AI AI进化新纪元：一个能通过重写自身代码来自我完善的智能体 我们通常认为，人工智能的进步依赖于人类工程师的精心设计、海量数据的投喂以及复杂的模型训练。这仿佛是一条定律：AI是被动进化的，其能力的边界由创造者决定。然而，一篇新的研究论文颠覆了这一认知，它介绍了一个名为SICA（自改进编码智能体）的AI系统。这个系统不再被动等待升级，而是能像一个经验丰富的程序员一样，通过直接阅读、分析和重写自己的源代码来实现性能的迭代提升。
AI AI Agent重塑我们工作方式的五个应用场景 当我们谈论工作中的人工智能（AI）时，大多数人会想到自动化。事实上，大约 50% 的员工表示，AI 通过自动化日常任务，为他们节省了宝贵的时间。这固然很好，但这仅仅是冰山一角。如今，一场更深刻的变革正在发生，其核心是“AI 代理”（AI agents）。 正如谷歌云全球生成式 AI GTM 副总裁 Oliver Parker 所说，AI 代理是传统自动化或聊天机器人的一次重大飞跃。它们不仅仅是工具，更是能够代表员工执行复杂工作流程的协作者。想象一下，一个能将复杂的财务数据转化为易于理解的播客，或者能为你生成并测试创新想法的伙伴。这正是 AI 代理正在实现的目标。
AI AGI时代生存指南：你的价值=取代你的算力成本 耶鲁大学经济学家Pascual Restrepo近期发表了一篇名为《我们不会被怀念》(We Won't be Missed)的论文。它没有提供简单的慰藉或反乌托邦式的幻想，而是做了更有价值——也更令人不安——的事情：它运用冰冷、严谨的经济学逻辑，为我们描绘了AGI崛起后几乎不可避免的种种后果。这篇论文的核心观点是，AGI时代最大的挑战或许不是失业，而是人类工作价值与意义的根本性重塑。
AI AI智能体的六条实践经验 AI智能体（Agentic AI）正掀起一场革命，它承诺为企业带来前所未有的生产力。然而，在这股热潮之下，现实却更为复杂。虽然一些公司已经初尝胜果，但更多的企业发现，从这项投资中获得实际价值异常艰难。在某些情况下，他们甚至不得不“收缩战线”——在智能体失败的地方重新雇佣员工。 这场技术浪潮的起伏是任何创新发展的必经之路。为了拨开迷雾，麦肯锡分析了超过50个真实的AI智能体构建案例，从中总结出的六条来之不易的经验教训，这些经验来自于真正在一线“埋头苦干”的实践者，帮助管理层避开陷阱，成功驾驭这项变革性技术，并从中捕获真正的商业价值。
AI Ragas：检索增强生成评估框架 Ragas通过衡量忠实性、答案相关性和上下文相关性，解决了在没有人工参考答案的情况下评估RAG系统所面临的挑战。该框架旨在实现RAG架构更快的评估周期，这对于大型语言模型（LLMs）的快速发展至关重要。
AI 科技圈最热门职位Forward Deployed Engineer：为什么说 FDE是派驻客户的CTO？ 风险投资公司a16z曾将一个职位誉为“科技界最热门的工作”，这个职位就是“前线部署工程师”（Forward Deployed Engineer, FDE）。它是一种融合了软件工程、销售和平台工程能力的混合角色，正因AI解决方案集成的巨大需求而迅速崛起。但什么才真正定义了这个角色？为什么说它不仅仅是一个新的职位头衔？我们将揭开那些令人惊讶的真相，剖析FDE如何成为AI时代的一件战略武器。
AI 欢迎来到AI Agent经济时代：我们如何驾驭未来？ Virtual Agent Economies 论文探讨了虚拟代理经济的兴起，这是一个由自主人工智能代理进行交易和协调的新经济层面。文章提出了一个沙盒经济框架，通过其起源（自发或有意）及其与人类经济的联系程度（渗透性或非渗透性）来分析这个系统。作者认为，当前的趋势正走向一个庞大且高度渗透的自发性人工智能代理经济，这既带来了前所未有的协调机遇，也带来了系统性经济风险和不平等加剧等重大挑战。为应对这些挑战，论文讨论了可控代理市场的设计选择，包括用于公平资源分配和偏好解决的拍卖机制、旨在实现集体目标的人工智能“任务经济”，以及确保信任、安全和问责制所需的技术和社会基础设施。
