任务类型：文本分类（情感分析）；输入：电商产品评论（短文本，1-50字）；输出：“正面”“负面”“中性”三个标签；范围：覆盖电子产品、服装、食品三个领域，包含典型示例、边缘示例、多样化示例。我是张三，一位资深NLP工程师，专注于少样本学习、提示工程和大模型应用。我在知乎、CSDN等平台分享技术文章，累计阅读量超过100万。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言，或者关注我的公众号“NLP技术圈”。联系

本文将带你走进AI应用架构师的真实工作场景，揭秘AI驱动深度研究平台（以下简称“研究平台”）如何成为他们的“隐形搭档”：从需求分析时的“数据探索”，到原型验证时的“快速迭代”，再到生产部署时的“性能优化”，最后到迭代升级时的“数据反馈”，研究平台全程赋能架构设计，帮架构师解决“实验与生产脱节”“效率低下”等核心痛点。做什么？根据需求分析的结果，设计应用的架构。其中，模型层是AI应用的核心，需要解决

上周和一位做AI产品的朋友聊天，他拍着桌子吐槽：「为了让GPT写出符合品牌调性的美妆文案，我连续3天改了27版提示——从『突出成分』到『加emoji』再到『模仿李佳琦语气』，结果最后效果最好的，居然是同事用工具生成的第5版？」这不是个例。我见过太多提示工程从业者陷入「死循环」：提示工程不是「写句子的艺术」，而是**「用工具解决问题的工程学」**。结论：优秀的提示工程架构师，本质是「工具链的设计者」

在Agentic AI（具备自主决策、工具调用能力的智能代理）中，上下文是指所有影响Agent当前决策的历史信息，包括对话记录、工具返回结果、用户偏好、系统提示等。而“上下文陷阱”则是指由于上下文处理不当，导致Agent理解偏差、决策错误或性能下降的问题。

公司价值评估是投资者、管理者和其他利益相关者进行决策的重要依据。传统的评估方法主要基于财务报表和单一的评估模型，存在一定的局限性。本研究的目的是引入多智能体协作的方法，综合考虑公司的多个方面，包括财务状况、市场竞争力、创新能力等，实现更全面、准确的公司价值评估。研究范围涵盖了多智能体协作的理论基础、算法实现、实际应用等方面。本文共分为十个部分。第一部分介绍了研究的背景、目的和范围；第二部分阐述了多

提示工程架构师是连接用户需求与AI能力的桥梁理解用户场景（如电商客服、医疗咨询、代码辅助）的真实需求；设计精准、可扩展、用户友好的提示策略（Prompt Strategy）；通过多轮交互、反馈闭环优化提示效果；平衡模型性能（如准确性、速度）与用户体验（如简洁性、可控性）。问题类型：退换货/物流查询/商品咨询/其他；商品信息：订单号/商品ID/商品名称；具体需求：换码/退款/修改地址/查询快递单号；

在当今信息爆炸的时代，不同领域的数据呈现出海量且复杂的特点。跨领域知识图谱旨在整合多个领域的知识，构建一个统一的知识网络，以实现知识的共享和关联。然而，由于不同领域的数据具有不同的结构、语义和特点，AI模型在构建跨领域知识图谱时面临着诸多挑战，准确性难以保证。本文的目的就是探讨如何提升AI模型在跨领域知识图谱构建任务中的准确性，范围涵盖了从核心概念的理解到实际应用场景的分析，以及相关工具和资源的推

跨文化提示设计（Cross-Cultural Prompt Design）是基于目标用户的文化背景，调整提示词的内容、结构、语气和表达，以确保AI输出符合用户的文化认知和需求。它的核心不是“翻译提示词”，而是“翻译文化需求”：比如同样是“请求用户提供信息”，中文用户需要“礼貌的引导”，英文用户需要“明确的指令”，阿拉伯用户需要“符合宗教习惯的表达”。

当我们用ChatGPT进行多轮对话时，它能记住你十分钟前说的“我想做巧克力蛋糕”；当你在淘宝浏览衣服时，推荐系统能立刻联想到你昨天看的鞋子；当医生用AI辅助诊断时，系统能整合患者一周内的症状、检查结果和用药历史——这些“像人一样思考”的能力，背后都藏着AI工作记忆的魔法。本文将从人类认知的底层逻辑出发，拆解AI工作记忆的核心原理，揭秘OpenAI、Google、阿里等头部企业如何用它打造“AI原生

老师备课效率低：找资料、写教案、设计习题耗时耗力，平均每周要花8-10小时；学生个性化不足：课堂互动有限，作业批改难覆盖细节，基础差的学生跟不上，优生得不到拓展；系统割裂严重：现有教务系统、LMS（学习管理系统）、AI工具各自为战，数据无法打通。商业教育AI平台要么价格昂贵（年服务费超10万），要么功能固化难以定制；开源项目则多为单点工具（比如仅作业批改），无法覆盖教学全流程。本文从架构设计→分步