Engineering at Meta
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Meta如何利用AI在大规模数据管道中映射隐性知识
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们建立了一个由50多个AI代理组成的预计算引擎，系统性地读取文件并生成59个简明的上下文文件。结果，AI代理现在拥有100%代码模块的结构化导航指南，记录了50多个“非显而易见的模式”。初步测试显示每个任务的AI代理工具调用减少了40%，该系统与大多数主流模型兼容。
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关键要点
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建立了一个由50多个AI代理组成的预计算引擎。
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系统性地读取文件并生成59个简明的上下文文件。
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AI代理现在拥有100%代码模块的结构化导航指南，覆盖所有4100多个文件。
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记录了50多个“非显而易见的模式”，即代码中不易察觉的设计选择和关系。
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初步测试显示每个任务的AI代理工具调用减少了40%。
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该系统与大多数主流模型兼容，因为知识层是模型无关的。
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