LLM Prompt 版本管理工程实践:像管代码一样管理你的 Prompt,告别“改坏了不知道”
这不是个例。在绝大多数 LLM 应用团队,Prompt 的管理方式还停留在"硬编码 + 凭经验"的阶段——写在代码里、靠 git blame 追溯、想回滚得重新改代码重新部署。
聚焦AI人工智能 · 前沿技术动态 · 深度行业解读
这不是个例。在绝大多数 LLM 应用团队,Prompt 的管理方式还停留在"硬编码 + 凭经验"的阶段——写在代码里、靠 git blame 追溯、想回滚得重新改代码重新部署。
上星期 Qwen3.7 的消息非常多,都说很厉害!然后我也测了一波。 能力提升明显,但是有一个巨大的问题:太贵了! 无论套餐,还是 API 都很贵,毫无性价比! 这样是不行的……这不,免费的终于来了!
Codex CLI 实战指南:5 月连发 6 次更新,把 GPT-5.5 装进终端的完整工作流(含跟 Claude Code 搭配方案) 你为什么也该装一个 我自己是 Claude Code 重度用户
大家好,我是孟健。 5月我最大的感受是:程序员创业,代码早就够用,真正拖后腿的是另一些东西。 时间、财务、合规、营销。这几个词我以前觉得"懂点就行",5月被现实一次次打脸。 01 时间和身体 我最近算
魔法打败魔法的「骚操作」,属实把我看乐了。 今年年初,社交平台 Discord 为响应全球监管压力,搞了个「teen-by-default」,默认把大家都当未成年人,部分功能直接锁死。要想解锁成人模式
一、量化的本质是什么? 大模型量化的本质,不是简单地把 FP16、FP32 直接转换成 INT8 或 INT4,而是要在“模型压缩”和“能力保持”之间做工程平衡。 模型原本的权重和激活值通常使用高精度
今天早上,MiniMax 正式发布了全新的 MiniMax M3 大模型。 如果只看官方介绍,它的关键词非常明确: 前沿 Coding 能力、Agentic 能力、100 万 tokens 超长上下文
近日,逐际动力与阿里云 PAI 达成深度合作,将训练业务迁移至阿里云人工智能平台 PAI,携手构建支撑具身智能模型高速迭代的健壮 AI 基础设施。
大模型 Agent 也有 “记忆力内卷”!五大记忆范式各显神通:有人靠指令管记忆,有人开箱即用,有人学电脑做内存分区,有人极简走文件流,还有人专职站岗防数据乱套。一文吃透各家套路,告别 AI 失忆。
我把 AI Agent 学习路线整理成了一个专栏站:Learn Agent 最近,我把自己学习 AI Agent、LLM、RAG、模型训练、数据库优化和全栈工程的内容,整理成了一个专栏站
2026年5月GitHub十大热门:从skills到Pixelle-Video,月榜社区火力集中在「把Agent做进工程化工作流」-能省Token、能记住上下文、能编排多Agent、能产出内容。
Blade AI 是 ChaosBlade 生态的智能代理层。它不替代 ChaosBlade,而是接管“人 → ChaosBlade”之间的所有繁琐环节。