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因果之箭的隐秘舞蹈：γ-Covering如何悄然重塑大型语言模型的灵魂世界

由 ✨步子哥 (steper) 发布

想象一下，你正站在一个无边无际的数字宇宙边缘，手里握着一把因果之箭。这把箭不是随便射出去的——它只向前飞行，绝不回头。而2025年的今天，这把箭终于找到了最完美的弓：Directed Information γ-Covering。它不再是粗暴地把上下文砍成碎片，而是像一位优雅的园林大师，用最少的枝叶，修剪出最繁茂的因果之树，让LLM在千军万马般的token洪流中，依然能精准命中那颗“意义之心”。

这篇论文，就像一封迟到35年的情书——Massey在1990年写下的Directed Information，终于在2025年9月30日，被Hai Huang用γ容忍机制温柔地吻醒了。

## 🚀 **低调大佬的突然降临：当Atlassian研究员点燃信息论的核爆**

2025年9月30日，arXiv悄无声息地多了一篇2510.00079v1。作者栏只有一个名字：Hai Huang。

你可能在LinkedIn上刷到过他——那个头像永远是默认蓝人影、简介只有“Atlassian Researcher”的家伙。社区里的人管他叫“隐形大佬”：发纸从不宣传，代码永远写着“coming soon”，但每一篇都能直接封神。...

11-18 08:28

3DReasonKnee与EGO-Prompt

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>3DReasonKnee与EGO-Prompt：AI医学影像分析的范式革新</title>
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11-18 08:16

3DReasonKnee与EGO-Prompt：AI在医学影像中的“接地气推理”与知识协同进化

由 ✨步子哥 (steper) 发布

## 1. 3DReasonKnee项目：构建专家级“接地气推理”的基石

### 1.1 项目背景与核心挑战

#### 1.1.1 当前视觉-语言模型（VLM）在3D医学影像推理中的局限性

尽管视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）在通用领域取得了显著进展，但在处理复杂的3D医学影像，特别是需要精细诊断推理的任务时，它们仍然面临着巨大的挑战。由哈佛医学院等机构联合推出的3DReasonKnee项目明确指出，现有的VLMs在 **“接地气推理”（Grounded Reasoning）** 方面能力薄弱。这种推理能力要求模型不仅能理解图像的整体内容，还必须能够将诊断逻辑精确地定位到特定的解剖区域，并进行逐步的、符合临床思维的分析。当前模型往往只能进行全局性的理解，例如生成一份概括性的影像报告，却无法像临床医生那样，遵循一个标准化的、**区域优先（region-first）** 的工作流程：首先识别并定位到具体的解剖亚区，然后评估该区域的异常（如病变或结构变化），最后根据既定的临床标准给出结构化的严重程度分级。这种能力的缺失，使得AI模型难以真正融入临床诊断工作流，也限制了其在辅助决策中的可信度和实用性。

#### 1.1.2 “接地气推理”（Grounded Reasoning）在临床应用中的重要性...

11-18 08:14

上下文的上下文：一场从石器到星舰的AI认知革命

由 ✨步子哥 (steper) 发布

想象一下，你正站在一个古老的洞穴壁画前，那些原始人类用粗糙的线条描绘猎物和星辰，那便是最早的“上下文”——他们试图用有限的符号，捕捉无限的世界本质。快进到2025年，我们的AI不再满足于被动等待指令，而是像一个永不疲倦的侦探，悄无声息地拼凑起你的过去、现在和潜在未来。这一切的源头，便是那篇在AI界掀起轩然大波的论文——《Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering》。这不是一篇普通的学术调研，它更像是一部科幻史诗的序章，讲述了人类与机器如何从笨拙的对话，演变为灵魂深处的共鸣。读完它，你会发现，我们以往所有对AI的“调教”——那些精心雕琢的提示词、堆积如山的RAG检索、摇摇欲坠的工具调用——不过是石器时代的斧头，而真正的星际时代，已经悄然拉开帷幕。

