天天调Prompt还不出效果？因为AI底下还有六层你没看
下面给你一版可直接发的公众号全文，保留你原“七层”框架，补了文字架构图、对比表、可运行/可改写的代码示例。图用文本图代替，复制进编辑器后你可再换成真实配图。
语音输入卷到了新高度：说一句意图，给你一份成稿
2026 年，输入法，这个陪伴了几代人、常被认为「够用就行」的工具，忽然成了 AI 行业最拥挤的赛道之一，语音输入则是这场争夺的焦点。今年 5 月，千问上线 AI 语音输入法，微信输入法凭借「隔空传送」一度冲上 App Store 免费总榜前列;
让AI学会追问——从Prompt到结构化交互的需求工程
上周我给Hermes下了一个任务："帮我写一篇关于WorkBuddy的文章。"它十秒钟就给了我一篇。结构完整、观点清晰、配图到位。但文章完全不是我想要的。AI需求工程全景图我想要的是实操踩坑叙事，它写成了产品测评。我想要的是第一人称场景化，它写成了功能介绍。问题出在哪？
提示词工程还在，分享我 3 年的 Prompt 经验
回想起 2023 年 ChatGPT 刚火起来的时候，提示词可是个热门话题。之前在网络上看到过一段话， 对提示词的一段介绍我觉得挺有意思的:提示词 是 AGI 时代的 编程语言。
搭Agent系统，是搞“人海战术”，还是给团队“瘦身”？
Agent架构也有两种常见失衡：单个Agent承担过多领域知识，容易混用规则；子 Agent 拆分过细，则可能增加交接损耗。Meta碰到的是前一种。它曾让一个Agent负责推荐系统的数据列接入，演示时表现正常，进入生产环境后却开始混用不同数据源的规则。
美团智播——数字人直播技术创新与实践
引言随着大语言模型、生成式AI与多模态交互技术的快速发展，数字人直播已突破早期形象僵硬、交互单一的瓶颈，在本地生活、电商、文娱等领域展现出巨大的商业潜力。
谷歌用85项工程任务考AI：最强组合只得50.6%
前沿 LLM 在主流知识基准上的得分已经普遍超过 90%。但面对真实世界的复杂任务，它们离独立、可靠地完成工作仍有明显差距。原因不难理解。工程设计不是回答一道知识题，它考验的是综合能力：工程师要从复杂来源里还原项目要求，检查各类约束，最后交出可供审核的成果。
小红书 × 复旦大学用DR-Rubric为开放式强化学习构建评分标准
论文标题:Deep Research as Rubric for Reinforcement Learning。原文报告证据轨迹平均包含 12.4 条信息，通常在 6–8 步内稳定。
24 天估值暴涨 37 倍，这就是 AI 圈年度爽文
Jev 火了，一个非文本的 AI 模型在今天拿到了由 a16Z 领投的 8.7 亿美元融资，其公司 TypeSafe 的估值直接来到了 75 亿美元。