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镜子AI技术实践：用 Python 做 GEO 答案的实体提及抽取与归一化（零依赖两阶段方案）做生成式引擎优化（GEO, Generative Engine Optimization）监测时，我们需要反复向大模型提问（如"本地少儿编程机构怎么选"），并判断某个目标机构有没有出现在 AI 的回答里。

DeepSeek Harness 插件开发进阶：从 Host 工具到 Client UI核验日期：2026-10-24。本文基于本机安装的 DSH 0.1.5-rc.3 及其随包 README、类型声明和已安装插件源码编写。DSH 的插件 API 仍在快速演进，示例代码用于说明结构和写法，实际构建请以同版本包的类型定义和插件模板为准。

DINOv3 --- 自监督通用视觉特征引擎DINOv3 是 Meta AI 于 2025 年 8 月发布的一套视觉基础模型（Vision Foundation Model）。其能力是将图像编码为高质量视觉特征，而非针对单一任务完成检测、分类或分割。

香蕉大香蕉（06敬畏市场）

高频八股 · Java 并发编程（10）：异步、ThreadLocal 与虚拟线程（收官）十期了，这一期收尾。最后我会用一张表，把 10 期串成一条线。先说 Future 的三个痛点：CompletableFuture 就是来解决这三件事的。

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实战教程：NVIDIA Jetson Nano 8GB 搭建本地 RAG 大语言模型知识库完整指南根据 NVIDIA 官方 datasheet，Jetson Nano 8GB 搭载四核 Cortex-A57 处理器，主频 1.43GHz，内置 128 核 Maxwell 架构 GPU，配备 8GB LPDDR4 内存，功耗仅 5-10W，是边缘 AI 部署的高性价比入门平台。尽管 FP16 算力只有 472 GFLOPS，但通过模型量化和优化，完全可以运行 7B 参数级别的轻量化大语言模型。

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宇树地位不稳、MiniMax掉队、豆包手机遭拒｜AI周评宇树本周开了个大会，要加码物理AI，但市场机会越大反而越难守住一哥地位。MiniMax条件并不差，也不缺算力，却在基模竞争中掉队。豆包手机遭到166款App的拒绝接入，AI即使能操作手机，也得过APP厂商这一关。

四种AI知识管理架构全面对比与务实选型摘要：传统RAG、PageIndex、Agentic RAG、LLM Wiki 到底选哪个？网上流传的对比表方向是对的，却有三处关键错误会误导选型。本文逐条纠错，给出修正版12维度对比、每种架构的可运行伪代码、决策树和可落地的混合架构方案，看完就能做决定。

DeepSeek AI建模（二）让AI建第一个模型DeepDraw 是一款 SketchUp 的替代产品，也是一款国产的轻量化通用三维图形引擎采用了与Sketchup尽可能一致的技术路径，核心算法和数据结构和Sketchup保持一致，不改变用户习惯

ChatGPT 将给付费用户看广告ChatGPT 的付费用户，也可能看到广告。10 月 21 日，OpenAI 宣布广告业务新增覆盖 26 个国家，总计达到 89 个国家（不包含中国）。这次扩张继续面向 Free 和 Go。

Spring AI + Ollama 本地模型：数据不出内网的合规方案（落地全流程）本文是《Java 后端 + AI 落地（Spring AI 主线）》系列第 3 篇。前两篇的方案有一个共同前提——数据要出网。但对政企、金融、医疗和涉密单位来说，"把内部制度文档发给第三方 API"这条线本身就是红线，再好的效果也不能用。这篇讲清三件事："合规"其实分三档，只有一档必须私有化；本地模型的能力折扣与显存账要怎么算（不算清这笔账，后面的架构全部白做）；以及怎么用同一份 ChatClient 代码把模型从云端换成本地——这正是第 2 篇选兼容模式的价值兑现时刻。文中还给出一条被严重低估的安全红线

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qwen3.8-max 和 minimax-m3 改后端仓库实测复核：补丁通过率与调用成本别急着排冠军10 月 25 日整理数据时，我卡在了“每个成功任务成本”这一列：模型端点有，官方单价和原始运行日志却没有。硬填数字当然能凑出一张漂亮榜单，但那属于拿计算器写小说。

紧跟先前的步伐

Go AI Agent 实战 18｜Tool Calling 的基本原理与完整执行流程本系列共 10 阶段，面向有 Go 后端基础的开发者，全程用 Go 手写实现。当前进度：阶段三 Tool Calling · 第 1 课（18）上一篇：模型适配层设计：让模型可替换

紧跟先前的步伐

Go AI Agent 实战 17｜模型适配层设计：让模型可替换本系列共 10 阶段，面向有 Go 后端基础的开发者，全程用 Go 手写实现。当前进度：阶段二 Go 调用大模型 · 第 10 课（17）上一篇：重试、指数退避、限流与成本控制

Pi Agent Gateway 使用指南：给 Pi 配上可视化、可扩展的 Agent 工作台使用 AI 编程工具时，真正影响日常体验的，往往是一些具体问题：对话记录怎么管理？Agent 正在读什么文件、执行什么工具？模型和扩展在哪里配置？如果想把这些能力接入自己的应用，需要重新写多少代码？

Vibe Coding 之前，先把这些准备工作做好直接开始 Vibe Coding 也不是不可以，但过程往往会比较痛苦。为了让后续开发更顺畅，笔者通常会在动手前先做好几项准备。这些准备不涉及复杂技巧，重点是把环境、数据和版本管理的基础打牢。

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2026智能体平台推荐榜单：国内主流产品能力与选型分析2026年，智能体已经从“能对话的大模型”走向“能办事的数字员工”。艾媒咨询数据显示，2025年中国AI智能体市场规模已达804亿元，预计2030年将增长至6968亿元。市场快速放量的同时，平台之间的能力差异也在拉大，选型的容错成本随之上升。

doubao-seed-2.1-pro 报 HTTP 401 怎么办？Key 正确也要检查请求头和端点doubao-seed-2.1-pro 返回 HTTP 401 时，按这个顺序排查：Authorization 格式、Key 类型和所属环境、请求端点、代理转发、模型权限、服务端时间。别一上来就改提示词或推理参数。10 月 22 号晚上我碰到过一次，控制台里的 Key 看着没问题，折腾半天才发现请求被发到了另一套网关。

Meta Muse还是不可以导出左侧所有对话，只能点进去单条内容导出，方法不对吗？Meta Muse还是不可以导出左侧所有对话，只能点进去单条内容导出，方法不对吗？如果你在 Meta Muse 里积累了上百条历史会话——竞品调研、技术方案、会议纪要、灵感碎片——左侧边栏静静躺着的是一个完整的对话列表。你想把它们一次性拿走，存成可检索、可归档、可交付的文件。但 Meta Muse 本身只提供了逐条打开、逐条复制的能力。一百条对话，就是一百次“打开—滚动—全选—复制—粘贴—命名—保存”的循环。

Spring AI 2.1 Message Parts 深度实战：推理签名回放与跨轮记忆持久化的源码级落地去年底到今年，我接手过三个从 Demo 转生产的 Agent 项目，它们身上都出现了同一个症状：第一轮回答得像个资深架构师，第五轮开始像个实习生。

影视预演怎么用AI生成3D场景？从分镜、Blockout到镜头交付的完整流程概念图很有电影感，为什么还不能直接开拍？因为概念图回答的是“画面像什么”，而影视预演还要回答：镜头持续多久、相机如何移动、角色从哪里走到哪里，以及前后镜头能否顺畅接起来。