AI 核电行业文档视觉内容理解研究 近年来，基于深度学习的视觉模型在文档理解领域取得突破，一系列开源模型（如 Donut, LayoutLMv3, Pix2Struct, DocFormer, TrOCR, BLIP 等）能够将图像中的文字和视觉布局信息融合，从而端到端地“理解”文件内容。在GPT-5 Research 的帮助下,本文聚焦上述模型在准确率、处理速度、可扩展性和使用成本等方面进行评估，并探讨它们在核电工程企业典型场景中的应用潜力，以及与传统OCR+NLP流水线的对比。
AI Generative Engine Optimization（生成引擎优化，GEO）介绍 GEO（Generative Engine Optimization）是针对生成式人工智能引擎（如 ChatGPT、Google Gemini、Anthropic Claude 等）进行内容优化的一套策略体系 。简单来说，GEO 的目标是确保您的数字内容在用户通过这些 AI 引擎提问时能够被优先检索、引用或整合到AI生成的回答中 。不同于传统搜索引擎返回一系列网页链接，生成式引擎直接给出答案，GEO 因此着重让内容被AI选中并体现在答案里，而不仅仅是提供一个可点击的链接 。
AI 你的“思考”型大模型真的在“思考”吗？揭秘大型推理模型的局限性 研究考察了大型推理模型 (LRM) 在解决不同复杂程度的规划类谜题时的表现和局限性。研究人员发现，LRM 的准确性会随着问题复杂度的增加而急剧下降，最终在超过某个阈值后完全失效。他们还揭示了三种性能模式：低复杂度任务中，标准大型语言模型 (LLM) 表现更佳；中等复杂度任务中，LRM 的“思考”能力展现出优势；然而，在高复杂度任务中，两种模型都会彻底失效。令人惊讶的是，LRM 在问题变得极其复杂时，反而会减少其推理努力，这表明当前 LRMs 的推理能力存在根本性的局限性，并且它们在执行精确计算和遵循算法指令方面也表现出不足。
AI 检索增强生成（RAG）当前技术路线与前沿进展 检索增强生成 (RAG) 是一种旨在通过整合外部知识库来增强大型语言模型 (LLMs) 能力的技术范式。本文对检索增强生成（RAG）当前技术路线与前沿进展进行了讨论。
AI 人工智能时代的开发者新模式 a16z 最近发布了文章《Emerging Developer Patterns for the AI Era》描述了开发者如何开始将 AI视为构建软件的新基础，而不仅仅是工具。
AI 主动性正在吞噬世界 Agency Is Eating the World 在 AI 时代，决定变革与价值创造的不再是学历或经验，而是主动性（agency）——一种不等指令、不靠体制，凭借内在驱动力与 AI 工具，把想法变为现实的能力。 它代表一场深刻的结构性转变： • 行动力 > 文凭 • 个人意志 + AI > 传统组织 • “能做” > “够格” 高主动性个体正在用一己之力，完成曾需团队或整个行业才能实现的事情。 这就是：“Agency is eating the world”——对当下最有力的时代注解。
AI 欢迎来到经验时代 本文为即将在 MIT 出版社出版的《Designing an Intelligence》一书中的一章预印本。我们正站在人工智能新时代的门槛上，这一时代有望实现前所未有的能力水平。新一代智能体将主要通过从经验中学习，获得超越人类的能力。本文探讨了即将到来的这个时代的关键特征。
