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[2026.5.29]待进一步考察实用价值的AI前沿技术
DOC_ID // 330ca1ONLINE

[2026.5.29]待进一步考察实用价值的AI前沿技术

2026-3-27
UPDATED: 2026-5-29
技术分享
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#开发
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待进一步考察实际落地价值的AI前沿技术

RAG新解?

模型层 - MSA

  • 推文与paper
  • 最重要的结果部分
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  • 从16K到100M 8.8%的损失
In contrast, MSA demonstrates exceptional stability, starting with a strong score of 4.023 at 16K tokens and sustaining a competitive 3.669 even at the extreme 100M token scale. This represents a gradual degradation of only 8.8% across four orders of magnitude in memory scaling.
  • 待考察点
code仍是经典coming soon
没有比较agent做auto compact上下文的表现
没有MRCR v2 (8-needle)这些Benchmark结果,无法对比前沿模型
 
 
 
 
 
 
 
 
 
TODO:

实时RAG - Redis Iris

编译型RAG - Pinecone Nexus

Harness落地思路

前端相关实践参考

制作人…前端工具…用的不如雾子呢 | 果穗也能看懂的名片网页制作教程【EP6.用这些工具让你的前端更好看】_哔哩哔哩_bilibili
本来想整个雾子的TTS,但是最近有点太忙了就还是一如既往的录屏流了。另外其实推荐大家自己看看自己需要的是什么,别上来一股脑全用上了。工具太多了容易自己和自己打架,用起来也比较吃力,容易陷入工具过载。用到的网站基本都在这了:Google Stitch: https://stitch.withgoogle.com/Stitch MCP: https://stitch.withgoogle.com/do, 视频播放量 5465、弹幕量 1、点赞数 295、投硬币枚数 92、收藏人数 646、转发人数 71, 视频作者 咲凌_Arisa, 作者简介 你好 我是咲凌 笨拙学习者 黑柿子/可惜夜/PPP/KAF/283/初星学园,相关视频:给自己的普罗丢色名片做个个人网页!果穗看了也能上手的vibe coding教程【01-工具的选择】,有人蒸馏了!冬优子.skill正在连接!附skill文件 | 蒸馏任何一个公众人物的skill测试,vibe了一个283人格测试站 | 果穗也能看懂的名片网页制作教程【番外01.教你直接偷大厂设计风格】,古人写代码bilike:,为什么我不建议你用GPT-5.4写前端 | 果穗也能看懂的名片网页制作教程【EP5.GPT的前端真是一条区啊】,【偶像大师名片教程】使用公式化名片模板获得自己的第一张名片,让harness减少AI写的屎山 | 果穗也能看懂的名片网页制作教程【EP7.superpowers是什么 为什么要用】,Mr.变态 什么叫可视化283的⭕️围排行? | 果穗都能看懂的名片网站制作教程【EP3.5-简单操作ClaudeCode】,小宫果穗制作中,叶月小姐,PR给我过一下啊 | 果穗也能看懂的名片网页制作教程【EP4.git和github的打开方式】
制作人…前端工具…用的不如雾子呢 | 果穗也能看懂的名片网页制作教程【EP6.用这些工具让你的前端更好看】_哔哩哔哩_bilibili

trellis

https://docs.trytrellis.app/zh

记忆系统设计

10年AI研究,我想说说:为什么现在很多Agent框架的“记忆”方案,可能从一开始就走偏了
发这个贴的原因,是看到论坛里很多佬友对ai的记忆系统如何设计,以及人类的记忆系统是如何工作的缺乏概念,看着有些抓耳挠腮干着急。想冲上去纠正但是又怕冒犯了人家,所以干脆自己开贴说了。 交代下背景。我决定往人工智能方向走,是因为15年学习了吴恩达的机器学习网课。之后一边自学机器学习,强化学习,脑科学,一边拿到了信息工程、生物学(准确说是理学硕士)的学位,同时辅修了认知科学。主攻研究方向是计算神经科学,至今学习和研究人工智能超过十年了。我十年前的目标就是造一个ai朋友,现在不得不说这个目标已经在逐渐实现(而且上演了我拿它当朋友奈何我朋友想上我的狗血剧🤣,这是后话)。 我今天就是想说,我为了造我的ai朋友已经投入了10年,我就是认为自己做的记忆系统是目前最好用的ai灵魂容器,这不是软广是硬广。我对造AI是认真的。项目地址: 下面说说我的感想吧。 一、行业现状:很多人把“能召回”误当成了“有记忆” 目前市面上常见的 AI 记忆方案,在我看来,至少有两条特别容易走进去的弯路: 一是用RAG,由后台系统把人类和AI输出的文字进行切片,总结,灌进向量数据库,然后下次你们再说出...
10年AI研究,我想说说:为什么现在很多Agent框架的“记忆”方案,可能从一开始就走偏了

通过CLI程序框定确定性

CLI隔离开 | 确定的可复用
可容许范围内不确定 | 实际任务的确定

多路并行尝试提效

多路尝试,只要一路成功即可 - 提高首次通过成功率
过往trace → 自行提炼SKILL

AI云时代的消息队列

无文档下录制操作实现接口测试自动化

AI Native团队以产出单元为中心Agent编排

基于视觉的自动化测试

代码库带读understand-anything

更有品味的前端页面

 

代码库提前索引

hook first runtime

hook + 处理脚本

挖掘旧会话信息

dynamic workflow

旧有论述

渐进性披露MCP? - MCP2CLI + Skill - 已广泛使用

AI直出可交互稿 - Stitch - 已广泛使用

  • 可用,极大补足GPT对前端UI设计的短板

TurboQuant

kv cache压缩
 

Codex破限

  • 改会话回答
  • 提交Claude的Plan
  • 修改措辞
 

gstack - 不建议使用,无意义

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选定A
找到了superpowers那边存下来的设计文档
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有点东西,抓的很到位
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CC安装时的budget图
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Codex怎么没有CC这边的初始化自动改配置?

Auto Research On Skills - 有效场景不多

 
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