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【无标题】设想这样一个场景。一个长期运行的 AI Agent 正在处理任务。此时，系统发现检索组件效果不好，于是生成了一个新版本，准备在不中断当前会话的情况下替换旧组件。

感谢地心引力

DeepSeek-V4-Pro正式版发布，API价格翻倍，DeepSeek Harness体验如何？完整阅读体验：https://mp.weixin.qq.com/s/-NeVBQTngntSSRbXbsITxw

Cordis 框架代码核心解析：一个可逆插件系统的实现-Day18Cordis（拉丁语"心"）是一个只有约 2000 行 TypeScript 的元框架，却支撑了 Koishi（4000+ 插件的聊天机器人框架）和 DeepSeek Harness（深度求索的 Agent 运行时）两个重量级项目。

特立独行的猫a

DeepSeek Harness插件和工具的区别介绍及开发入门指南猫哥写了三个 dsh 插件（会话导出、通知、报表）之后，发现也挺简单哈，看来想做贡献也没那么难。有个问题一直绕不开：插件（plugin）和工具（tool）到底啥关系？官方文档里一会儿说"一切皆插件"，一会儿又冒出个"工具编写参考"，初看挺懵的。

优化器是什么？SGD、Momentum、Adam 有什么区别？🎯 博主简介你好，我是安逸，CSDN「人工智能技术领域新星创作者」，码龄 6 年。博客总访问量 31万+，博客粉丝 1.2万+。

全店商品图风格怎么统一？生图API 用 nano banana pro 批量出同一套视觉单张图好看不难，难的是一百个 SKU 出来是一套。风格飘的话，店铺看着像拼盘，比图糙更伤转化。这篇讲在该服务上怎么用批量生图做出风格统一的全店视觉。

Claude表格复制到word不再崩溃，AI导出鸭批量导出+格式无损一键搞定从Claude复制表格到Word，合并单元格解体、边框消失、LaTeX公式变乱码——这是无数科研人员和工程师的日常噩梦。根源在于浏览器剪贴板传递的是渲染后的可视化快照，而非承载表格结构的原生标记——脱离Claude渲染环境后，格式必然分崩离析。AI导出鸭通过浏览器扩展直接捕获Claude输出区域的原始结构化数据，智能识别表格边框、合并单元格、LaTeX公式与代码块等元素，映射为Word原生支持的样式对象，实现真正的无损迁移。其品牌理念**“让AI导出回归优雅”**，正体现在这一键修复的丝滑体验中。

平板端 Gemini 表格复制转换教程｜AI 导出鸭平板版一站式格式无损处理方案移动端网页、平板官方App版本的Gemini，在表格内容输出、复制粘贴环节存在原生缺陷。iPad、安卓平板依靠触控操作Gemini对话时，模型输出的Markdown表格、简易绘制表格、数据对照表，直接系统剪贴板复制后，粘贴至WPS、Office、备忘录会出现行列错乱、边框丢失、单元格文字换行偏移、合并单元格失效等一系列问题。Gemini平板端没有内置原生导出文件功能，批量实验数据、课程统计表格、项目参数对照表只能手动重新排版校对，大幅拉高办公与学习的时间成本。 AI导出鸭平板版针对平板大屏交互逻辑深度适配

[基于OpenEvals的自动化评估-10]针对Agent对话的评估[上篇]在本系列前面的文章中，我介绍如何利用OpenEvals提供的预定义提示词，结合LLM-as-a-Judge评估器进行输出文本质量(上篇、下篇)、安全以及专门面向RAG的评估。这篇和下篇则专门聚焦针对用户和Agent之间对话的评估，具体指标包括Agent的语气、是否记住对话历史的内容，以及通过分析用户的言辞和清晰评估用户是否认为Agent犯了错误、答非所问或走错了方向。