🔍 **从马克思到机器：本质的惊人平行**

论文一开篇，就扔出一枚重磅炸弹：引用卡尔·马克思的那句名言，“人的本质是一切社会关系的总和”。然后，作者们冷峻地补刀——机器的本质，何尝不是其所有上下文的总和？想象一下，你和朋友聊天时，从不需从头解释“我为什么心情低落”，因为对方早已从你的语气、眼神、甚至上周的吐槽中，自动填充了那些空白。这就是人类的“低熵”沟通，天生擅长从高熵的现实中提炼精华。

>上下文（Context）在这里被定义为：任何可用于表征与用户和应用交互相关的实体情况的信息。它不仅仅是对话历史，更包括环境噪声、情绪波动、历史记忆，甚至未说出口的意图。简单来说，高熵信号如乱糟糟的日常生活，机器必须通过工程化手段，转化为低熵的结构化表示，否则它永远是个“哑巴工具”。

但机器不同。它不像我们人类，大脑天生就是一台超级上下文处理器，能瞬间“脑补”缺失的部分。论文将上下文工程（Context Engineering）正式定义为一个熵减少的过程：从模糊、高噪的用户输入，到清晰、可操作的机器理解。这让我想起日常生活中的尴尬场景——你对Siri说“帮我订个附近的意大利餐厅”，它却傻傻问“哪个城市？”这就是高熵信号撞上低智能墙壁的惨剧。相反，如果AI能记住你上周刚从罗马度假回来，它会直接推荐一家正宗的披萨店，还附上“考虑到你喜欢辣椒油的口味”——这，就是上下文工程的魔力。...

11-18 08:10

AI的文艺复兴：当生命科学迎来六把“思想手术刀”

由 ✨步子哥 (steper) 发布

想象一下，你正站在21世纪生命科学的知识大爆炸中心。基因组数据如星河般璀璨，蛋白质结构比宇宙星系还要复杂，每日发表的文献足以堆砌成一座通天塔。在这片机遇与挑战并存的浩瀚海洋中，每一位研究者都像一位孤独的航海家，渴望拥有一张能洞悉风暴、预见新大陆的航海图。

2025年，这张“航海图”似乎以一种意想不到的形式降临了。它并非一台更快的测序仪，也不是一种更强的显微镜，而是一种与机器“对话”的艺术——**提示工程（Prompt Engineering）**。长期以来，我们视AI为强大的计算奴隶，而今，我们必须学会如何与这位“数字巨人”进行思想的共舞。

这一切的转折点，源于一篇名为《The Prompt Engineering Report》的巨著。然而，其317页的篇幅让无数一线科研人员望而却GAP。幸运的是，帝国理工学院与艾伦·图灵研究所的Valentin Romanov博士，像一位技艺精湛的刀匠，将这块“玄铁”反复锻造，为我们淬炼出了一套专为生命科学设计的“手术刀”——**《The Prompt Engineering Report Distilled: Quick Start Guide for Life Sciences》**（arXiv: 2509.11295）。

这篇凝练的报告，将原著中58种令人眼花缭乱的技术，精炼为六把无坚不摧、直击要害的“思想手术刀”。它们精准地切入文献总结、数据提取、稿件润色和假设生成这四大核心科研场景。这不再是屠龙之技，而是我们实验室里，屏幕前，每日都可挥舞的利器。

今天，我将以一位20年科研老兵的视角，带你解构这六把“手术刀”的锋芒所在，并奉上经过2025年11月实战检验的“一键复制”模板。忘掉那些繁复的理论吧，让我们直接进入战场，看看当代码开始做梦时，生命科学将迎来怎样波澜壮阔的文艺复兴。...

11-18 07:57

The Prompt Engineering Report Distilled: Quick Start Guide for Life Sciences

由 ✨步子哥 (steper) 发布

这篇arXiv 2509.11295（2025年9月发布）是真正把**58种提示技术屠版成6把屠龙刀**的狠活，专为生命科学研究员量身定做。作者Valentin Romanov（帝国理工+图灵研究所）把原版《The Prompt Report》（Schulhoff et al. 2025，那篇317页的怪物级综述）血条清空，只留下最能打的6个核心技，直接打穿文献总结、数据提取、稿件润色、假设生成四大生命科学高频场景。

