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2026年8月27日 (星期四)

  • 23:342026年8月27日 (四) 23:34 别想大象历史 | 编辑[3,996字节] Admin留言 | 贡献 (创建页面,内容为“{{Infobox 概念 | 名称 = 别想大象效应 | 英文名 = Don't Think of an Elephant Effect | 别名 = AI白熊效应、反向指令失效、J-space概念激活 | 领域 = 人工智能提示词工程(Prompt Engineering)、认知心理学 }} '''别想大象'''(英语:Don't Think of an Elephant)在人工智能(AI)与大语言模型(LLM)领域中,是指'''模型难以正确处理否定句、或反向提示词(Negative P…”)
  • 23:332026年8月27日 (四) 23:33 Don't Think of an Elephant历史 | 编辑[4,348字节] Admin留言 | 贡献 (创建页面,内容为“{{Infobox concept | name = "Don't Think of an Elephant" Effect | image = | alt = | caption = | synonyms = AI White Bear Effect, Negative Prompt Failure, Concept Priming in LLMs | field = Artificial Intelligence, Prompt Engineering, Cognitive Science }} In the fields of Artificial Intelligence (AI) and Large Language Models (LLMs), the_'''"Don't Think of an Elephant" Effect''' refers to the phenomenon where '''models struggle to correctly…”)
  • 19:242026年8月27日 (四) 19:24 AI智能体分层长期记忆引擎历史 | 编辑[4,022字节] Admin留言 | 贡献 (创建页面,内容为“== TencentDB Agent Memory 核心架构与演进指南 == TencentDB Agent Memory(腾讯云智能体分层长期记忆引擎)是由腾讯云数据库团队面向 AI Agent 长周期任务、超长 Session 开发的开源企业级记忆中枢系统(采用 MIT 开源协议)。该引擎旨在通过本地分层存储与符号化压缩,化解长业务场景中的信息遗忘问题,在标准基准测试中,可为大模型减免 50% 以上的 Token 消耗…”)
  • 19:232026年8月27日 (四) 19:23 TencentDB Agent Memory历史 | 编辑[3,938字节] Admin留言 | 贡献 (创建页面,内容为“== TencentDB Agent Memory Core Specification & Architecture Framework == TencentDB Agent Memory is a hierarchical long-term memory engine open-sourced by the Tencent Cloud Database Team. It is explicitly architected for AI Agents handling long-running sessions, multi-turn tool calling, and cross-session knowledge persistence. Under standard benchmarks, it reduces token usage by over 50% compared to brute-force vector memory retrieval. === 1. The 4-Tier Memory…”)
  • 19:132026年8月27日 (四) 19:13 AI-Native SDLC历史 | 编辑[11,221字节] Admin留言 | 贡献 (创建页面,内容为“'''AI-Native SDLC(AI原生软件开发生命周期)'''是针对大语言模型(LLM)和Agent(智能体)时代对传统软件开发流程的一次'''重构与革新'''。 随着工程智能体的普及,写代码(Build)的速度大幅提升,研发交付的瓶颈已全面转移至下游的评审、拦截、安全与发布。本规范旨在将 AI 从单纯的“辅助编码工具”升级为“研发流程的自驱动核心”,人类工程师…”)

2026年8月25日 (星期二)

  • 12:302026年8月25日 (二) 12:30 Spec7-en历史 | 编辑[6,602字节] Admin留言 | 贡献 (创建页面,内容为“{{Infobox Software Concept | name = Spec7 | alias = 7-Grid Architecture, 5W2H Structured JSON Specification, AI Task Strongly-Typed Shell | background = Evolution of the traditional 5W2H framework towards LLM structured Machine-Alignment | core_goal = Intercept Agent trajectory drift, eliminate parameter fabrication hallucinations, and improve hyper-concurrent agent comprehension | implementations = Spec7-JSON Schema, Harness Strongl…”)

2026年8月23日 (星期日)

