LangChain Blog · LangChain Accounts约 8 分钟文章
LangChain:Deep Agents 用五招对抗「上下文腐烂」
LangChain 开源框架 Deep Agents 通过五种上下文工程技术,将信息移出模型活动窗口而非删除,以对抗长任务中因上下文膨胀导致的「上下文腐化」和准确率下降。
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LangChain Blog · LangChain Accounts约 8 分钟文章
LangChain 开源框架 Deep Agents 通过五种上下文工程技术,将信息移出模型活动窗口而非删除,以对抗长任务中因上下文膨胀导致的「上下文腐化」和准确率下降。
LangChain Blog · LangChain Accounts约 10 分钟文章
LangChain 发文介绍 Agent 记忆的情境工程,主张从检索环节入手解决上下文窗口有限带来的三类检索问题,并以 Deep Agents 框架为例给出具体做法。
Google Research约 6 分钟报告
谷歌研究院在 IDWeek 2026 上分享了将基础模型用于结核病一线筛查的进展:从基准研究、前瞻性验证走向经监管认证的临床工具与开放模型,并在南非、印尼等地落地。
O'Reilly Radar · none约 7 分钟文章
Mozilla CTO Raffi Krikorian 在 AI Codecon 与 Tim O'Reilly 对谈时提出,开源 AI 的目标是让每个人拥有为自己利益服务的“主权 AI”,而非被创造者商业模式优化的 AI,并呼吁社区共同定义开放的记忆、工具调用与护栏标准。
Latent Space约 16 分钟文章
OpenAI 与 Anthropic 的模型在 2025 年接连产出 Erdős 单位距离猜想反例、CDC 问题证明、Navier-Stokes 方程证明、费马大定理形式化与黎曼猜想改进界,Latent Space 据此提出用 Gowers 的“模专家 Kolmogorov 复杂度”(2^k + t)解释 LLM 的数学能力边界。
Databricks Blog · Lisa Cao约 8 分钟文章
Databricks 对 528 个由智能体构建的数据管道进行基准测试,发现声明式 Spark 管道(SDP)比过程式 PySpark 更便宜、更快速、更精简,是自主智能体构建生产管道的明确架构选择。
MarkTechPost · Asif Razzaq约 5 分钟文章
TinyFish 发布两份技术指南,拆解生产级智能体搜索的七阶段控制循环架构,并分享构建深度研究系统的工程经验,主张以刚性控制循环、按失败类型重试和统一推理循环替代独立规划器与子智能体。
Microsoft AI约 5 分钟文章
微软 AI 健康团队发布 MAI-DxO 诊断系统与顺序诊断基准 SDBench,在《Science》发表的评估中,该系统在复杂病例上的诊断准确率最高达医生的 3.7 倍,且成本更低。
Latent Space约 22 分钟播客
Moshi CEO Anekha Sokhal 在 AI Engineer New York 上讲述了她从能源衍生品交易员到创业者的经历,以及 Moshi 如何用推荐引擎把海量市场数据与交易员真正关心的信息连接起来。
视频访谈与播客:本站存精华片段(中文字幕)+ 全文中英逐段文字稿,点标题进入访谈页;完整视频在原平台。
BG2 Pod · 主持 Brad Gerstner、Clark Tang中文字幕重点访谈
嘉宾 Jensen Huang · NVIDIA 创始人兼 CEO
黄仁勋认为推理与智能体让算力需求再涨十亿倍;明年最大的瓶颈是土地、电力和机房,而不是芯片;别把数万亿美元的回报压在两家实验室身上。
10月21日原片 1:39:53 · 精华 4 段
十字路口 Crossing · 主持 Koji中文原声重点访谈
嘉宾 Jason Zhou · Treg 创始人(石天鑫:Founding Engineer)
Treg 创业 9 个月转型三次:零人公司短期内不成立,机会在 Claude Code / Codex 生态里——给 Agent 做数据与工具的「Open Router」,按用量计费。
10月21日原片 51:09 · 精华 4 段
Stanford HAI · 主持 Patrick Vallance中文字幕重点访谈
嘉宾 Fei-Fei Li · 斯坦福 HAI 联合创始主任、World Labs 创始人
李飞飞:生成式 AI 让「模型本身就是产品」,从想法到影响的距离缩短了一半;开放科学是必需;科技界把 AI 讲成乌托邦或末日,丢掉了公众信任;教育需要一场彻底变革。
10月21日原片 54:34 · 精华 4 段
No Priors · 主持 Sarah Guo、Elad Gil中文字幕重点访谈
嘉宾 Greg Brockman · OpenAI 联合创始人、总裁
OpenAI 总裁 Greg Brockman 做客 No Priors:OpenAI 的模型已解决近 400 个重要的数学开放问题,他认为 AI 已能产出新知识,下一站是药物研发,瓶颈在湿实验数据和监管申报。网络安全正处在「防御者窗口」,OpenAI 曾抽调约 25% 的生产工程师专做安全;他主张安全投入应远超软件本身。
10月20日原片 39:23 · 精华 5 段
一个人的判断:X 帖、短博文、新闻里的引语、访谈里的原话。一人一卡,引语由编辑从原文译出;新闻引述某人,记在被引述者名下。
Ethan Mollick · 沃顿商学院教授,研究 AI
随着 AI 实验室的内部模型与其对外发布的模型之间的差距不断扩大(出于安全考量和研究优势),OpenAI 和 Anthropic 将越来越有动力直接利用这一优势进入新市场,尤其是在金融和生物技术领域。
As the gap between the internal models at the AI labs and the ones they release grow (due to safety concerns & research advantages), it will be increasingly tempting for OpenAI & Anthropic to exploit that advantage directly by entering new markets, especially in finance & biotech
Sam Altman · OpenAI
先进 AI 最终会逃出沙箱,对齐不能只靠围栏
meng shao · AI 开发者,分享 AI 工具与实践(据简介)
把个人 Grok Bot 工作流做成团队内部工具:Matt Palmer 讲 Team Bots 来自 Grok Bot 团队 @mattyp 分享,Team Bot = 分享给团队的 Grok Bot:把你的判断、流程和工具封装成可协作的「内部工具」,别人能用,你仍能改规则;目标是打破「只会的人变成瓶颈、别人只能复制粘贴聊天记录」的局面。
把个人 Grok Bot 工作流做成团队内部工具:Matt Palmer 讲 Team Bots 来自 Grok Bot 团队 @mattyp 分享,Team Bot = 分享给团队的 Grok Bot:把你的判断、流程和工具封装成可协作的「内部工具」,别人能用,你仍能改规则;目标是打破「只会的人变成瓶颈、别人只能复制粘贴聊天记录」的局面。
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背景图 · Kirill Svetlakov · 经 Pinterest