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人工智能 #Token#大语言模型#Prompt Cache#KV Cache#AI 编程#MCP#Claude Code

AI 编程工具的 Token 成本机制：缓存、配置与对话策略

AI 编程工具的一次调用不只包含用户输入，还会带上系统指令、工具定义、配置规则和历史消息。掌握 Token 计费、缓存命中、配置加载和会话管理方式，可以显著减少重复消耗。

发布于 2026-06-17
人工智能 #Claude Code#AI Agent#上下文窗口#Auto-Compact#Prompt Cache#大语言模型

Claude Code Auto-Compact 上下文压缩机制解析

Claude Code 通过分层压缩、全量摘要和附件恢复管理长对话上下文。内容覆盖上下文窗口压力来源、常见方案缺陷、Auto-Compact 的触发阈值、消息重组、摘要 prompt 设计和压缩后的接续机制。

发布于 2026-05-18
人工智能 #AGI#大语言模型#Scaling Law#数据中心#UBI#AI教育#开源工具

大模型 Scaling 路线的四重边界：能力、能源、供应链与教育应对

大模型通往 AGI 的主流路线面临能力、能源、供应链和分配机制四类边界。围绕 scaling 竞赛、数据中心资源消耗、隐形标注劳动、UBI 方案和 AI 教育工具，梳理普通人理解和应对这一轮 AI 变革的关键问题。

发布于 2026-05-08
人工智能 #AI 修图#大语言模型#软件工程师#任务自动化#就业市场#Anthropic#NVIDIA

AI 会取代软件工程师吗：从任务自动化到岗位重组的判断框架

AI 对就业的影响不能只看某个任务能否被模型完成，还要区分任务、岗位和行业需求。围绕软件工程、放射科和入门级白领岗位，拆解自动化如何改变工作内容、招聘结构和技能要求。

发布于 2026-05-03
人工智能 #Agent#Harness#大语言模型#Codex#Claude#自动化测试#上下文管理

Agent Harness：让智能体稳定完成长周期任务的运行框架

Agent Harness 是包在智能体外层的运行框架，用来提供任务分解、上下文管理、工具调用、安全边界和自动评估。它解决的是大语言模型在长周期任务中容易遗忘、偏航、自评过宽和破坏架构约束的问题。

发布于 2026-03-26
人工智能 #Prompt工程#A/B实验#大语言模型#决策树#Bad Case#JSON#DeepSeek#Qwen

生产级 Prompt 自动评估 A/B 实验结果的决策树设计

A/B 实验数量增长后，人工巡检会遇到效率、稳定性和一致性问题。围绕生产级 Prompt 自动推理方案，讲清如何用大语言模型评估实验结果、设计六层优先级决策树、处理 Bad Case，并让输出结果可解释、可回归测试。

发布于 2026-02-02
人工智能 #Prompt Engineering#大语言模型#非推理模型#因果语言模型#Transformer#KV Cache

Prompt 重复：用复制粘贴提升非推理大模型答题准确率

Prompt 重复指把同一个问题在输入中连续放两遍，让非推理大模型在第二遍处理问题时能利用第一遍提供的完整上下文。围绕实验结果、因果语言模型机制、适用场景和使用模板，讲清这种看似简单的技巧为什么可能提升准确率。

发布于 2026-01-22
人工智能 #MemOS#AI Agent#大语言模型#知识库#RAG#长期记忆

MemOS 入门：把 AI 长期记忆和知识库分开管理

MemOS 把 AI 应用里的长期记忆、知识库、工具调用轨迹和上下文调度拆开管理，避免每次对话都从零开始。这里讲清 MemOS 与传统 RAG 的区别、核心架构、记忆类型以及接入知识库和对话循环的基本做法。

发布于 2026-01-20
人工智能 #Agent#上下文工程#大语言模型#MCP#工具调用#LangGraph#LangSmith

Agent 上下文工程实战：从提示词、状态管理到 MCP

Agent 系统的稳定性不只取决于提示词，更取决于上下文如何组织。围绕状态表达、工具调用、记忆管理、MCP 结构化协议和可靠性工程，系统讲清上下文工程在 Agent 架构中的设计方法。

发布于 2026-01-07
人工智能 #大语言模型#梯度下降#Loss曲线#反向传播#预训练#微调#RLHF#超参数

大语言模型训练为什么像玄学：梯度下降、Loss 曲线与 RLHF

大语言模型训练常被称为玄学，是因为参数规模巨大、可观测信号有限，超参数、数据配方和训练目标互相耦合。这里从预训练、微调、RLHF 三个阶段讲起，解释梯度下降、反向传播、Loss 曲线以及训练中常见的失控模式。

发布于 2025-12-29