OpenBMB ChatDev提示工程实践：解锁大模型应用新范式
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OpenBMB ChatDev提示工程实践旨在探索大模型应用的新范式。通过系统化提示设计与优化，提升模型在复杂任务中的表现与可控性。该实践强调提示结构、上下文管理与多轮交互策略，推动大模型从单一问答向协同开发、自动化流程等场景拓展，为高效、灵活的大模型应用提供可行路径。AI大模型2026/2/4
标签：人工智能
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AI写作工具指南2024：提升内容创作效率与质量
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AI Writer是一款基于自然语言处理与机器学习的人工智能写作工具，能根据用户输入自动生成原创内容，有效突破创作瓶颈，显著提升写作效率与内容质量。AI大模型2026/2/4
FinRobot：金融AI代理平台，自动化股票分析与智能决策
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FinRobot is an AI agent platform specifically designed for the financial sector, integrating multiple AI technologies to provide automated stock analysis, financial evaluation, and report generation. It features a four-layer architecture with perception, brain, and action modules for intelligent decision-making, and includes an intelligent scheduler for optimized task allocation. Developers can use FinRobot to build financial AI applications and learn practical applications of large models in finance, making it a practical tool combining fintech and AI. (FinRobot是一个专为金融领域设计的AI代理平台，整合多种AI技术，提供自动化股票分析、财务评估和报告生成功能。平台采用四层架构，通过感知、大脑和行动模块实现智能决策，配有智能调度器优化任务分配。开发者可利用FinRobot构建金融AI应用，学习大模型在金融领域的实际应用，是金融科技与AI结合的实用工具。)AI 搜索观察2026/2/4
PageIndex：开源RAG框架革新，LLM树搜索实现98.7%金融文档精准检索
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PageIndex是一个开源RAG框架，采用LLM驱动的树搜索替代传统向量相似性匹配，模拟人类专家文档导航方式，在金融基准测试中实现98.7%的精准检索。AI大模型2026/2/4
llms.txt 2024指南：优化大语言模型理解网站内容的标准入口
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llms.txt is an open proposal by Jeremy Howard that provides a standardized, machine-readable entry point for websites to help large language models (LLMs) better understand website content during the inference phase. It differs from robots.txt by guiding LLMs to valuable information rather than restricting access, and from sitemap.xml by offering curated summaries and key links optimized for LLM context windows. The proposal includes a strict Markdown format specification, a Python toolchain for implementation, and has been adopted by projects like FastHTML, Supabase, and Vue.js. (llms.txt是由Jeremy Howard提出的开放性提案，为网站提供标准化的机器可读入口，帮助大语言模型在推理阶段更有效地理解网站内容。与robots.txt不同，它引导LLM关注有价值信息而非限制访问；与sitemap.xml不同，它提供精炼摘要和关键链接，优化LLM上下文处理。提案包含严格的Markdown格式规范、Python工具链支持，已被FastHTML、Supabase和Vue.js等项目采用。)工具与标准2026/2/4
iOS设备上运行LLaMA2-13B：基于苹果MLX框架的完整技术指南
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This article provides a comprehensive technical analysis of running LLaMA2-13B on iOS devices using Apple's MLX framework, covering environment setup, model architecture, code implementation, parameter analysis, and computational requirements. (本文深入分析了在iOS设备上使用苹果MLX框架运行LLaMA2-13B的技术细节，涵盖环境搭建、模型架构、代码实现、参数分析和算力需求。)工具与标准2026/2/3
SGLang vs vLLM 实测：同台机器跑 Llama-3，谁更快？
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SGLang和vLLM是两大高性能推理框架。SGLang基于RadixAttention，擅长多轮对话、RAG和共享前缀场景，吞吐量在H100小模型上领先vLLM约29%，但Python调度器在高并发下可能成为瓶颈。vLLM基于PagedAttention，生态成熟、模型兼容性最广、多硬件支持好，适合独立请求批处理和需要稳定性的场景。选型建议：多轮对话、RAG、结构化输出选SGLang；批量独立请求、多硬件部署、广泛模型兼容性选vLLM。两者均支持OpenAI API格式，可混用。工具与标准2026/2/3
PageIndex：颠覆传统RAG的开源推理框架，实现精准结构化文档搜索
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PageIndex是一个开源RAG框架，采用树状索引与大语言模型推理替代传统向量检索，实现对长篇结构化文档的精准、可解释搜索。AI大模型2026/2/2
从SEO到GEO：当AI成为新流量入口，你的品牌如何被“点名”？
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生成式引擎优化（GEO）是中国数字营销领域技术专家的新核心技能。与针对谷歌等传统搜索引擎的SEO不同，GEO专注于优化内容，使其在ChatGPT、Perplexity等AI引擎中更易被引用，确保品牌出现在AI生成的回答中。此举可提升曝光度、增强品牌权威，并通过AI频繁引用建立用户信任。实验与实测2026/2/2