  • 11:532026年8月23日 (日) 11:53 Spec7历史 | 编辑[5,744字节] Admin留言 | 贡献 (创建页面,内容为“{{Infobox Software Concept | 名称 = Spec7 / 7格架构 | 别名 = 7格 5W2H JSON 规约、AI 任务强类型外壳 | 提出背景 = 传统 5W2H 框架向 LLM 结构化机器对齐(Machine-Alignment)的演进 | 核心目标 = 拦截 Agent 行动跑偏、根除参数捏造幻觉、提高高并发智能体理解度 | 代表实现 = Spec7-JSON Schema、Harness 强类型校验器 | 核心原理 = 将模糊的自然语言任务收敛为确定性的 JSON 有限…”)
  • 11:502026年8月23日 (日) 11:50 Obsidian历史 | 编辑[4,945字节] Admin留言 | 贡献 (创建页面,内容为“{{Infobox Software | 名称 = Obsidian / 黑曜石 | 开发者 = Dynalist Inc. | 核心架构 = Electron / 纯本地 Markdown 文件 | 核心理念 = 第二大脑 (Second Brain)、链接万物 (Linked Notes) | 在 AI 时代定位 = Agent 专属结构化长期记忆库 (Agent Long-Term Memory Base) | 治理幻觉手段 = 双向链接显式约束、本地沙箱动态 RAG、MOC 知识地图网格 }} '''Obsidian'''(中文常称'''黑曜石''')是一款基于…”)
  • 11:482026年8月23日 (日) 11:48 Agent幻觉历史 | 编辑[4,600字节] Admin留言 | 贡献 (创建页面,内容为“{{Infobox Software Concept | 名称 = Agent 幻觉 | 外文名 = AI Agent Hallucination | 提出背景 = 大模型由“单向文本生成”向“多向环境交互”演进 | 核心表现 = 行动链路跑偏、工具误用、记忆污染、伪造执行结果 | 根源机制 = 状态转移概率漂移、上下文窗口毒化、RAG 检索噪声 | 治理手段 = 结构化环境隔离、Harness(AI马具)物理沙箱、双重校验反射 (Dual-Reflective) }}…”)
  • 11:372026年8月23日 (日) 11:37 Codex Harness历史 | 编辑[3,896字节] Admin留言 | 贡献 (创建页面,内容为“{{Infobox Software | 名称 = Codex Harness | 开发者 = OpenAI | 首次开源时间 = 2026年8月19日 | 开源协议 = Apache-2.0 协议 | 核心理念 = 智能体即平台 (Agent as a Platform) | 代码仓库 = [https://github.com ://github.com] | 主要组件 = codex exec、Codex SDK、Codex app-server }} '''Codex Harness'''(亦称 '''OpenAI Agent Harness''')是由人工智能研究机构 OpenAI 于2026年8月正式完全开源的智能体…”)
  • 11:352026年8月23日 (日) 11:35 Harness历史 | 编辑[5,131字节] Admin留言 | 贡献 (创建页面,内容为“{{Infobox Software Concept | 名称 = Harness / AI 马具 | 别名 = 智能体外壳 (Agent Shell)、大模型运行外壳、Agent Harness | 提出背景 = 大语言模型(LLM)向交互式智能体(AI Agent)演进 | 核心职能 = 工具解耦、环境隔离、执行跟踪、沙箱安全 | 代表实现 = DeepSeek Harness、Claude Code、LangChain LangGraph }} '''Harness'''(在人工智能领域常被称为'''AI 马具'''、'''智能体外壳'…”)
  • 11:342026年8月23日 (日) 11:34 Deepseek harness历史 | 编辑[5,204字节] Admin留言 | 贡献 (创建页面,内容为“{{Infobox Software | 名称 = DeepSeek Harness | 别名 = dsh、DeepSeek-Harness | 开发者 = 深度求索 (DeepSeek AI) | 编程语言 = TypeScript | 许可证 = MIT 许可证 | 首次开源时间 = 2026年8月13日 | 当前状态 = 开发者预览版 (Developer Preview) | 官网 = [https://www.deepseek.com/harness/ www.deepseek.com/harness] | 代码仓库 = [https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness GitHub] }} '''DeepSeek Harness'''(简称 '''dsh'''…”)
  • 03:122026年8月23日 (日) 03:12 Dsh历史 | 编辑[9,065字节] Admin留言 | 贡献 (创建页面,内容为“别被 DeepSeek Harness 刷屏骗了! 一文看透“AI 小程序”生态的遮羞布与真价值标 最近 AI 圈子里有个新词被疯狂刷屏,叫 Harness(尤其是 DeepSeek 正式开源了 DeepSeek Harness,简称 DSH 之后)。一堆完全不写代码的营销号又开始高潮,狂吹什么“AI 编程革命来了”、“程序员马上要彻底失业了”、“以后小白用几行字就能自己批量组装 Agent 开发系统了”。…”)