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【vllm】vLLM v1 KV Offload — 模块超深度逐行分析之一（七）分析对象：vllm/vllm/v1/kv_offload 代码规模：16 Python 文件（含4个空__init__.py），1,888 行有效代码

大语言模型 (LLM) 零基础入门：核心原理、训练机制与能力全解上篇文章：面试官灵魂拷问：Linux软链接与硬链接到底有什么区别？（附底层Inode级深度图解）下篇文章：【AI大模型入门（二）】提示词工程进阶

测试智能平台落地实践：五大核心能力破解传统测试痛点当前软件产品迭代节奏不断加快，传统测试模式的短板愈发突出：PRD落地衔接断层、测试用例设计耗时且覆盖不全、性能脚本编写门槛高、UI迭代导致回归脚本频繁失效、生产故障只能被动“救火”。

【vllm】vLLM v1 Attention — 系统级架构深度分析（五）分析范围：vllm/v1/attention/ 目录，53个Python文件，~25.8K行代码。 Attention 是 v1 推理系统的"计算核心"——所有 GPU 上实际发生的 Attention 计算都由本模块驱动。

薛定谔的猫369

探索 MCP 协议：构建跨平台的 Agent 自动化生态随着大语言模型（LLM）能力的飞速提升，如何让 Agent 拥有稳定、安全且标准化的外部工具调用能力（Tool Use）成为了当前 AI 领域的核心课题。本文将重点介绍 Model Context Protocol (MCP) 的设计理念，并展示如何利用它实现一个完整的“撰写-发布-通知”自动化闭环。

win11系统使用DockerDesktop搭建Dify实现知识库问答一、安装Docker安装Dify1、安装docker，最好win11系统，不然会有很多错误，然后改下镜像源拉取速度会快点，还有镜像的存储位置防止C盘爆满。

华为昇腾芯片将为DeepSeek-V4推理，通往国产算力自由V4的推理将运行在950 PR上，其异构计算架构CANN Next将兼容CUDA。不过，V4的训练仍然使用英伟达先进的GPU。

Twitter 用户信息 API 集成指南在这篇文章中，我们将介绍如何集成 Twitter 用户信息 API。利用这个 API，您可以获取 Twitter 用户的详细信息。只需输入 Twitter 用户的用户名，就能够输出该用户的 Twitter 主页信息。

AI核心知识129—大语言模型之向量数据库（简洁且通俗易懂版）向量数据库 (Vector Database) 是 AI 时代的“超级雷达” ，也是大模型和智能体 (Agent) 真正的“海马体” （人类大脑中负责长期记忆的区域）。

嵌入式小企鹅

国产大模型与芯片加速融合，RISC-V生态多点开花，AI编程工具迈入自动化新纪元目录🔮 周末核心观察🧠 一、AI芯片 × 半导体涨价🖥️ 二、RISC-V × 嵌入式🤖 三、AI编程 × Agent生态

Hermes Agent 学习（安装部署详细教程）Hermes Agent 是 Nous Research 于 2026 年 2 月发布的开源、自托管、会自我进化的 AI 智能体框架。它的核心是学习闭环与持久记忆，让 AI 能像人一样越用越聪明，而非每次对话都从零开始。

SSH 命令管理工具怎么选？从命令收藏到批量执行一次讲清如果你的工作还停留在“登录服务器、翻历史记录、复制旧命令、再手动粘贴到另一台机器”，那你缺的往往不是更多命令，而是一套更完整的 SSH 命令管理方式。

【openclaw】OpenClaw Flows 模块超深度架构分析分析版本：2026-04-20 | 代码目录：src/flows/ | 风格：Dark Terminal | 源码行数：2,430 行（9 文件，不含测试）

哥布林学者

深度学习进阶（十） RoI Align在上一篇中，我们已经明确指出：RoI Pooling 的核心问题并不在于 Pooling 本身，而在于“取整导致的量化误差”。

AI核心知识131—大语言模型之自主智能体（简洁且通俗易懂版）自主智能体 (Autonomous Agent) 是目前 AI 发展路线图上最耀眼的明珠，也是通往 AGI（通用人工智能）的必经之路。

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豫见OpenClaw·人工智能技术交流沙龙成功举办埃文科技受邀主讲共探数智新路径2026年4月15日，由河南省人工智能协会指导，华为技术有限公司主办的豫见OpenClaw·人工智能技术交流沙龙在河南郑州成功举办。论坛邀请河南省行业专家、企业代表与技术领军者齐聚一堂，共话 OpenClaw 技术演进与产业应用新路径，从“可用”到“好用”的实践经验，共探中原地区数智化发展新机遇，助力河南在 AI 新赛道上抓住机遇、加速崛起。埃文科技作为主讲嘉宾受邀出席，并分享核心技术实践。

RAG相关技术介绍及Spring AI中使用--第三期上一期介绍了RAG系统中的关键ETL（提取、转换、加载）流程中的提取，重点讲解SpringAI框架中的文档读取器实现。ETL过程包括从各类数据源提取内容、进行文本清洗和标准化处理，最后加载到向量数据库。文章详细演示了SpringAI提供的多种DocumentReader实现，包括处理JSON、纯文本、HTML、Markdown、PDF以及各类办公文档的读取器，并展示了MySQL数据库读取器的使用示例。这些工具为构建RAG系统提供了高效的数据预处理能力，确保原始数据能有效转化为适合AI模型检索结构化格式本

AI核心知识132—大语言模型之 AI for Science（简洁且通俗易懂版）AI for Science (人工智能驱动科学研究，简称 AI4S) 是目前整个人工智能领域最硬核、最具有人类历史意义的革命。

后端AI实验室

我用AI把一个外包需求从30天压到5天交付，然后客户说：下次还找你去年年底，一个朋友介绍了一个单子。某制造业公司，100多人，想做一个员工报销审批系统。需求不复杂：移动端提交报销单，PC端多级审批，财务对账导出。

2026企业RPA+AI智能体落地技术全景：四阶段演进与关键架构决策过去两年，国内企业对RPA+AI智能体的热情从尝鲜迅速转向求实，大模型的爆发让大家看到AI懂业务的潜力，但真正把智能体嵌入核心流程、实现日均数万任务稳定运行的案例仍是少数。麦肯锡2025年调研显示，已有62%的组织开展AI智能体实践，其中高绩效企业EBIT贡献超过5%；Gartner预测，到2026年超过80%的企业将在生产环境部署生成式AI；而IDC则指出，届时40%的工作岗位将与AI智能体协同，传统岗位定义将被重塑。