这一下就把问题拉回现实了。 因为今天的 AI 行业,尤其是 agent 这一波,已经越来越不

这篇文章讲的是一个很容易被低估、但几乎所有 Agent 产品都会撞上的问题:上下文管理。Sally-Ann Delucia 这场分享的价值很直接,她没有泛泛谈“长上下文很重要”,直接把团队在真实产品里踩过的坑讲清楚了,尤其是为什么截断不行、为什么总结也不稳,以及最后为什么留下来的是一套更克制的 context + me

很多人现在一提 eval,脑子里冒出来的还是老三样:题库、benchmark、离线跑分、回归测试。这个思路在过去不是错的。问题是,今天的 agent 系统已经越来越不像“一个发布后基本不动的程序”了。它会接工具、会吃上下文、会随着用户习惯漂移,甚至连 harness 自己都可能被改写。你还拿一套静态题库去盯它,基本等于