又是浙大校友!AI眼镜“隔空取物”,戴上即可随心选中现实世界任意物体
又是浙大校友!AI眼镜“隔空取物”,戴上即可随心选中现实世界任意物体只靠说话和AI眼镜互动,确实有点不方便。现在新玩法来了!数字替身帮你“隔空抓物”,混合现实即时选择现实世界的物体作为上下文。
只靠说话和AI眼镜互动,确实有点不方便。现在新玩法来了!数字替身帮你“隔空抓物”,混合现实即时选择现实世界的物体作为上下文。
这款叫 MoonBit Pilot 的代码智能体系统,真正将 AI Agent 从“助手”推向“合作者”的角色。在过去一年中,AI 编程助手迅速普及,从 Copilot、Codex 到 Cursor,成为开发者日常工具链的重要补充。然而,这类工具大多依赖于传统 IDE 插件或 Web 服务形式,智能体的能力受限于调用上下文与反馈机制,难以真正进入开发流程的“核心环节”。
上下文工程(Context Engineering)现在有多火,就不用多说了吧。
主打“自动化执行、多模型调用、上下文记忆”的 AI 编程应用大热,但运行卡顿、资源消耗惊人、推理成本过高等问题也随之而来。
上下文学习(In-Context Learning, ICL)、few-shot,经常看我文章的朋友几乎没有人不知道这些概念,给模型几个例子(Demos),它就能更好地理解我们的意图。但问题来了,当您精心挑选了例子、优化了顺序,结果模型的表现还是像开“盲盒”一样时……有没有可能,问题出在一个我们谁都没太在意的地方,这些例子,到底应该放在Prompt的哪个位置?
开源编程模型的天花板,要被Qwen3-Coder掀翻了。 今天凌晨,Qwen3-Coder-Flash也重磅开源!
Claude Code中的Sub Agents是专门化的AI助手,可以被调用来处理特定类型的任务。
10天前Amazon发布了他们自己的开发平台,Kiro IDE,其中有一个很厉害的交互功能“Spec(Specification)”,强调的是规范的文档,说明书,以一套非常结构化的方法确保开发过程的系统性、可控性和质量,堪称现代软件工程的最佳实践。让vibe coding有一个规范的范式。
扩散语言模型(Diffusion-based LLMs,简称 dLLMs)以其并行解码、双向上下文建模、灵活插入masked token进行解码的特性,成为一个重要的发展方向。
在过去很长一段时间里,科技圈似乎人均都成了“提示词工程师”,大家都在琢磨怎么用最精妙的语言驯服AI。但包括Andrej Karpathy在内的很多行业大佬已经开始反思了,他们认为,决定AI效果的关键,可能早就不是怎么问,而是你给AI喂了什么料。这个思路,就是最近越来越火的上下文工程(Context Engineering)。