AI 工具排错、提示词与实用教程

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9.14—9.20｜本周AI 论文精选

9.14—9.20｜本周AI 论文精选

Meta 研究发现，去掉分词器的字节级语言模型在算力预算拉长后会反超 token 模型，蒸馏效率也更高；同期 NVIDIA 公开了把智能体工作台调优自动化的工作。两条路线都指向同一件事：预训练与智能体工程正在从手工调参转向可规模化的自动搜索。

‘The test isn’t whether AI can do something. It’s whether it can make the process measurably better’: We hear why businesses need to be more selective about where they’re using AI

'The test isn’t whether AI can do something. It’s whether it can make the process measurably better': We hear why businesses need to be more selective about where they’re using AI

TechRadar 采访 Appian 全球解决方案咨询负责人 Gregg Aldana，核心观点是：企业不该先问“哪里能用 AI”，而该先问“哪个流程的瓶颈最值得解决”。AI 的真正门槛不是能不能做，而是能否让流程可量化地变好。