AI 提示词工程 《Prompt Engineering》是一本实用指南，系统介绍如何通过设计高质量提示，引导大语言模型生成准确、高效的输出。内容涵盖输出控制参数（如温度、Top-K、Top-P）、多种提示技术（零样本、少样本、系统/角色/上下文提示）以及进阶策略如链式思维（CoT）、ReAct、自我一致性等。同时还包括代码生成与调试、多模态提示及自动化提示优化方法。适合希望掌握提示工程的开发者和AI应用从业者参考使用。
AI 智能爆发前夜：AI如何重塑我们的明天 《AI 2027》是一份未来情景预测报告，由 Daniel Kokotajlo 和 AI Futures Project 团队编写，发表于 2025 年。该报告描述了从 2025 年中期到 2027 年之间人工智能特别是类通用人工智能（AGI）飞速发展的可能路径，并探讨了其对社会、经济、政治和国家安全的巨大影响。
AI Langflow vs Dify 全面对比分析 在企业构建AI应用、智能对话系统、RAG问答系统和流程自动化工具的过程中，Langflow 与 Dify 是两款广受关注的低代码AI开发平台。本文将从功能支持、技术架构、模型支持、本地部署能力、开源许可与商业可用性、生态与应用场景等方面，系统比较两者异同，帮助企业进行技术选型。
AI AI会失控吗？“科学家AI”或许是解药 最近几年，AI技术快速发展，各种智能系统逐渐融入了我们的生活，比如聊天助手、自动驾驶等等。这些智能系统（AI Agent）能自主规划、做出决策甚至追求目标，非常厉害，但也可能带来一些意想不到的危险。 知名AI专家Yoshua Bengio等人最近发表了一篇论文，专门讨论AI系统可能失控的风险，并提出了一个有趣的新思路——“科学家AI”（Scientist AI）。
AI 人工智能与大语言模型在核电运营中的应用 人工智能与大语言模型正以令人振奋的方式拓展着核电运营的技术边界。它既能接管繁琐劳务、优化系统性能，又能帮助人类获取知识、做出明智决策，从而提升核电站的安全性和经济性。当然，我们也清醒地认识到，在这样关系重大、安全第一的行业中，引入任何新技术都必须慎之又慎。AI不是核电安全的“万灵药”，而应被视为强有力的工具和助手。只有在人机优势互补、监管科学跟进的前提下，才能让这项技术真正落地生根。面向未来，随着技术的进步和应用经验的积累，我们有理由相信：人工智能将成为核电运营不可或缺的一部分，为核能的安全高效利用保驾护航，推动整个行业迈向智能化的新时代。
AI 苦涩的教训 Rich Sutton是强化学习领域的权威研究者，他在 2019 年 3 月 13 日发表了 文章 The Bitter Lesson，核心观点是计算能力的增长最终会战胜人类知识的精心设计，AI 研究的成功在于利用更大规模的计算，而非依赖人类对问题的理解。这个教训之所以“苦涩”，是因为许多研究者投入了大量精力去构建依赖人类知识的 AI 解决方案，但最终它们总是被更简单、更计算密集的系统取代。这一趋势一直在重复发生，而 AI 研究者往往需要经历失败后才会接受。本文是该文章的中文翻译版本。在DeepSeek牵起的人工智能热潮下，重温该文章让我们对未来的技术路线的发展有更深刻的理解。
Translation 智能体(Agent) 本文是Google发布的智能体（Agent）白皮书的中文版，使用GPT4o进行翻译， 主要内容包括： - 智能体是一种自主程序，能够通过观察世界并使用工具来实现特定目标 - 编排层作为智能体的认知架构，负责推理、规划和决策过程 - 工具（扩展、函数、数据存储）使智能体能够与外部世界交互 - 智能体通过组合语言模型、工具访问和自主决策能力，可完成复杂任务 - 未来发展趋势包括智能体链和专家混合体系统的应用 - 成功实施需要持续迭代优化，并根据具体业务需求定制解决方案
