告别无效提示！开发者必学的AI协作提示框架全解析
告别无效提示！开发者必学的AI协作提示框架全解析让AI编程助手成为更可靠的开发伙伴
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7712 点击 2025-06-28 11:57
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让AI编程助手成为更可靠的开发伙伴
过去几年，随着基于人类偏好的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）的兴起，强化学习（Reinforcement Learning，RL）已成为大语言模型（Large Language Model，LLM）后训练阶段的关键技术。
你对着家里的机器人说：“去厨房，看看冰箱里还有没有牛奶。”
MyShell 自从进入 ShellAgent 的框架阶段，由于深度融合了 ComfyUI 生态，图像视频流的 Agent 迎来了井喷式的爆发。上个月据说上新了 150+个，竞争确实有点激烈了。但其实图像视频流的能力并不代表 ShellAgent 所能做的全部可能性，仍然有大量值得探索的场景等待创作者去尝试。
基础模型严重依赖大规模、高质量人工标注数据来学习适应新任务、领域。为解决这一难题，来自北京大学、MIT等机构的研究者们提出了一种名为「合成数据强化学习」（Synthetic Data RL）的通用框架。该框架仅需用户提供一个简单的任务定义，即可全自动地生成高质量合成数据。
无需蒸馏任何大规模语言模型，小模型也能自给自足、联合提升？
在 AI Agent 浪潮席卷行业的当下，高效优雅开发具备复杂推理与协作能力的智能体成为业界焦点。本文将系统梳理 AI Agent 核心理念、主流协议与思考框架，并结合 Golang 生态工程化框架，深入剖析多 Agent 协作系统的设计与落地。
“边看边画，边画边想”，让大模型掌握空间思考能力，结果直接实现空间推理任务新SOTA。
在信息爆炸的时代，推荐系统已成为我们获取资讯、商品和服务的核心入口。无论是电商平台的 “猜你喜欢”，还是内容应用的信息流，背后都离不开推荐算法的默默耕耘
普林斯顿大学和Meta联合推出的新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，将视频生成从像素数的平方复杂度压到线性复杂度，使单张GPU就能在分钟级长度下生成高质量视频，大幅提高了模型的可扩展性和生成效率。