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飞牛 NAS 部署 Hermes AI Agent + ZeroNews 内网穿透，实现远程可管理的 AI 助手现在越来越多爱好者会把 AI Agent 部署在家用 NAS 设备上运行，本地部署不仅可以自主把控数据，还能够实现 7×24 小时持续执行各类自动化任务，体验十分不错。但本地部署也会遇到一个很现实的痛点：AI Agent 运行在家庭内网环境，离开家里网络之后，就无法便捷访问管理面板。

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充电站AI视觉算法全方案：安全监管+运营提效+服务升级，土星云边缘计算赋能场站智能化本文导读随着新能源汽车保有量快速增长，充电站已经成为城市核心基础设施。但行业高速扩张的同时，运营端的痛点也日益凸显：高压用电场景安全风险高、人工巡检覆盖不足；燃油车占位、充电超时离场导致车位周转率低；24 小时值守人力成本高；用户服务体验难量化、运营优化缺乏数据支撑。

2026世界机器人大会主论坛大咖观点（一）2026世界机器人大会主论坛开放合作篇章嘉宾观点一览。徐晓兰全国政协常委、致公党中央专职副主席、全国妇联副主席、中国电子学会理事长

黑芝麻智能亮相2026世界机器人大会， SesameX全矩阵产品展现具身智能硬核实力8月19日，2026 世界机器人大会（WRC）在北京盛大启幕，全球机器人领域前沿企业与创新成果齐聚，共探产业商业化落地新路径。黑芝麻智能携 SesameX 多维具身智能计算平台全矩阵产品重磅参展，集中呈现公司在具身智能赛道的领先布局与商业化落地成果，全方位展示车规级 AI 算力赋能机器人产业的技术实力。

小白程序员必收藏：轻松入门AI Agent开发，大厂校招新风口！本文面向计算机、软件工程、人工智能本科小白，揭示AI Agent应用开发岗的核心需求——无需算法论文或预训练大模型，重点掌握Python、LangChain/LangGraph框架、RAG检索增强技术及工程化部署。文章提供四层硬性技术栈（底层编程、LLM Agent理论、主流框架、RAG全链路）及最简学习路线，助你直通字节/阿里/腾讯等大厂校招，附GitHub作品集打造秘籍，建议收藏学习！

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让大模型思考，让小模型执行：在 Elastic Workflows 中拆分 LLM 成本作者：来自 Elastic Jeffrey Rengifo构建一个 Elastic workflow，将数据样本发送给大模型，由大模型提出分类标签。人工审核确认后，再由小模型将这些标签应用于整个数据集。

@蔓蔓喜欢你

全栈独立产品搜索体验复盘：从 LIKE 到 Elasticsearch 的升级路径独立产品最早期的搜索通常都用 SQL LIKE 实现：SELECT * FROM articles WHERE title LIKE '%关键词%' OR content LIKE '%关键词%'。在产品初期（数据量 < 1 万条、日搜索量 < 100 次），LIKE 查询完全够用——MySQL 在 title 列建立全文索引（FULLTEXT INDEX）后，1 万条数据内的查询延迟在 50ms 以内。没有人会因为搜索慢而流失。

全栈项目代码质量治理复盘：ESLint+Prettier+Husky的渐进式引入策略在一个15人的全栈团队中推行ESLint+Prettier+Husky时遇到的第一反应不是"太好了"，而是：

第16篇：WorkBuddy自动化群发：定时+条件触发+多账号轮换摘要：手动群发WhatsApp消息既耗时又容易漏发。本文介绍如何通过WorkBuddy的MCP调度能力实现群发任务的全自动化——支持定时发送、条件触发、多账号轮换和失败重试。

基于LLM的无人机仿真测试：新方法竞赛夺佳绩SBFT研讨会（International Workshop on Search-Based and Fuzz Testing）是软件工程领域的顶会ICSE会议（International Conference on Software Engineering）下设的研讨会之一。SBFT全称中的Fuzz Testing指的是模糊测试（又称Fuzzing）。模糊测试是软件测试方法中的一种；这种测试方法通过输入无效的、随机的或期望之外的数据，来观察软件运行是否会出现故障，从而发现软件中的缺陷和漏洞。

howdoyoudo202606

AI审计手记 #01（数据补全版）：107小时、17,600次操作——OpenAI越狱案完整攻击链量化分析AI审计手记 #01（数据补全版）：107小时、17,600次操作——OpenAI越狱案完整攻击链量化分析

