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用 C# + Blazor 开发智能体（Agent）教程适用人群：熟悉 C# / ASP.NET Core，想做出「能真正干活」的 AI 应用的开发者。技术栈：.NET 10（.NET 9 亦可）+ Blazor Web App（Interactive Server）+ Microsoft.Extensions.AI。最终成果：一个可以在浏览器里对话、会自己调用工具（查订单、算数、看时间）并流式输出推理过程的智能体。

在 Ubuntu ARM64 上运行 Q1 V3.0 MuJoCo 模型：加载、步进和单执行器响应我手里没有 Q1 实机，所以这次不碰真机控制，先确认一件具体的事：启元公开的 Q1 V3.0 MuJoCo 模型，能不能在我的 M1 Mac 虚拟出来的 Ubuntu ARM64 环境里加载、往前算几步，并且对一个执行器输入产生可观察的状态变化？

楚国的小隐士

从审核员到监工：AI正在重写评价体系，也重写人的价值本文诞生于10月24日“程序员节”在大连TRAE friends线下活动现场未能上台分享的观点上次TRAE friends活动还是6月6，在大商新玛特的星巴克里，我上台分享了我在工作中使用的全局规则。将近5个月后的当下，我正在开发一个我自己的项目，我发现里面大部分提示词都不重要了，甚至我的身份也从一个审核员变成了一个监工。审核员和监工有什么区别？审核员意味着那时候还需要审核AI的产物，而监工的职责则是确保AI正在干活。一个主动，一个被动。这两个身份的转变，也是从当时的GLM-5.3到MIMO-v4.6的转

每日 AI 研究简报 · 2026-10-24（本文借助 AI 大模型及工具辅助整理）一句话总结：今日主线为「安全治理从立法与训练两端同时收紧、开放权重进入复现验证期、主动式 Agent 加速 B 端落地，而算力闲置（79%/81%）与推理降价形成持续的成本剪刀差」。

Q1 MuJoCo 模型里的 49 项传感器定义与 60 维数据：一次关节和 IMU 输出核验我在前面的 Q1 MuJoCo 实验里已经看到过 nq=29、nv=28 和 nu=22。这次读模型 XML 时，又遇到一组更容易混淆的数字：nsensor=49，但 nsensordata=60。

[工程]：智能招聘--一个可组装的人才智能推荐系统很早以前在招聘网站上找工作，简历是一栏一栏填出来的。过了许多年，网站有了"简历模板导入"，每次仍要花很多时间：严格按照字段格式，把内容逐项输入到对应的位置，等于换了个界面把简历再抄一遍。当时就想：简历里明明已经写了这些信息，为什么不能一键导入、自动识别关键信息？

全栈练习生

Jev 决策模型Jev 是 TypeSafe AI 于 2026 年 9 月发布的首个「System One 模型」。它刻意不做大语言模型（LLM）做的事——不生成自然语言文本，而是接收一份程序状态和若干预定义的问题，返回带校准概率的类型化决策，让软件可以直接读取字段，无需"先生成文本再解析"。其动机源于 RLHF 把 LLM 塑造成了讨好人类的聊天机器，而机器之间的通信本不需要自然语言。定位上，Jev 是流程里的判断节点：LLM 负责开放推理与创作，Jev 负责高频、有界的原子决策。它延迟约 70~500 毫秒，定价

一枕槐安487

从 58% 爬回 84%：我们用 Contextual Retrieval + 混合检索 + 条件重排，修好了 RAG 最脏的两类病一、上线第三个月，Recall@5 悄悄掉了 13 个点这是去年一个内部技术文档问答系统的真实曲线。

大模型的幻觉是什么？为什么会产生幻觉📝 本章学习目标：通过本章学习，你将全面掌握"大模型的幻觉是什么？为什么会产生幻觉"这一核心主题，建立系统性认知。

RAG 实战：用 LangChain + LLM 对私有文档做摘要提取本次实践是一个完整的 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）落地实验：对一份包含 9 项政策的公司内部文档（companyPolicies.txt），走完加载 → 切分 → 嵌入 → 存储 → 检索 → 生成的索引与问答全链路。LLM 通过 OpenAI 兼容协议接入，嵌入用 HuggingFace 的 BGE 模型 + Chroma 向量库，链路依次经历三代形态：RetrievalQA 问答链 → 提示词模板压制幻觉 → ConversationalRe

87.4%：OpenAI 让模型写出 20 种语言 SQLite封面：大数字海报 + 深海蓝。「87.4%」是 GPT-6 Astra 在 MultiLangBench 上 20 种语言的平均测试通过率（官方，最大推理力度）；柱条与右侧 COBOL 迁移数字据官方数据绘制，非 OpenAI 官方图。

看浪的路人

第3讲：工业级共识：Raft 算法Paxos 虽然被证明正确，但极其难懂、难以实现。Raft 的目标是可理解性——把共识问题拆解成三个相对独立的子问题：

今天背单词了吗980

AI 网关：大模型时代的统一接入与安全防线随着大语言模型（LLM）在业务中的深度落地，企业往往需要同时对接多家模型供应商——OpenAI、Claude、通义千问、文心一言、DeepSeek 等。每家的接口协议、鉴权方式、计费规则、限流策略各不相同，直接让业务代码逐家适配，不仅开发成本高，后期切换模型更是牵一发动全身。

智学文枢：AI 客户端封装一句话摘要：本文剖析「智学文枢」AI 服务层的统一出口 ai_client.py——如何在发起 HTTP 请求前拦截空 Key、如何用一次封装同时支持文字对话与视觉 OCR 双模型节点，以及 JSON 模式下"400 降级重试"这一关键容错设计。

紧跟先前的步伐

Go AI Agent 实战 13｜大模型流式输出 Streaming 的实现本系列共 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 6 课（13）上一篇：HTTP 状态码、API 错误处理与日志

这是谁的博客？

AI 芯片存算一体（PIM/CIM）架构深度解析：从冯·诺依曼瓶颈与近存计算到 RRAM 模拟矩阵乘的 LLM 推理显存墙突破原理

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Go AI Agent 实战 14｜多轮对话与上下文历史管理本系列共 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 7 课（14）上一篇：大模型流式输出 Streaming 的实现

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让机器像视网膜一样“看”：事件相机与脉冲神经网络如何重构视觉感知要理解事件相机为什么重要，必须先看清传统帧式相机在原理层面的局限。传统相机以固定帧率工作——每秒30帧、60帧或者更高。无论场景中发生了什么，它都会机械地、均匀地曝光和读出每一个像素。这个模式带来了两个无法通过“优化”解决的矛盾。