上下文工程（Context Engineering） 是在人工智能（AI）领域，特别是大型语言模型（LLM）应用中逐渐兴起并日益受到重视的概念。可以理解为一种系统性的工程方法。在于构建动态的系统，以便向AI模型，尤其是LLM，提供精准、相关且及时的信息和工具，使模型能更合理、更有效地完成特定任务 。与传统的提示工程（Prompt Engineering）主要关注单次交互中的指令和示例不同，上下文工程更侧重于设计和实现能捕获、存储、检索和管理上下文信息的完整系统。意味着上下文工程不仅关注“说什么”，更关注“在什么情况下说”，以及如何构建和利用这个“情况”来提升AI的整体表现。涉及到对AI模型运作环境的全面考量，包括模型可以访问的知识范...

草稿链（Chain-of-Draft, CoD）是新型的AI推理范式，通过简洁的中间推理步骤提升推理效率。模仿人类解决问题时的简洁思维，限制每一步输出的关键信息，不超过五个词。与传统的思维链（CoT）相比，草稿链大幅减少了Token使用量，显著降低了推理成本和延迟，同时保持较高的准确率。在多种推理任务（如算术、常识和符号推理）中，草稿链表现出色，适合实时AI应用、资源受限环境和成本敏感场景。 什么是草稿链 草稿链（Chain-of-Draft, CoD）是Zoom的研究团队提出新的AI推理范式，通过模仿人类的简洁思维过程来提升推理效率，节省成本。受到了人类解决问题时依赖草稿或速记捕捉关键见解的启发。与传统的思维链（Chain...

Vibe Coding 是新兴的编程实践，由计算机科学家、OpenAI 联合创始人兼特斯拉前人工智能主管 Andrej Karpathy 提出。依赖于人工智能，特别是大型语言模型（LLM），开发者通过自然语言提示描述问题，由 LLM 生成相应的软件代码。使程序员从编写和调试底层代码的繁琐工作中解放出来，转而关注于使用自然语言表达他们想要实现的功能。 什么是Vibe Coding Vibe Coding（氛围编程）是OpenAI联合创始人Andrej Karpathy推出的新型编程范式。基于人工智能，特别是大型语言模型（LLM），开发者通过自然语言描述需求，AI生成对应的代码逻辑与架构。开发者依据直觉和感觉引导代码生成，更注重...