ai

我认不到你

使用Ollama运行本地模型，模型参数选择（保姆级图文讲解）Ollama官网：OllamaOllama 是一个开源工具，让你能在本地电脑上轻松运行大型语言模型（如 Llama 3、DeepSeek、Qwen 等）。它简化了 AI 模型的部署和使用过程，无需依赖云端服务。

RAG 工作机制详解——检索增强生成技术全流程RAG 全称为 Retrieval Augmented Generation，翻译为检索增强生成。其核心工作原理包含两个步骤：

从直觉到算法：贝叶斯思维的技术底层与工程实现当你的朋友推荐餐厅时，你已经在进行贝叶斯推理——只是你没意识到而已在医学教育中有一个经典案例：当医生们面对乳腺癌筛查问题时，82%的人给出了错误答案。

ChatGPT 5.4 API深度解析：从Transformer架构到企业级应用实践本文系统性地探讨了OpenAI ChatGPT 5.4 API的技术架构、核心原理与工程实践。文章从Transformer架构的注意力机制出发，深入分析了GPT-4/GPT-5系列模型的演进路径，详细阐述了基于人类反馈的强化学习（RLHF）对齐技术，并全面介绍了OpenAI API的调用机制、嵌入模型、函数调用等核心功能。通过理论分析与代码示例相结合的方式，本文旨在为开发者提供一份全面、深入的技术参考，帮助读者理解大语言模型背后的技术原理，并掌握企业级API应用的最佳实践。

星辰引路-Lefan

全平台 Docker 部署 CPA(CLIProxyAPI Plus) 灵活定制指南 (Linux/Windows)——接入Codex对于经常折腾 AI 工具的朋友来说，搭建一个专属的 API 中转代理（如 CLIProxyAPI Plus）是必不可少的技能。它可以帮你解决网络连通性问题、集中管理多个 OpenAI 账号。

熏鱼的小迷弟Liu

【AI】如何设计Agent的记忆系统？记忆模块是Agent打破LLM上下文窗口限制、实现持续学习和个性化的关键。设计Agent的记忆系统可以仿照人类的记忆机制。分为短期记忆和长期记忆。

北漂的尘埃

初始SkillsAgent Skills 是一种扩展智能体能力的模块化指令集合。Skills = Instructions + Assets and resources + Scripts Skills是丰富且标准的一个或者多个提示词、大模型参考的图片、文字等资产、一个或者多个可自动化执行的脚本的可重复使用的标准化的集合。

Dify平台开源大模型应用平台前言：什么是agent?自主行动高效处理复杂任务的智能助手，目前的大模型不够用大模型只能聊天，agent不仅能聊天，还能做能执行

实在智能RPA

2026年企业级实测：企业部署智能体要什么电脑配置？从硬件门槛到架构选型的深度拆解随着“人工智能+”行动在各行各业的深度渗透，企业级**智能体（AI Agent）**已从实验室走向大规模商用生产线。对于IT决策者而言，企业部署智能体要什么电脑配置？这一问题已不再是简单的硬件参数堆砌，而是涉及算力成本、业务连续性与数据合规的系统性工程。本文将基于我近半年的深度实测，客观拆解当前主流的技术路线，并针对不同规模的企业给出最具参考价值的配置方案与选型评估。

AI赋能游戏创作：基于ChatGPT 5.4的小游戏智能设计与开发全解析随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）正在深刻改变游戏设计与开发的传统范式。本文系统性地探讨了ChatGPT 5.4在小游戏设计中的应用，从技术原理、应用框架到实际案例进行了全面分析。文章首先阐述了Transformer架构与注意力机制的核心原理，随后深入探讨了程序化内容生成（Procedural Content Generation, PCG）与AI技术的融合路径，并详细分析了智能NPC对话系统、游戏代码自动生成等关键应用场景。通过理论分析与实践

RAG系统的“记忆幽灵”，记忆更新怎么办我发现了一个问题，好像哪怕你用rag记忆增强系统、向量数据库+分层索引文档检索，好像你也无法解决一个问题，就是记忆更新问题，一件事以前做的时候的记忆，存到了数据库和文档的时候，他就是死的，现在如果这件事状态已经更新了，或者遇到了新的需求和问题，我们能不能全面的索引并更新以前的记忆呢，恐怕是不容易的，总有漏网之鱼，如果未来有一天不小心调出来漏网之鱼的记忆，不就导致一些错乱记忆混乱逻辑导致出问题吗在使用ai agent coding助手的时候，我看到漫天的文档和经常性混乱的前后逻辑，和没更新的文档信息内容，

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-03-17)生成于：2026-03-17共发现热门项目： 12 个榜单类型：日榜本期 GitHub 热榜聚焦于 AI Agent 基础设施的爆炸式增长。趋势显示，开发者正从单一模型调用转向复杂的智能体协作，重点围绕 Claude Code 生态进行二次开发，如 claudian 与 claude-mem 增强了开发上下文记忆。核心技术热点集中在“端侧智能”与“Agent 上下文管理”，GitNexus 实现浏览器内 Graph RAG，OpenViking 提出分层上下文数据库范式。此外，vite-plus 等 Ru

SpringAI学习笔记（三）会话记忆功能大模型本身是不具备记忆能力的，要想让大模型记住之前聊天的内容，唯一的办法就是把之前聊天的内容与最新的提问一起发给大模型。这里我们就要用到发给大模型的第三个参数 assistant 了。

从 LLM 到 Agent Skill：AI 核心概念完整解析LLM（Large Language Model）即大语言模型，是当前所有 AI 技术的核心。目前主流的大模型都基于 Transformer 架构训练而成。

RTK - CLI 代理工具，减少 LLM 80% token 消耗 | X-CMD 推荐如果你想持续获取更多相关资讯，欢迎关注 x-cmd 博客。用 AI 辅助编程时，每次执行 git status、cargo test、npm run build，原始输出动辄几百上千 token。RTK 在你和终端之间加了一层"过滤器"，把冗余的注释、空格、重复行去掉，压缩到原来的十分之一。一次 30 分钟的 Claude Code 会话，能省下约 8 万 token。

下篇：从静态到动态，Embedding的进化之路上篇咱们聊了Embedding是什么，以及Word2Vec这个开山鼻祖是怎么工作的。说白了，就是把词变成坐标，让意思相近的词在空间里也靠得近。

PicoClaw vs OpenClaw：“皮皮虾”遇上“小龙虾”，谁才是轻量级 AI 助手的最优解PicoClaw是由中国团队矽速科技（Sipeed）开源的一个超轻量级AI助手框架，旨在解决传统AI助手（如OpenClaw）在资源占用和部署成本方面存在的痛点。

Hello-Agents 第二章智能体发展史学习笔记一句话总结：智能体是从“按规则办事的木头人”，慢慢变成“能自学、能协作、能调用工具的灵活助手”。物理符号系统假说[1]是符号主义时代的理论基石。请分析：

牛老师讲GIS

CodeBuddy+WebGIS开发最佳实践WebGIS 开发从来都不是简单的页面拼凑。它不仅涉及传统前端的 UI/UX 和复杂的状态管理，更包含了晦涩的空间逻辑、沉重的地图引擎（如 OpenLayers, Mapbox, Cesium）调用，以及海量地理数据的处理。