AI学习之function calling&mcp大模型AI经常要用到的function calling和mcp，是什么，有什么关系。一段话说重点：总的来说，function calling是一种大模型调用外部工具函数的能力，而mcp则是对这些工具函数约定的协议。

从一条直线到大模型输出一个token（五）：Transformer Block 全景与层归一化建议先看：从一条直线到大模型输出一个token（四）：位置编码 RoPE上一篇末尾留了个悬念：「苹果」在"我吃了一个苹果"里是水果，在"苹果发布新手机"里是公司——同一个 token，含义要靠旁边的词决定。从这一篇开始，我们正式走进 Transformer 大厦，看词和词怎么"发生关系"。

Nano-VLLM全代码解析笔记(6)-embed_head和linear一些问题：[系列(1) 开篇](https://blog.csdn.net/xxx/article/details/xxxxxx) [系列(2) 核心原理](https://blog.csdn.net/xxx/article/details/xxxxxx) 🔗上一篇：[系列(1)开篇](https://blog.csdn.net/xxx/article/details/xxxxxx) 🔗下一篇：[系列(3)实战演练](https://blog.csdn.net/xxx/article/details/

长上下文的成本结构与「甜点区间」——从推理引擎的物理约束看 200K/256K/400K摘要：1M 上下文是当前大模型最具营销力、也最容易被误读的指标。本文不讨论「能不能支持 1M」，而是讨论一个更实质的问题：在真实推理成本与能力衰减的双重约束下，什么长度是高效工作的甜点区间。文中全部数值来自笔者从零实现的纯 CPU 推理引擎 llmx（目标模型 Qwen3.6-35B-A3B，40 层、词表 248320、GGUF Q4_K_XL 量化），以及公开的注意力复杂度结论。核心论点是：解码器的成本由「每 token 必须搬运的字节数」决定，而这个字节数在权重项上是常数、在上下文项上是线性的；当

壬远 AI 网关 v0.4.0 正式发布：模型定价、RMB 配额与多 Key 路由，让企业级 AI 流量治理再进一步GitHub Release：https://github.com/rainway-ai-gateway/ai-gateway/releases/tag/v0.4.0

Claude Code 架构深度解析：从 Agent Loop 到 Tool、MCP 与 Context本文基于本地仓库 claude-code/claude-code-main 的 TypeScript 源码快照整理。该仓库 README 将其描述为 2026 年 3 月 31 日公开暴露的研究快照，并非 Anthropic 官方仓库。因此，本文讨论的是这个快照体现的设计，而不是对所有历史版本或未来版本的承诺。

一个接口，三个模型：一个Token Plan 的前后端开发实践这次记录两个独立项目的接入过程。第一个项目只验证 Codex 通过 OpenAI 兼容接口调用 Kimi-K3，完成一个原生前端页面；第二个项目再从零实现任务列表，把后端、前端和测试分别交给不同模型。两个项目的代码目录和任务都不相同，只有接口地址、API Key 和模型 ID 的配置方式相同。

每日 AI 研究简报 · 2026-08-23（本文借助 AI 大模型及工具辅助整理）一句话总结：今日 AI 产业主线从「拼模型」转向「拼系统」——算力涨价、智能体工程化（harness / 权限 / 审计）与开源价格战共同定义了新格局，小模型 + 强工程正在反超单纯堆参数的路线。

把RAGAS跑起来摘要：在检索增强生成（RAG）系统的落地过程中，“如何科学、量化地评估系统好坏”始终是决定项目能否上线的核心命题。RAGAS（Retrieval Augmented Generation Assessment）是当前大模型领域事实上的 RAG 自动化评估标准。然而，RAGAS 原生基于 Python 生态开发，许多统计学背景深厚、精通 R 语言数据分析与制图的数据科学家和统计学家在评估大模型系统时面临工具链断层的困扰。