基于模仿学习的机器人操作：分类、演化、基准测试与挑战

惊爆！提示工程架构师揭秘Agentic AI上下文工程实体识别核心技术

当我们谈论Agentic AI（具身智能/自主代理AI）时，最核心的问题从来不是“它能做什么”，而是“它能理解什么”——毕竟，一个无法准确理解上下文的自主代理，和只会机械执行指令的“工具人”没有本质区别。而实体识别，正是Agentic AI理解上下文的“第一块拼图”：它像一把“信息手术刀”，从用户的输入（文本、语音、图像）中精准提取出关键元素（比如“华为Mate 60 Pro”“订单号123456

提示工程架构师必看：模块化设计的反模式

在当今数字化时代，提示工程作为人工智能领域中与语言模型交互的关键技术，正发挥着越来越重要的作用。随着语言模型的广泛应用，从智能聊天机器人到复杂的文本生成系统，如何高效地设计和管理提示，成为了提升系统性能和用户体验的核心问题。模块化设计作为一种被广泛认可的软件设计理念，旨在将复杂系统分解为可管理的模块，每个模块具有明确的职责和接口。在提示工程中，合理的模块化设计可以使提示代码更易于维护、复用和扩展。