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DeerFlow Memory架构DeerFlow 的长期记忆（Long-Term Memory）系统使 Agent 能够在会话之间保留信息。与传统的聊天机器人在会话结束后会忘记一切不同，DeerFlow 会构建用户偏好、上下文和知识的持久记忆。

数数科技的数据干货

ThinkingAI携手华为云，共建企业级AI Agent平台Agentic Engine企业级 AI Agent 的落地，需要稳定的算力底座、低时延的推理服务、以及持续演进的知识体系。ThinkingAI 与华为云达成深度合作，依托华为云 AI 算力与 MaaS 平台，联合共建企业级AI Agent 平台 Agentic Engine，让 Agent 能感知、能理解、能行动。

研究点啥好呢

FinceptTerminal：开源金融分析平台的民主化革命在金融分析领域，专业工具长期以来被少数几家巨头垄断，Bloomberg Terminal每年2.4万美元的费用让大多数个人投资者和小型机构望而却步。然而，这一格局正在被一个开源项目彻底改变——FinceptTerminal。这个由Fincept Corporation开发的开源金融分析平台，正以其强大的功能和完全免费的特性，重新定义金融分析工具的边界。

surging 的Agent插件研发全流程：从定义到落地上一篇文章谈到要做AI赋能智能化微服务引擎，而在这块设计不单单为了用在微服务框架，而是要做成AI行业解决方案Agent 插件生态，而在大模型Agent生态中，插件是连接AI能力与外部工具的核心桥梁。通过标准化的插件开发，开发者可以快速扩展Agent的功能边界，实现从“文本交互”到“实际行动”的跨越。本文将结合示例代码，详细解析Agent插件的研发逻辑与实践路径。

【AI+Cursor】告别切图仔，拥抱Vibe Coding： AI + Cursor 开启多模态全栈新纪元 (1)从"敲代码"到"描述需求"，AI时代的开发范式正在重构在软件开发的传统叙事中，一个产品从想法到上线，往往要经历漫长的跋涉：产品经理撰写需求文档，设计师在Figma或MasterGo中绘制高保真原型，前端工程师将设计图"翻译"为代码，后端工程师搭建复杂的微服务架构。

Kimi 新模型发布！教你如何在 Claude Code 上配置并使用最新的 k2.6 模型！Kimi k2.6 是月之暗面推出的新一代代码大模型，在代码生成、Agent 能力和长上下文理解上都有显著提升。虽然 Kimi 订阅计划支持在 Claude Code 上进行配置使用，但此前 Kimi k2.5 在 Claude Code 中接入的配置方式已失效。无论你是想寻找 Claude 的平价替代，还是 Kimi + Claude Code 的使用者，都可以通过本篇文章了解到如何在 Claude Code 上配置与使用 Kimi k2.6 模型。

Agent相关问题整理学习1、什么是MCP?和Function call区别是什么?Function call：是点对点的私有接口适配，让大模型调用本地的工具函数。 MCP：是一个通用协议，开发一次，能被多个模型客户端调用。

小糖学代码

LLM系列：2.pytorch入门：3.基本优化思想与最小二乘法在正式开始进行神经网络建模之前，必须掌握机器学习中最核心的数学工具和思想：最优化方法。PyTorch的核心优势之一也就是提供了AutoGrad(自动微分)模块来辅助最优化计算。

大语言模型 API Token 消耗深度剖析在调用大语言模型（LLM）API 时，Token 统计不仅是计费的唯一依据，更是评估模型推理深度、响应延迟及上下文窗口管理的关键指标。本文旨在通过源码解析，帮助开发者彻底理解 Token 的消耗逻辑。

Claude Code 深度拆解：上下文里有什么——工具能力声明Hi，大家好，欢迎来到维元码簿。本文属于《Claude Code 源码 Deep Dive》系列，专注于上下文工程中的 Tools 板块——模型怎么知道"我能用什么工具"。如果你想了解整个系列，可以先看系列开篇 | Claude Code 源码架构概览：51万行代码的模块地图。

【AI大模型入门（二）】提示词工程进阶上篇文章：大语言模型 (LLM) 零基础入门：核心原理、训练机制与能力全解目录1.为什么提示词如此重要？

【vllm】（二）vLLM v1 Engine — 模块超深度逐行分析之二本文档对 vllm/v1/engine/ 子目录中的输入处理、输出处理、反分词器、Logprobs计算、并行采样及类型定义等六大模块进行逐行级深度剖析。

Kiro CLI的Windows安装及认证从Kiro官网上，可以下载适合Windows系统的MSI文件。以Windows系统管理员的身份执行MSI文件。

鱼音频生成 API 集成指南在这篇文章中，我们将介绍如何集成鱼音频生成 API，该 API 能够通过输入提示词来克隆您的声音。这项技术的应用场景包括语音合成、自动化语音助手、以及任何需要个性化语音输出的应用。

前端摸鱼匠

【AI大模型春招面试题25】掩码自注意力（Masked Self-Attention）与普通自注意力的区别？适用场景？你好！咱们就不整那些虚头巴脑的教科书定义了。既然你问到了**掩码自注意力（Masked Self-Attention）与普通自注意力（Standard Self-Attention）**的区别，这不仅是Transformer架构的基石，更是大模型面试中考察“你对生成式原理理解深度”的必考题。

【vllm】（四）vLLM v1 Worker — 模块超深度逐行分析之三源文件：gpu_input_batch.py，1085 行InputBatch 是 GPU 推理批次的持久化状态容器，它维护了一个虚拟连续数组——逻辑上紧凑，物理上可能因请求增删而存在空洞（通过 condense() 消除）。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-04-21)生成于：2026-04-21共发现热门项目： 10 个榜单类型：日榜Token赞助：siliconflow

星链4SAPI中转枢纽深度技术解构：架构优势、工程实践与演进脉络在当下的技术圈层中，围绕大模型接口调用、API密钥管理与中转网关的讨论热度居高不下。几乎每隔一段时间，就会有关于“黑盒优化”或“算力调度霸权”的新观点浮现。这背后的技术实体——星链4SAPI所代表的模型接口聚合层，正成为开发者工具链中一个无法绕开的节点。

其实防守也摸鱼

部署本地AI大模型--ollma下载链接：1.官网：在Windows上下载《Ollama2.github：Release v0.21.0 · ollama/ollama

【vllm】（三）vLLM v1 Core — 模块超深度逐行分析之二逐行解释:_select_waiting_queue_for_scheduling 逻辑（行1576-1586）: