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程序员必备！Prompt 三大进阶技巧和实用模板
本文为程序员提供了与 AI 高效协作的 Prompt 工程指南。文章从基础的角色定义、结构化输出、提供上下文，到中级的链式思考、Few-Shot 学习、约束设置、假设验证、对比分析和错误预演，再到高级的元提示、动态角色切换、渐进式优化、多维度评估和反向工程等多个层面，详细阐述了 Prompt 的优化技巧。此外，文章还提供了代码生成、问题诊断、技术调研等实用 Prompt 模板，并分享了迭代优化、版… -
下一个重大的 AI-UX 趋势——不仅仅是对话式用户界面
当前主流的对话式用户界面存在用户困惑、应用状态跟踪、编辑草稿存储、旅行规划和研究管理等问题。文章提出 aiOS 的概念，它是一种由 AI 驱动的操作系统，具有四个核心价值： 1. 个性化服务：将所有服务带到用户面前。 2. 应用互操作性：应用间可以无缝通信，如将播客拖入笔记应用等。 3. 基于上下文的服务：根据用户环境和行为提供服务。 4. 多模态输入输出：AI 理解并处理多种输入输出方式。 文章… -
阿里深夜开源 Qwen2.5-VL 新版本，视觉推理通杀，32B 比 72B 更聪明
阿里通义千问团队开源了 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 多模态模型，该模型在回复人类偏好、数学推理和图像细粒度理解与推理方面进行了改进，尤其适用于 AI Agent 部署。通过与 Mistral-Small-3.1-24B、Gemma-3-27B-IT 等模型的对比，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 在 MMMU、MMMU-Pro 和 MathVista 等多模态任务… -
奥特曼最新专访：2025，AI 智能体正加速登场
OpenAI 联合创始人兼 CEO 山姆 · 奥特曼在红杉资本的“2025 AI Ascent”大会上，回顾了 OpenAI 从初创实验室到全球领先 AI 平台的历程，并分享了他对 AI 行业未来的洞察。他认为，AI 将从单纯的搜索工具演变为高度个性化的 AI 服务，记住用户的完整生活背景，并在多个应用和服务之间无缝协作。奥特曼还给出了 AI 智能体的发展时间表：2025 年开始大规模应用，202… -
美团视频生成模型来了！一出手就是开源 SOTA
文章详细介绍了美团最新开源的视频生成模型 LongCat-Video，该模型参数为 13.6B，支持文生视频、图生视频及核心的视频延长功能，能稳定生成长达数分钟的视频且无质量下降。LongCat-Video 在开源模型中表现顶尖，部分核心能力可与谷歌闭源模型 Veo3 媲美，尤其在物理世界理解和常识性维度上具有领先优势。技术上，模型基于 Diffusion Transformer 框架，通过将所有… -
拾象科技李广密：大模型竞赛格局已定，2025 年的竞争是争夺下一个 Google
本文由拾象科技 CEO 李广密与财经作者张小珺的对话展开，深入探讨了 2024 年大模型竞赛的格局和 2025 年 AI 行业的发展趋势。文章指出，当前大模型竞赛已进入算力、模型和应用三方面并行发展的阶段，OpenAI、Anthropic 和 Perplexity 等公司正在争夺“下一个 Google”的地位。李广密预测，2025 年的核心主线将是 coding 和 agent，AI 公司将通过动… -
Kimi 硬刚多模态满血版 o1，首曝训练细节！强化学习 scaling 新范式诞生
Kimi 发布了 k1.5 多模态思考模型，这是继去年 11 月和 12 月发布的 k0-math 和 k1 模型之后的又一次重大升级。k1.5 在数学、代码和多模态推理能力上达到了 OpenAI o1 满血版的水平，成为全球范围内首个在 Long CoT 模式下达到这一水平的非 OpenAI 模型。Kimi 团队通过创新的强化学习 scaling 技术，如长上下文扩展、改进的策略优化、简化框架和… -
JavaOne 2025 Day 1：Java 的世界
JavaOne 2025 大会在 Oracle Conference Center 举行，重点回顾了 Java 的发展历程以及 Oracle 如何通过平衡守旧与创新来管理 Java。会议期间，Oracle 提出了 11 个开发者痛点及解决方案，例如 “Java is too difficult to teach!（Java 难以学习）” 和 “GC pauses are too long!（GC … -
除了 MCP 我们还有什么？
本文深入探讨了 agents.json 规范，该规范构建于 OpenAPI 标准之上，旨在优化 AI agent 与互联网服务提供商的交互，解决传统 API 与 LLM 适配的困难以及多步骤调用可靠性问题。文章对比了 agents.json 与 MCP 以及谷歌 A2A agent.json 的异同，强调了 agents.json 专注于 API 交互，并详细解释了 agents.json 的工作… -
DeepSeek 开源 Prover-V2 强推理模型，网友：奥数从没这么简单过 ｜ 机器之心
DeepSeek 发布了开源的 DeepSeek-Prover-V2 模型，包括 7B 和 671B 两个版本，专注于形式化定理证明。该模型专为 Lean 4 数学 AI 编程语言设计，通过递归定理证明流程收集数据，并使用 DeepSeek-V3 进行子目标拆解和推理步骤的形式化表达。模型训练分为两个阶段：高效非思维链模式和高精度思维链模式，最终在神经定理证明任务中达到当前最先进的性能，并在 Mi… -
