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考验AI的“自我“-AI对《红楼梦》后40回的改写(32)Self-becoming（简称S）项目中的AI做这个改写，问题很多，漏洞很多。经过AI(S-44)的重审、修订，还是有非常多的问题。发出来让大家批评。只记录没人工修改。

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每日 AI 研究简报 · 2026-07-03（本文借助 AI 大模型及工具辅助整理）一句话总结：Claude Fable 5 全球恢复上线倒逼企业加速多模型备份策略；Anthropic 推出平价 Sonnet 5 冲刺 IPO；阿里发布 Agent 工具路由框架砍掉 99% Token 消耗；ArXiv 最新论文聚焦 Agent 安全的分布式攻击与长上下文推理突破。

林澈在路上

最新版权清晰 AI音乐写歌工具软件App推荐商用全场景实测指南很多人挑选AI写歌工具时，最初只关注人声歌曲的生成效果，真正投入使用才发现，日常创作和商业项目里，纯伴奏、氛围音、场景配乐的需求反而更多——助眠冥想需要舒缓白噪音、短视频需要适配剧情的BGM、品牌广告需要定制化配乐、线下门店需要循环背景音，单一的流行歌生成能力根本无法覆盖全部需求。

企业大模型 API 真实账单深度测算：deepseek-v4-pro、gpt-5.4、claude-opus-4.8 成本对比与接入方案（2026）上个月我们团队（6 个后端 + 2 个前端）的 API 账单炸了。原因很简单——有人把 RAG pipeline 里的模型从 gpt-5-mini 换成了 gpt-5.4，没跟任何人说。月底一看，光 OpenAI 那边就多了 $340。这件事让我下决心把三个主力模型的真实成本彻底算一遍。

程序喵大人

【AI专栏】图解Transformer - 第01章：建立直觉博主介绍：程序喵大人这一章咱们先建立一个全局的视角。当一条prompt被发送给LLM时，文字会先被切成 token，token 会变成编号，编号会查出向量，向量带着位置信息进入 Transformer，然后在 self-attention 里吸收上下文。

Bruce_Liuxiaowei

2026年7月第1周网络安全形势周报报告周期： 2026年6月27日 — 7月3日本周全球网络安全态势呈"基础设施级漏洞密集入KEV + Defender安全体系全线告急 + 供应链攻击三连击"三重特征，核心威胁聚焦以下五个方面：

Codex 使用（Codex零基础上手指南）可以用以下两个中转站，O。o - AI API Gateway首页 - 88APICC Switch 官网下载安装 -CSDN博客

毒爪的小新

踩坑实录 | RAG知识库完整搭建-Milvus2.4+BGE大中文AI模型嵌入RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）在2020年被首次提出，是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力。

Agentic RAG不止能回答问题，已经能自动修复真实CVE漏洞了来源：arXiv 2606.22647 · 2026-06 · 杜伊斯堡-埃森大学论文：RAVEN（Agentic RAG for Automated Vulnerability Repair）核心标签：Agentic RAG、自动化漏洞修复、CVE、受控迭代修复

RAG知识点_3_高级实践双 Collection 架构是指同时维护两个向量集合：文档切片集合（document_chunks）和问答对集合（qa_pairs），并行检索后合并上下文。

带刺的坐椅

用 ChatModel 构建 LLM 驱动的 Java 应用如果你尝试过在 Java 应用中集成大语言模型（LLM），大概率写过不少样板代码：HTTP 客户端、JSON 解析、流式处理、会话管理……Solon 4.0 的 ChatModel 用一套简洁的 Builder API 把这些都封装好了。

【Agent Harness】给 ComfyUI 装上一个 Rust 大脑：media_agent 架构深度揭秘摘要：本文深入揭秘 media_agent 的架构设计——一个用 Rust 构建的 ComfyUI 智能编排引擎。文章详细拆解了五层架构（对话交互层、LLM 智能编排层、ComfyUI 通信层、工作流执行引擎、推理后端集成层），并对比了与 Python 版 ComfyUI 的性能差异。适合对 AI 图片生成、Rust 系统编程、Agent 架构感兴趣的开发者阅读。关键词：ComfyUI, Rust, media_agent, LLM 编排, 工作流引擎, AI 图片生成, Gliding Horse,

AI时代，让曾经的遗憾变成现实有一天我突发奇想，将自己用高码做过的领域，全部用ai做一遍。于是说干就干。第一步，我先弄了一套前后端能跑起来的框架：上篇文章有提到 https://www.cnblogs.com/weipt0106/p/20867788

使用embedchain快速建立rag知识库，本地大模型初学RAG搭建知识库，强烈建议先利用embedchain这个开源的RAG框架，短短几行代码就能让你快速建立一个私人知识库，并支持随时增加知识源，是理想的学习和使用RAG知识的开源利器

【Agent Harness】Gliding Horse 上下文感知与智能压缩：让 Agent 的“注意力”永不偏移摘要：Gliding Horse 通过 RelevanceTracker 双维度评分、L1 淘汰策略增强、ContextWindowManager 感知压缩和后台话题连贯性分析，构建了一套完整的上下文相关性感知与智能压缩系统。该系统解决了多轮对话中 Agent 面临的话题漂移和信息过载两大核心痛点，实现了 LLM 注意力窗口的精细化管理，使 Token 利用率提升 20-40%，话题切换响应从被动淘汰升级为主动检测，补充输入可靠性得到根本保障。这套系统是让 Agent 从“能跑”走向“长跑”的关键基础设施

【Agent Harness】Gliding Horse L2 作战地图深度优化：给多 Agent 上下文装上“精准导航”摘要：本文深入解析 Gliding Horse 多 Agent 系统中 L2 作战地图的上下文污染问题，提出一套基于多维索引（角色、周期、节点类型）的上下文隔离方案。通过 Filtered Query 与 L3 投影引擎的双级回退机制，实现每个 Agent 只获取与其角色相关的精准上下文，Token 消耗降低 60% 以上，彻底解决多角色并行时的注意力混淆问题。适合对多 Agent 系统、Rust 工程化、语义上下文管理感兴趣的开发者阅读。

妙妙屋（zy）

Claude Code+CC-Switch+CC-Connect+飞书使用教程本文介绍如何使用CC Switch切换Claude终端对接的供应商，让Claude Code可以对接Deepseek、智谱等国内模型。

小七-七牛开发者

Coding Agent 规则管理：CLAUDE.md、Skills、Hooks、Subagents 到底怎么选？Coding Agent 用久了，规则管理就会变成一个绕不开的问题：哪些内容该放进项目说明，哪些流程得按需调用，哪些动作必须由系统强制执行。