1影片入門EN
Lessons on retrieval for autonomous coding agents with Cline head of ai.（在新分頁開啟原站）
介紹了 Jason Liu 如何透過 Cline 開發自主程式碼執行者，並探討如何設計有效的檢索策略。
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※ 摘要僅根據標題與說明
Jason Liu
YouTube ・ 國際 ・ 英文 ・ B 級 ・ 9,180 訂閱 ・ 15 筆內容 ・ 最近更新 2026/01/14
Jason Liu：RAG、結構化輸出
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Billion Scale Vector Storage for RAG（在新分頁開啟原站）
探討如何透過重新設計儲存架構來解決大規模向量搜尋的挑戰。透過 Turbopuffer 的創新物件儲存原生架構，將查詢速度從 500 毫秒提升至亞 10 毫秒，並結合 Cursor、Notion 等公司的實戰經驗，展示如何支援數萬億向量。
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How to Succeed in Vertical AI（在新分頁開啟原站）
Chris Lovejoy 分享如何將大語言模型應用於垂直領域，特別強調在醫療、教育等場景中，人工專家介入與建立安全架構比單純最佳化模型更關鍵。
1,041次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Cheating at Query Understanding with LLMs with Doug Turnbull（在新分頁開啟原站）
探討如何利用大型語言模型（LLM）簡化查詢理解，讓小型企業也能獲得類似大型搜尋系統的效能。講者分享從 Shopify 和 Reddit 累積的經驗，說明如何將自然語言轉化為結構化屬性，並介紹了 LLM 如何取代複雜的搜尋系統。
625次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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First Principles for Building the Next Generation of Agents（在新分頁開啟原站）
Beyang Liu 透過 Sourcegraph 的 Cody 演進為 Amp，探討如何從第一原則出發重新設計 AI 代理架構。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Why the Best AI Agents Start With Evals, Not UI（在新分頁開啟原站）
探討如何透過設計評估框架來啟動 AI 代理，而非先開發介面。講者分享從原型到生產的經驗，強調在寫程式前定義成功標準的重要性。
433次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Cursor 2.0 First Impressions with Eric Zakariasson（在新分頁開啟原站）
本訪談探討 Cursor 2.0 如何透過搜尋與代理技術，將 AI 從單純的程式碼複製貼上工具轉變為能處理複雜、非同步任務的協作夥伴。
404次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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The Limits of Long Context Models with Kelly Hong（在新分頁開啟原站）
Kelly Hong 在 Chroma 的技術研究中指出，長上下文模型並非在所有情境下都能表現穩定，其效能會因輸入長度不同而呈現非均一性。
329次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Why Your Agent Looks Fine in Testing but Breaks in Production with Ben Hylak（在新分頁開啟原站）
探討了從傳統測試轉向生產環境監控的重要性。作者 Ben Hylak 指出，AI 代理在測試時表現良好，但在實際運作中卻可能因使用者行為意外或法律承諾而崩潰。
247次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Five Enterprise AI Wins: Llama Index with Laurie Voss（在新分頁開啟原站）
LlamaIndex 的 Laurie Voss 分享企業實戰案例，指出成功部署 AI 文件代理的關鍵在於先理解業務流程，而非僅依賴模型技術。
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Why Your Agent Looks Fine in Testing but Breaks in Production with Ben Hylak（在新分頁開啟原站）
探討了從傳統測試轉向生產環境監控的重要性。作者 Ben Hylak 指出，AI 代理在測試時表現良好，但在實際運作中卻可能因使用者行為意外或法律承諾而崩潰。
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The Dark Side of MCP: Why Adoption Is Outpacing Safety with Vitor Balocco（在新分頁開啟原站）
Vitor Balocco 探討 MCP 伺服器在快速普及後，安全防護嚴重落後的問題。他指出若防護不足，將面臨內容洩露、私隱資料被存取及資訊外洩等致命風險。
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Cheating at Query Understanding with LLMs with Doug Turnbull（在新分頁開啟原站）
探討如何利用大型語言模型（LLM）簡化查詢理解，讓小型企業也能獲得類似大型搜尋系統的效能。講者分享從 Shopify 和 Reddit 累積的經驗，說明如何將自然語言轉化為結構化屬性，並介紹了 LLM 如何取代複雜的搜尋系統。
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Why Hallucinations Aren’t What You Think（在新分頁開啟原站）
影片由 Quotient AI 創辦人 Julia Neagu 主持，探討 AI 產出錯誤的兩種型別：模型內建的訓練問題與基於上下文推理的錯誤。
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First Principles for Building the Next Generation of Agents（在新分頁開啟原站）
Beyang Liu 透過 Sourcegraph 的 Cody 演進為 Amp，探討如何從第一原則出發重新設計 AI 代理架構。
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The Last Mile Problem in AI Verification (And How to Solve It)（在新分頁開啟原站）
探討 AI 驗證中最後一哩問題，並提出解決方案。
291次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Why Every AI Consultant Needs a Solid Contract（在新分頁開啟原站）
探討 AI 顧問如何透過合約保護自身利益，避免被客戶誤解或侵權，強調建立明確的商業協議的重要性。
184次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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