前沿 AI 知识笔记 内容归档

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  1. MCP：给 AI 装上 USB-C 接口
  2. Context Engineering：提示词工程的下一步
  3. RAG：让模型回答前先找证据
  4. LLM 推理优化：KV Cache、量化与投机解码，分别在省什么？
  5. 模型路由：同一个 API，按任务选更合适的模型
  6. AI Agent 框架：先看谁控制流程
  7. 电脑操作代理：模型如何看屏幕并行动
  8. AI Agent 评测：别只看成功率，先搭测试回路
  9. Agent Skills：把专家经验装进 Agent 的文件夹
  10. Coding Agent Harness：别只给 Agent 更长的提示词
  11. Structured Outputs：让模型返回可直接使用的 JSON
  12. AI 文本水印：读者看不见，检测器能验证
  13. 多向量检索：把整体相似度拆成逐词对齐
  14. 保留推理与上下文压缩：长任务别再截断上下文
  15. Prompt Caching：前缀复用，降本又降延迟

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