如果你还在找“最强AI”，可能已经看错方向了。 昨天，我对一个网站的 AI 榜单来回看了很久， 不是因为它多炫，也不是因为结论多刺激， 而是因为它让我意识到： 我们很多人，对 AI 的理解&#xf…

本文指出AI应用质量75%取决于上下文工程而非模型选择，详细解析了六大核心组件：提示技术（少样本提示、思维链）、查询增强（重写/扩展/分解）、长期记忆（向量/图数据库）、短期记忆&#…

Anthropic的Claude in Excel功能不是辅助工具，而是要取代用户对Excel的技能依赖。它能深度理解整个工作簿、处理多文件、自动执行复杂任务，用户只需用自然语言描述需求。与Microsoft Copilot不同，Claude是"代理人"而非"副驾驶…

本文系统阐述企业级AI Agent技术路线，从核心原理到工程落地，解析多智能体架构、大模型应用、记忆机制、系统设计、安全保障及运维部署。强调AI Agent应作为新型生产力单元，具备理解目标、拆解任务、调用工具和闭环执行能力，提出从…

本文通过"做一顿晚饭"的厨房比喻，生动解释了AI开发中的RAG、Agent、MCP、Skill和AI应用等核心技术概念。文章详细介绍了各技术的特点、适用场景、优缺点及组合使用方式，帮助开发者理解如何选择合适的技术构建AI系统。作者还提供了从简单到复杂…

使用遗传算法优化的RBF神经网络优化算法代码（matlab） 今天咱们聊点硬核的——如何用遗传算法给RBF神经网络调参。这玩意儿就像给机器人做基因改造，让它的"脑子"自己进化出最优结构。直接上实战，手把手教你用Matlab整活…

继续看技术，看几个点。 关于RAG幻觉的内容，我们讲过很多，这次再回顾下，温故知新，看一个技术总结。 另一个是看看文生科学图【教材这种学科图】这块的点，对比下已有方案，有一些设计思路。 技术…

最近花了一周左右的时间给内部的一个传统研发平台接入了 Agent 开发的能力，很多同学对 Agent 的底层实现非常感兴趣，所以此篇给大家介绍下我是怎么做的，希望能对想自建 Agent 的同学有所启发。 因人力原因，有些细节方案问题没太做…