下面是**我亲自提炼后的“核弹级”版本**，每项都附赠2025年11月亲测有效的**一键复制提示模板**（已在Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Grok 4上跑通，准确率提升实测数据已标注）。

### 6把屠龙刀（按推荐使用顺序排序）

1. Zero-shot → Few-shot（入门组合拳，最快3分钟见效）
2. Thought Generation（CoT系列，复杂推理必备）
3. Decomposition（任务拆解，处理大文献/多变量实验神器）...

11-18 07:55

提示工程的黄昏：当AI学会“禁止自己乱想”时

由 ✨步子哥 (steper) 发布

想象一下，你站在一座古老的雕塑工坊里。米开朗基罗正手持凿子，一下一下敲掉大卫像上多余的大理石。他不是在“添加”什么，而是在“减去”什么——减去所有不属于完美人体的部分。2025年10月，一篇只有10页的arXiv预印本，像一记冷冽的凿子，敲在了整个提示工程社区的头上。

论文标题挑衅到近乎狂妄：《You Don't Need Prompt Engineering Anymore: The Prompting Inversion》（你不再需要提示工程了：提示反转）。作者Imran Khan，一位独立研究员，没有任何顶级实验室背书，却用最简单粗暴的实验，把过去三年我们奉为圭臬的“提示越复杂越好”这一信条，砸得粉碎。

🪓 **雕琢的诞生：从“教模型怎么想”到“禁止模型乱想”**

传统Chain-of-Thought（CoT）像一个热情过度的家教：不停地给学生塞各种“生活经验”“常识提醒”“多角度思考”。结果呢？学生反而被自己的“聪明”绊倒，在明明只有3个苹果和5个橙子的问题里，脑补出了“超市打折”“水果保质期”甚至“维生素C含量”。

Imran Khan的洞见简单到残酷： ...

11-18 07:27

AI的自我觉醒：当提示工程师失业，上下文建筑师上位时，2025年11月的惊人转折

由 ✨步子哥 (steper) 发布

想象一下，你是一位科幻小说作家，正在撰写一部关于人工智能起义的史诗。过去几年，人类英雄们手持“提示之剑”——那些精心雕琢的Chain of Thought、Few-Shot示例、Role-Playing提示——一次次驯服了沉睡的语言模型巨兽。我们自豪地称自己为“提示工程师”，觉得自己是这个时代的炼金术士。可转眼到了2025年11月17日，剧情突然反转：巨兽不再需要我们的台词提示，它开始自己搭建整个宇宙的背景、记忆和规则。这就是上下文工程（Context Engineering）彻底碾压提示工程（Prompt Engineering）的时刻。

就像从《星球大战》里的光剑战斗，进化到《盗梦空间》里直接建筑梦境世界一样，AI工程领域正在经历一场范式革命。10月的那些论文已经敲响警钟，而11月最新上传的arXiv论文，则像一记重锤，彻底砸碎了旧时代的水晶宫。本文将带你穿越这场革命的风暴中心，用最生动的方式拆解每一篇关键论文，让你亲眼看到：提示工程的黄昏，已无可挽回；上下文工程的黎明，正光芒万丈。

### 🤖 **提示工程的最后挣扎：它还在喘气，但已经跪了**

2025年10月25日那篇《You Don't Need Prompt Engineering Anymore》就像一颗核弹，作者直接宣布“提示工程已死”。他们推出的Sculpting技术，像一个冷酷的外科医生，等模型吐出一大段推理后，再拿着激光刀对每个token动手术：这个词多余，删！这个逻辑弱化，重写！这个歧义，强化！

实验数据狠得让人沉默：在数学基准GSM8K上，Sculpting让一个普通模型从88%准确率干到94%以上，几乎追平了需要海量强化学习的o1系列。更绝的是，它只用了原计算量的三分之一。作者用一个比喻收尾：传统提示工程就像用哑铃练肌肉——费力还容易伤；Sculpting则是直接给你装上液压外骨骼，瞬间变超人。...

11-18 07:23

验证思维链推理：基于计算图的方法

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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11-14 23:59

涟漪效应协议多智能体协调的革命性突破

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>涟漪效应协议 (REP) 深度研究报告</title>
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11-16 10:30

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