《AI编程工具ClaudeCode的技术解析与应用指南》探讨了AI编程从辅助转向主力的趋势。文章重点分析了ClaudeCode的三大核心价值：1）支持连续执行的Agent化工作模式；2）提供ask-before-edits、edit-automatically和plan-mode三种风险控制机制；3）通过Skills系统实现经验复用。文章指出，AI编程最适合原型开发、自动化脚本等场景，但在安全关键

本文探讨了智能体记忆系统的前沿发展与设计原则。文章指出当前记忆系统存在"遗忘、混乱、前后矛盾"等核心问题，并提出"三问框架"作为设计指南：记忆形式（Forms）、功能角色（Functions）和动态演化（Dynamics）。作者区分了事实记忆、经验记忆和工作记忆三种功能类型，强调记忆系统需要具备更新、整合、纠错和抽象能力。在技术实现上，讨论了Token-le

摘要：2025年12月，手机Agent技术迎来重要突破。字节跳动发布"豆包手机助手"后不久，智谱科技开源了完整的手机Agent系统OpenAutoGLM。该系统基于AutoGLM-Phone-9B模型，采用"截图感知-意图解析-动作规划-操作执行"的闭环机制，支持50余款主流应用。技术演进经历了从GUI感知到数字红包操作，再到云端沙箱和全面开源的三个阶段。当

本文系统梳理了强化学习在大型语言模型(LLM)中的应用与发展。从马尔可夫决策过程(MDP)和贝尔曼方程等基础理论出发，详细分析了动态规划、蒙特卡洛和时序差分等经典算法，并深入探讨了PPO、GRPO等前沿优化方法。文章特别关注了强化学习如何通过任务拆解和奖励机制提升LLM的复杂问题解决能力，以及RLAIF、多智能体协同等未来发展方向。研究表明，强化学习正推动LLM进入2.0时代，成为实现模型对齐和提

另一种是“认知增强”论，认为通过将繁琐、重复的低层次认知任务自动化，AI能解放我们的心智资源，让我们专注于更高层次的创造性、战略性思考，成为我们“延伸的大脑”。“天工”的架构中，“5大专家智能体”（分别专精于文档、PPT、表格、播客和网页的生成）和连接了众多工具的“通用智能体”，就扮演了这些专业化的“研究员”角色。这背后的根源在于，大语言模型的本质是概率性的“文字接龙”大师，而非事实数据库，它通过

LazyGraphRAG的最大亮点在于其数据索引阶段的创新。相比传统的广度优先搜索，LazyGraphRAG能够更加高效地找到最佳匹配的文本块，同时考虑整个数据集的广度，极大地提高了查询的效率。尽管GraphRAG在许多场景中表现出色，但在处理全局数据查询时，其成本问题一直受到诟病，尤其是在大规模AI模型中，查询的延迟和准确性也成为了瓶颈。在高预算下，LazyGraphRAG的胜率持续上升，尤其在

摘要：Gemini 3.0正在从单纯的聊天AI进化为能观察、分析和解决问题的数字助手。它具备多模态能力，能同时处理图片、视频、音频和文档，像人类一样"理解世界"而非简单识别。相比ChatGPT，Gemini更擅长分析结构、拆解复杂任务和图文视频理解。其核心升级包括：观察界面逻辑、分步执行长任务、处理超长内容等。未来，Gemini可能成为职场人的分析伙伴、文档阅读器和信息整理助手

随着大语言模型技术的快速发展，模型参数规模不断扩大，显存需求也随之激增。如何在保证推理性能的同时降低显存占用，成为科研人员关注的重点。2025年1月，DeepSeek团队发布了DeepSeek-r1模型，尽管其性能逼近OpenAI的GPT-o1，但其671B的参数量使得推理所需显存高达数百GB，通常需要配备至少8张80GB显存的H800服务器。对于个人开发者和爱好者而言，这种硬件配置成本高昂。然而

对于给定的应用问题，我们可以应用知识图谱来进行基于知识的搜索，寻找潜在的目标和未见数据，同时使用LLMs来进行基于数据/文本的推理，看看可以得出哪些新的数据/目标项。做图谱其实就是做数据，其实就是对错综复杂的文档的数据进行有效的加工、处理、整合（数据定义、数据挖掘、数据清洗、数据评估的过程），使其转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组。KG-to-text的生成将知识图谱和文本连接起来，大

而非侵入式一般依赖于特殊的架构，我们会在后面讨论。DataAgent的能力本质上比较依赖大模型的自然语言转API/SQL/代码的能力，除了对模型进行专门优化及加入提示工程等方式，在2B场景下，也有一些可以通过基于字段和API的优化方案（具体参考与指标平台/API的交互），在实际实施过程中，还需要根据实际场景、复杂度和可靠性做出更综合的评估。数据分析与商业智能(BI)在中大型企业的日常运营中的重要性