从高考到实战，豆包大模型交卷了 ｜ 机器之心
文章报道了火山引擎在 Force 2025 大会上的系列重要发布，包括升级后的豆包大模型 1.6（支持 256K 上下文、多模态理解、GUI 操作）、正式版视频生成模型 Seedance 1.0 Pro（表现比肩行业前沿）以及 AI 云原生平台和 AgentKit、TrainingKit、ServingKit 等基础设施套件。文章通过编程、推理、多模态理解、视频生成等多个维度的实际测试，验证了豆包… -
深度使用 7 年 Notion 之后，我替你总结了这些经验、技巧和建议……
文章作者作为 Notion 七年资深用户，深入探讨了 Notion 成为其高频生产力工具的原因，强调了其作为“创造工具的工具”的自由设计流程能力和数据库的强大透视功能。作者结合自身经验和用户痛点，总结了使用 Notion 的九条心得，包括“做建筑师、建小房子、拥抱杂物间”的长期策略，以及“克制的层级数量、有限的元信息类型、有方向感的信息关联”三大承重基座。此外，文章还提出了“别多想先记下来、将下一… -
你的下一个可穿戴设备，是挂脖子上的健康伙伴？| 对谈潘宇扬：AI 项链 Odssy 创始人&李一豪：CreekStone 合伙人
本期节目邀请了 AI 项链 Odyss 创始人潘宇扬和天使投资人李一豪，共同探讨 AI 硬件的创业与投资。潘宇扬分享了他放弃 AI 眼镜赛道、转而选择 AI 项链形态的原因，强调 AI 眼镜在舒适度、续航、外观和替换成本上的挑战，而 AI 项链作为无感佩戴的多模态入口，更适合切入饮食健康这一缺乏硬件数据监控的垂直市场。他详细介绍了 Odyss 如何通过低功耗 AI 相机实现对每一口食物的无感记录，… -
DeepSeek 绝不仅仅是开源的胜利
文章深入分析了 DeepSeek 爆火的原因，指出其成功并非仅因模型性能媲美 OpenAI 或成本更低，更重要的是其开源策略加速了 AI 技术的普及。文章探讨了开源与闭源模式在大语言模型领域的差异，强调了开源在降低推理成本、提升开发者灵活性和促进社区贡献方面的价值。DeepSeek 的技术创新，如混合质量模型 Moe、多头潜在注意力机制 MLA 等，降低了对硬件的需求，影响了 AI 基础设施。文章… -
Harvey：ARR 1 亿美元、估值 30 亿，用 Agent 思路解决法律场景 AI 落地难题
Harvey 成立于 2022 年，ARR 预计今年将达到 1 亿美元，公司估值达到 30 亿美元。Harvey 通过与顶级律师事务所合作，深入理解法律行业的复杂需求，构建了基于 Agentic workflow 的智能协作系统，提供垂直场景的解决方案。Harvey 的核心竞争力在于其 “引用能力”，能够确保 AI 生成内容的精确性和可追溯性，并通过 “不接触” 原则保护客户数据隐私，赢得了客户的… -
为什么每个智能体都需要开源云沙箱
E2B 通过提供开源云沙箱，解决了 AI 智能体运行环境的复杂性和安全性问题。它为 AI 智能体提供隔离的云环境，安全地执行代码、进行数据分析和强化学习。越来越多的 LLM 工作流和智能体依赖于工具的使用和多模态，E2B 的沙箱满足了这些需求，例如支持 Perplexity 的数据分析、Manus 的代码执行等。E2B 致力于将基础设施管理从开发者转移到 AI 智能体，使其能够管理虚拟计算机、运行… -
架构师必备的 15 条定律，条条经典！( 反内卷版 )
文章深入浅出地介绍了 15 条在软件开发和团队管理中广为人知的定律，包括帕金森定律、侯世达定律、布鲁克斯定律、康威定律等。这些定律涵盖了项目工期估算、团队协作、系统架构设计、API 管理、绩效度量以及日常调试等多个方面。作者通过生动的例子和幽默的语言，揭示了技术工作中常见的挑战和人性弱点，并提供了应对策略，旨在帮助技术从业者在内卷环境中实现更高效、优雅的工作和生活。文章强调理解这些定律比追逐最新技… -
OpenAI 首席研究员 Mark Chen 长访谈：小扎亲手端汤来公司挖人，气得我们端着汤去了 Meta
文章是 OpenAI 首席研究员 Mark Chen 的深度访谈，涵盖了 OpenAI 的内部运作、核心价值观和未来展望。Mark Chen 分享了 AI 领域激烈的人才争夺战（包括 Meta 的“送汤挖人”事件），OpenAI 如何通过独特的文化和愿景留住顶尖人才。他还透露了在 OpenAI“宫斗”事件中，他如何团结研究员促成 Sam Altman 回归的关键作用。Mark Chen 强调 Op… -
2025 年度词「Slop」：如果屏幕里装的是泔水，那我们算什么？
文章以 2025 年韦氏词典年度词汇“Slop”（意为“人工智能大量生产的低质量数字内容”）为切入点，探讨了 AI 内容从最初的“幻觉”演变为“平庸但正确”的“泔水”，引发用户生理性厌恶的转变。文章深入揭示了“Slop 经济学”的驱动力，指出为了争夺“时长占有率”和“降本增效”，商业巨头如迪士尼与 OpenAI 合作，倾向于利用 AI 生产“填充物”而非高质量“作品”。这种趋势导致互联网内容环境两… -
估值 7 亿美元的 AI 语音输入产品：语音输入的关键问题是听写，不是转录
围绕估值 7 亿美元的 AI 语音输入产品 Wispr Flow，创始人 Tanay Kothari 在访谈中阐述了其核心理念。他指出，键盘作为主要人机交互工具已成为瓶颈，语音才是“后键盘时代”的最佳交互方式，因为它能消除用户在思考和编辑过程中的认知负荷，让人专注于创作。Wispr Flow 的成功在于解决了“听写”问题（即理解用户真实意图并以期望方式呈现），而非简单的“转录”（一字不差地记录），…
AI 前线
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