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旧金山联储:关税上调后通胀会先下降再反弹
旧金山联邦储备银行的最新研究显示，关税上调后，通胀通常会在短期内下降，但随后会攀升至高于没有贸易政策变化情况下的水平。这项研究分析了发达经济体40年的国际数据，显示关税上调后，“消费者和企业会减少支出，从而减缓...
浅谈美国背着中国和日本签订的《旧金山和约》及《美日安保条约》
而《旧金山和约》虽然明确了台湾、澎湖列岛、南沙群岛、西沙群岛与日本没有关系，但未在条约中明确这些都是中国神圣不可分割的领土，这严重侵害了我国的领土安全，损害我国的国家利益，因此我国坚决不承认所谓的《旧金山和约》...
旧金山教练:我们对王俊杰有很高期待,要尽快把他培养起来
虎扑11月08日讯明日NCAA常规赛，旧金山大学将对阵孟菲斯大学。此前，旧金山大学主教练ChrisGerlufsen在接受采访时，谈到了队内的中国球员王俊杰和赵维伦。ChrisGerlufsen：王俊杰在来旧金山大学的两年里成长了很多，现在他作为...
旧金山教练:若中国球员想来美国打球,希望旧金山成为首选
虎扑11月08日讯明日NCAA常规赛，旧金山大学将对阵孟菲斯大学。今日，旧金山大学主教练在接受采访时谈到了队内拥有两名中国球员的话题。旧金山大学教练：我很感激王俊杰和赵维伦他们俩能在这里，我希望如果中国球员想来美国打球...
旧金山联储行长:决策者应该对12月降息可能性保持开放态度
旧金山联储行长MaryDaly表示，美联储应该对12月降息可能性“保持开放态度”。Daly周一在佛罗里达棕榈滩论坛俱乐部表讲话时表示，她支持美联储上周的降息决定，因为这一举措“是合适的”。她指出，当前美联储面临“双重使命”间...
旧金山大学篮球经理分享赛程:新赛季首战将于11月3日进行
虎扑10月31日讯旧金山大学篮球经理Simon郭分享赛程：新赛季首战将于11月3日进行。配文：旧金山大学赛程表。旧金山大学新的常规赛季即将开始！请大家关注中国球员王俊杰和赵维伦精彩的表现！拭目以待！GoDons！在此前结束的一场...
特斯拉今天宣布，美国旧金山湾区Robotaxi特斯拉无人驾驶网约车叫车服务现
特斯拉今天宣布，美国旧金山湾区Robotaxi特斯拉无人驾驶网约车叫车服务现已覆盖圣何塞国际机场。2025年年内，特斯拉还计划在内华达州、佛罗里达州和亚利桑州那进一步开启Robotaxi的运营，并有望逐步取消车内安全员。截至2025年10月，Robotaxi已经在得州奥斯汀累计行驶超40万公里，在湾区累计行驶超约160万公里。42how新能源汽车特斯拉
这是林青霞与邢李源结婚时和她父母的一张合影老照片，拍摄于1994年的美国旧金山。
这是林青霞与邢李源结婚时和她父母的一张合影老照片，拍摄于1994年的美国旧金山。那时候林青霞满脸幸福！
《WhatMakes5%ofAIAgentsActuallyWor
《WhatMakes5%ofAIAgentsActuallyWorkinProduction?》创业者们常以为自己在做AI产品，实际上是在做“上下文选择系统”。最近在旧金山，有一场汇集Uber、WisdomAI、EvenUp和Datastrato工程师的圆桌，讨论从提示工程转向“上下文工程”、推理架构设计及大规模企业AI代理的落地难题。现实很残酷：95%的AI代理在生产环境中失败，不是因为模型不够智能，而是缺少坚实的“脚手架”——上下文工程、安全设计、记忆机制和权限治理。这就像有人说：“基础模型是土壤，上下文是种子。”种子不好，长不出好果实。关键洞见：-微调很少是必要的，检索增强生成（RAG）是主流，但多数RAG系统要么索引过多导致模型混淆，要么索引不足信号匮乏，还常因混合结构化与非结构化数据导致嵌入失效。-上下文工程等同于LLM的“特征工程”：选择上下文=特征筛选，验证上下文=类型和时效校验，上下文可观测性=追踪输入对输出的影响，元数据增强=类型化特征+条件。-成功团队构建双层架构：语义层负责向量搜索，元数据层执行基于文档类型、时间戳、权限的过滤，确保检索不仅是“相似内容”，而是“相关结构化知识”。-生产环境中，文本转SQL极难落地，因自然语言歧义大，业务术语专业，模型必须依赖详尽的上下文工程、业务词汇表、查询模板及语义验证，且构建持续反馈机制。-安全与权限管理是部署最大障碍：必须实现输入-输出溯源、细粒度访问控制和个性化响应，保证同一问题不同角色得到不同答案，防止数据泄露和合规风险。-用户信任是AI推广的核心阻力，尤其在安全、财务、医疗等敏感领域。5%成功的AI代理都有“人类在环”设计，AI作为辅助而非决策者，支持人类校验和纠错。-记忆不是简单功能，而是设计决策，涉及用户偏好、团队常用查询、组织知识。最佳实践是将记忆抽象为可版本化、可组合的上下文层，而非硬编码或本地存储。-模型编排逐渐成为标配，根据任务复杂度、延迟要求、成本敏感度和合规性自动路由请求，不同任务调用不同模型，类似编译器运行DAG决策流。-聊天界面并非万能，自然语言适合降低复杂工具的学习门槛，但用户常需GUI做精细调整。设计应基于用户意图，区分情绪化客服与探索型复杂查询。-未来关键基础设施包括上下文质量、记忆设计、编排可靠性和信任体验，而非单纯依赖模型能力。创业者应问自己：我的上下文预算是多少？记忆边界在哪里？能否追踪响应来源？如何智能路由？用户会信任我的系统吗？如果你正构建这类系统，尤其在基础设施或垂直领域，欢迎交流。上下文工程不仅是技术难题，更是AI产品能否真正落地的核心。原文链接：motivenotes.ai/p/what-makes-5-of-ai-agents-actually
![旧金山街头像丧尸大片我就说嘛美国拍的丧尸片不像演的，灰常写实[doge]](http://image.uczzd.cn/16294489223462478143.jpg?id=0)
