技術成長
AI時代必學：Harness Engineering用引導馴服大模型
大多數人把 AI 用得不好，不是因為模型不夠強，而是因為沒有掌握「Harness Engineering（馭引工程）」的思維。本文拆解 LLM 輸出不穩定的根本原因，介紹三層提示架構（角色定義、上下文框架、輸出規格），並提供 5 個讓提示品質翻倍的核心技法，以及如何建立個人 Prompt Library，讓 AI 工作流真正系統化、可重現。
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智譜AI的5大優勢：大模型賽道黑馬解析
2025年大模型賽道從參數軍備競賽轉向落地應用之爭，智譜AI以開源策略搶佔開發者心智、Agentic AI能力搶佔場景、多模態整合搶佔預算、極致性價比搶佔市場、中文原生訓練搶佔基因護城河，五大優勢疊加成為國產大模型第一梯隊。本文深度拆解GLM系列模型的技術戰力與生態壁壘，為開發者與企業技術選型提供決策參考。
技術成長
M3 開源 + 1M 上下文：MiniMax 4 大真實優勢
2026 年 6 月，MiniMax 發布 M3，以 SWE-Bench Pro 59% 超越 GPT-5.5，搭配工程級 1M Token 上下文與原生多模態，成為全球唯一同時具備三項前沿能力的開源旗艦。本文拆解 MiniMax 當前的 4 大真實優勢：開源前沿模型、MSA 架構突破、全模態全球化、平台化升級。