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作者 | Improving Agents 编译 | 岳扬 在讨论基于 AI 的系统的可靠性时，有一个简单却常被忽视的问题：究竟用什么格式向大语言模型传递表格数据最合适？ 应该用 Markdown t

作者 | Abi Aryan 编译 | 岳扬 最近有条推文在 X 平台爆火—— 大多数人看到后的想法是：我得学会 CUDA 内核开发才能体现自身价值。 但事实并非如此。 内核开发固然重要，但不应作为入

作者 | Igor Šarčević 编译 | 岳扬 我在这个行业摸爬滚打多年，目睹各种技术浪潮翻涌又退去。见过人们对新框架的热烈追捧，听过革命性工具许下的承诺，也见识过那些声称要“颠覆一切”的夸张预

作者 | Vivedha Elango 编译 | 岳扬 检索增强生成（RAG）是当前构建生成式 AI 应用最热门的框架。企业机构青睐它，因为它能利用专有数据来回答用户问题，使大语言模型能够为用户提供精

作者 | JS Denain and Anson Ho 编译 | 岳扬 从理论上讲，现代大语言模型能够一次性处理相当于多本书籍的文本量。以 Gemini 2.5 Pro 为例，其上下文窗口达到 100

作者 | Bhavishya Pandit 编译 | 岳扬 初次与 GPT-5 对话时，我就意识到它不仅是在回答问题，更在精心选择回应方式。其背后的智能“路由器”会将每个问题分配给最合适的处理模块：轻

“氛围编程（vibe coding）”与“AI 辅助的工程实践”存在本质区别，前者虽在创意激发和快速原型中具有价值，但绝不能替代结构化的工程方法。

作者 | Ida Silfverskiold 编译 | 岳扬 Agentic AI 评估主要在于测试 LLM 应用，以确保其表现稳定。 这或许不是很吸引人的话题，但正受到越来越多企业的重视。因此，有必

作者 | Martin Alderson 编译 | 岳扬 我总听人说 AI（尤其是推理环节）是台烧钱机器[1-3]。表面上看这种说法似乎有道理，但我一直对这类论断持保留态度，因此决定深入探究一番。 目