AI日报 2026-02-10

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每日AI知识点推送与论文推荐汇总

📚 今日知识点

  1. 【方法论】用AI学习新框架：1.让AI列出核心概念 2.逐个问’为什么需要它’ 3.让AI给简单示例 4.问’如果不这样做会怎样’。30分钟入门。

  2. 【感悟】AI不是万能药：它能加速已知路径的探索，但无法替代方向判断。选择什么问题去解决，比如何解决更重要。

  3. 【架构】LangChain vs LangGraph：Chain是线性流程，Graph是循环流程。复杂Agent用LangGraph，简单任务用LangChain足够。

  4. 【方法论】Debug新技巧：把错误信息和相关代码扔给AI，让它在本地环境模拟执行（如果有能力），或分析可能原因。比自己Google快5倍。

  5. 【架构】RAG三要素：文档切分（chunk size 512-1024）、向量数据库（FAISS/Pinecone）、召回+重排（BM25+语义检索）。

  6. 【项目经验】监控AI系统：除了延迟和成功率，还要监控「幻觉率」和「拒答率」。这些指标直接影响用户体验。

📖 论文推荐

  1. Language Models are Few-Shot Learners (2020)

    • 作者: Brown et al. (OpenAI)
    • 简介: 引用6万+！GPT-3论文，定义few-shot learning。175B参数展示规模化效果，是现代prompt技术的起点。

  2. Prompt Caching (2024)

    • 作者: Anthropic, OpenAI
    • 简介: 缓存prefix重复使用不收费。RAG、长对话可节省50%+成本。生产环境必备优化。

  3. Qwen2.5 (2024)

    • 作者: Alibaba
    • 简介: 72B开源，性能超越闭源模型。数学、编程、长文本突出。中国开源AI的重要里程碑。

  4. Chain-of-Thought Prompting (2022)

    • 作者: Wei et al. (Google)
    • 简介: 引用1.2万+！CoT论文，通过展示推理步骤提升复杂任务能力。是prompt工程的核心技术。

  5. GraphRAG (2024)

    • 作者: Microsoft Research
    • 简介: 结合知识图谱+社区检测，解决RAG全局性盲点。企业级知识库必备技术。

  6. Claude 3.5 Sonnet (2024)

    • 作者: Anthropic
    • 简介: 编程、推理SOTA，Artifacts功能革新代码预览。AI辅助编程的新标杆。

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