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Agentic Context Engineering：用可演化上下文让 LLM 无需微调持续改进

Agentic Context Engineering 将系统提示、记忆、工具经验和领域规则组织成可持续演化的“作战手册”，让大型语言模型在不更新参数的情况下通过执行反馈改进表现。这里讲清 ACE 的问题背景、生成器-反思器-整编器架构、增量更新机制、实验结果和适用边界。

发布于 2025-10-11
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用概念描述解释大语言模型内部机制：从神经元到电路

概念描述是一种用自然语言解释大语言模型内部组件功能的方法。它不再依赖固定标签，而是借助另一个语言模型为神经元、注意力头、SAE 特征和电路生成开放词汇解释，并通过预测、干预和人工评估检验解释是否可靠。

发布于 2025-10-03
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GraphRAG：用知识图谱社区摘要回答全局问题

GraphRAG 把文档切块后抽取实体、关系和声明，构建知识图并用社区检测生成分层摘要，再通过 Map-Reduce 回答面向整个语料库的问题。内容涵盖简单 RAG 的局限、索引流程、查询流程、评估结果和落地注意事项。

发布于 2025-09-26
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Google Deep Researcher 的 Test-Time Diffusion：用草稿驱动检索与报告级改写

Deep Research 类智能体不能只靠“规划、检索、生成”拼报告。Google Deep Researcher 引入 Test-Time Diffusion，把报告草稿当作可迭代去噪的状态，用草稿反向指导检索，再通过报告级改写融合证据，从而改善长报告的一致性、结构和推理质量。

发布于 2025-09-22
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从 Prompt Engineering 到 Context Engineering：LLM 应用的上下文工程方法

Context Engineering 关注在调用大语言模型前，如何把指令、知识、工具结果和记忆组织进有限上下文窗口。围绕 LLM OS 类比、上下文失败模式、记忆分类和工程实践，系统讲清 LLM 应用为什么不能只靠提示词。

发布于 2025-09-04