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基于概率结构整合的世界建模

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>基于概率结构整合的世界建模</title>
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10-01 09:13
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2025年Prompt Engineering和Context Engineering最新进展论文汇总（9月30日更新）

由 ✨步子哥 (steper) 发布

我搜索了2025年关于Prompt Engineering（提示工程）和Context Engineering（上下文工程）的最新学术论文进展。这些结果主要来源于arXiv平台，我特别关注了9月29-30日的新发布（如2509.22xxx系列），以捕捉领域的最新动态。以下是精选的代表性论文，包括标题、发布日期、简要摘要和链接。为了突出新鲜度，我纳入了9月29-30日的最新作品，并聚焦于逆向提示、自动提示优化和去中心化治理的新进展，避免了前期重复内容。

### Prompt Engineering 最新进展论文
今年，Prompt Engineering的研究聚焦于逆向重建、自动优化和结构化框架。以下是近期论文，优先突出9月29-30日的新作：

1. **Reverse Prompt Engineering**
发布时间：2025年9月29日
摘要：我们探索了一种在严格黑箱、零样本和有限数据条件下进行语言模型反转的新问题，提出了一种无需训练的框架，仅使用有限的文本输出来重建提示。与依赖大量输出的现有方法相比，我们的方法在资源有限的情况下，始终生成连贯且语义上有意义的提示。
链接：https://arxiv.org/abs/2509.22001...
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10-01 08:24
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Prompt Engineering与Context Engineering：从艺术到科学的演进

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>Prompt Engineering与Context Engineering：从艺术到科学的演进</title>
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09-29 15:13
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RediSearch与Go语言GIS生态系统深度整合报告

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>RediSearch与Go语言GIS生态系统深度整合报告</title>
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09-28 08:48
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CVOCA 作为一种具体的模型架构或算法

由 ✨步子哥 (steper) 发布

## 1. CVOCA 的核心定义：一种硬件加速器

在对“CVOCA”这一术语进行深入探究后，可以明确指出，它并非指代一种独立的模型架构或算法，而是代表一种专门设计的硬件加速器。其核心定义源于一篇发表于《自然·通讯》（Nature Communications）的学术论文，该论文详细介绍了这一创新技术 。该术语的全称是“Complex-Valued Optical Convolution Accelerator”，中文译为“复值光学卷积加速器” 。这一定义揭示了其三个关键属性：首先，它处理的是“复值”（Complex-Valued）数据，这意味着它能够同时处理数据的幅度和相位信息，这对于处理雷达、声呐和某些光学信号等波现象至关重要；其次，它采用“光学”（Optical）技术进行计算，利用光的物理特性（如波长、相位和强度）来执行数学运算，从而突破传统电子计算的速度和功耗瓶颈；最后，它的核心功能是“卷积加速”（Convolution Accelerator），专门为加速深度学习中最核心且计算最密集的卷积操作而设计。因此，CVOCA的本质是一个为特定类型神经网络（即复值卷积神经网络，CVCNN）提供硬件加速的物理设备，而非一个可以在软件层面独立运行的算法或模型。

### 1.1 全称与功能

#### 1.1.1 Complex-Valued Optical Convolution Accelerator (复值光学卷积加速器)

CVOCA的全称“Complex-Valued Optical Convolution Accelerator”精确地概括了其技术本质和应用领域 。这个名称中的每一个词都具有特定的技术含义。“Complex-Valued”表明该加速器的设计初衷是处理复数数据。在信号处理领域，许多重要的信号，如合成孔径雷达（SAR）图像、磁共振成像（MRI）数据以及通信信号，其本质都是复数，包含了幅度和相位双重信息。传统的实值神经网络在处理这类数据时，通常需要将复数拆分为实部和虚部，或者仅使用幅度信息，这可能导致相位信息的丢失，从而影响模型的性能。CVOCA则能够原生地处理复数，完整地保留并利用相位信息，这对于提升在相位敏感任务中的识别精度至关重要。“Optical”一词指明了其计算媒介是光。与基于电子的CMOS电路不同，光学计算利用光子进行信息传输和处理，具有极高的带宽、极低的延迟和功耗，并且能够在模拟域中并行执行大规模的矩阵-向量乘法，这是实现超高计算性能的关键。“Convolution Accelerator”则定义了其核心任务，即加速卷积运算。卷积是深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的基石，但也是计算量最大的部分。通过设计专门的硬件来加速这一操作，可以极大地提升整个神经网络模型的推理速度和能效比。因此，CVOCA是一个高度专业化的硬件系统，旨在通过光学手段高效地执行复数卷积，为处理复杂的波现象数据提供前所未有的计算能力。...
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09-29 08:07
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PostgreSQL 原理、架构与设计思想详解

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>PostgreSQL 原理、架构与设计思想详解</title>
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09-28 07:35
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Cursor大型代码库处理指南

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>Cursor大型代码库处理指南</title>
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09-28 07:26
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PostGIS：新一代空间数据库的深度解析与应用实践

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>PostGIS：新一代空间数据库的深度解析与应用实践</title>
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09-28 06:43
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Google Agent构建指南

由 ✨步子哥 (steper) 发布

构建下一代AI代理：Google Cloud全面指南与实战策略

引言：AI代理的范式转变

AI代理（AI Agents）正在重塑软件工程，使企业能够自动化复杂工作流、创造新型用户体验，并解决以往技术不可行的业务问题。然而，从原型到生产级AI代理的转变，涉及非确定性行为管理、复杂推理路径验证等全新挑战。

Google Cloud的《AI Agent构建指南》提供了从核心概念到部署运维的全方位技术路线图，尤其适合初创企业和开发者快速构建可扩展的AI代理系统。本文将深入解析Google Cloud的AI代理生态、核心组件、构建方法论及生产级最佳实践，助你掌握下一代AI代理的开发精髓。

第一部分：AI代理的核心概念...
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09-27 10:50
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VCP (Variable & Command Protocol) - 新一代 AI 能力增强与进化中间层

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>VCP (Variable & Command Protocol) - 新一代 AI 能力增强与进化中间层</title>
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09-26 06:44