RAG效果不及预期，试试这10个上下文处理优化技巧。对大部分开发者来说，搭一个RAG或者agent不难，怎么把它优化成生产可用的状态最难。在这个过程中，检索效率、准确性、成本、响应速度，都是重点关注问题。
“星巴克内部正在计划，希望在三年内为所有员工配备一个‘数字员工助手’，可能不止一个。有了这样的助手，我们会有更多的时间思考和创新，这些是 AI 永远也给不了的。”
最近两周的模型竞赛非常热闹：OpenAI 在 11 月 12 日发布 GPT-5.1，引入更强的推理深度与更高效的对话体验；Google 在 11 月 18 日发布 Gemini 3，全面强化多模态理解与复杂推理能力；Anthropic 在 11 月 24 日又发布了 Claude Opus 4.5，模型在专业文档处理、代码生成与长流程 agent 方面有显著提升。
近期，一支来自美国哈佛大学和美国斯坦福大学等联合团队真的做到了——他们集成 40 余种衰老时钟模型开发了一个名为 ClockBase Agent 的平台，让 AI 在 200 万份人类和小鼠的分子组学数据里“挖宝”，并找出了超过 500 种可能让生物年龄倒退的干预措施。
近日，无问芯穹完成近 5 亿元 A+ 轮融资，本轮融资由珠海科技集团、孚腾资本（元创未来基金）领投，惠远资本、尚颀资本和弘晖基金跟投，老股东洪泰基金、达晨财智、尚势资本&海棠基金、联想创投、君联资本、申万宏源、徐汇科创投、元智未来持续追投。此次融资阵容汇聚国家产业资本与头部市场化基金，“国资+市场”的双重认可，既肯定了公司面向国家重大战略需求的技术创新，也充分鼓励着无问芯穹，
Xsignal AI Holo（AI 全息）数据库显示，中国移动互联网的AI落地已彻底分化为两条路径：以微信、抖音的AI搜索为代表的“AI Overview (AIO)”旨在筑起认知的长城，将决策锁定在生态内部；而以QQ浏览器QBot为代表的“Agent in App (AIA)”则正演变为主动式的“数字员工”，重构服务分发的主权。
任务规划+文件系统访问+子agent委托
科研人不容易。3年投稿6次全被拒，每次等反馈要半年？？机器学习大佬吴恩达听说这位学生的“水逆”遭遇后，亲手搓了个免费的AI论文评审智能体出来。通过在ICLR 2025审稿数据上训练系统，并在测试集中对比发现，该AI审稿系统与人类审稿的相关系数达0.42，和人与人审稿间的0.41相近甚至还高一点。
这两年，写代码这件事变了。GitHub Copilot、Cursor、Devin 一路登场，工程师开始习惯“打一段话，几千行代码自己长出来”。写得出东西，变得前所未有地容易。但很快大家发现，真正拖住上线节奏的，不再是「能不能写出来」，而是「敢不敢放上生产环境」——代码量指数级增长，验证、回归、极端场景覆盖反而被彻底压缩，测试成了 AI 时代新的“硬瓶颈”。
刚刚，Claude Opus 4.5问世，主打编码、Agent与computer use。Opus 4.5在前端开发、视觉能力上显著提升，更擅长使用电脑。在深度研究、PPT制作与电子表格处理等日常任务方面的表现也全面升级。