～央千澈～

从“拟声”到“生成”：AI音效背后的技术原理·优雅草AI音乐·AI音乐技术研究想象一下：你对着麦克风随口哼几声，AI就能把它变成逼真的汽车引擎轰鸣；或者输入一段文字“雨打芭蕉，远处有闷雷”，几秒钟内一段惟妙惟肖的雨声音效便生成完毕。这并非科幻场景，而是AI音效生成技术带来的现实。其核心原理，可以概括为将人类对声音的“描述”或“粗略表演”，通过深度学习模型，映射到高保真、细粒度的音频波形空间。这个过程，本质上是让AI学习并模拟物理世界的声音产生逻辑。

重生——第九次面试2026.8.13某车一面面试重点：业务背景、遇到什么并发 / 数据问题、方案选型、踩坑、优化点、你负责模块，不要只讲功能。 STAR 思路： 1）S 场景：业务是什么，存在什么痛点（并发、数据不一致、性能慢） 2）T 任务：你的职责，需要解决什么问题 3）A 行动：技术方案，核心代码思路，中间踩过什么坑，怎么调优 4）R 结果：性能提升多少，解决了什么线上问题，学到什么

从算法到工程：构建企业级RAG系统的混合检索实践TF-IDF的致命缺陷：词频线性增长：认为"违约"出现10次，相关性是1次的10倍，不合理。实际上出现3-5次后信息已饱和。

Anthropic模型36小时突破46年数学进展，同日三家前沿模型上新：当AI抽象智能逼近极限，“表现力“为什么仍是结构性空白2026年8月12日到13日，AI行业经历了极为密集的48小时。一边是Anthropic宣布，一款尚未公开发布的内部模型在36小时内将黎曼猜想的零点下界从41.6%提升至67.2%——这个数字意味着，AI在一天半里超越了人类数学家46年在这一子问题上的累积进展。另一边，DeepSeek、阿里巴巴和xAI在同一天发布了三款前沿大模型，参数规模从1.6万亿到2.4万亿不等，定价从0.43美元到2美元每百万token，性能差距却在个位数之内。

不必下载整个仓库：GitZip Pro 让 GitHub 文件与文件夹批量下载更简单在 GitHub 上看到一份实用模板、一组设计素材、某个示例目录，或者几篇写得很好的文档时，你可能只想把真正需要的部分保存下来，却发现 GitHub 更擅长展示代码，并不擅长让人“挑着下载”。为了拿到一个文件夹，不少人最后只能把整个仓库打包下载，再到本地慢慢寻找和删除。GitZip Pro 正是为这个小而高频的麻烦而生：它让选择 GitHub 文件和文件夹变得像整理网盘内容一样直观。如果你也经常遇到这种情况，可以先收藏它的开源项目地址：https://github.com/fthux/GitZipPro，

内容加密，代码可运行：ailatch——AI 时代安全锁项目：https://github.com/lo2589/AILatch.git假设你正在用 Coding Agent 开发一个项目。

神奇霸王龙

Agentic RAG 双硬门屠夫:5 旗舰实测适用读者:在自己应用里做 Agentic RAG 路由/打分,需要选 Qwen / GLM / 豆包 / Claude / MiMo 这些 LLM API 的开发者阅读时长:约 12 分钟测试时间:2026 年 7 月(基于炻光 AI 接入管理平台公开文档)

AI与大模型新闻日报 | 2026-08-13共 14 条新闻来源: 量子位时间: 2026-08-12 13:10摘要: 具身模型一小时狂拣1816件异形包裹

腾视科技-AI

私有云时代来临：AI NAS如何重塑你的数字生活？超越传统存储，打造你的私人云端在信息爆炸的时代，随着个人存储需求的激增和变化，以及个体对数据隐私和安全性的日益重视，外加AI的技术加持，一种大家也许并不熟知的存储解决方案——NAS迎来了发展机遇。

从OCP APAC Summit 2026看AI数据中心供电架构演进与测试挑战2026年8月11日至12日，开放计算项目（OCP）亚太峰会在台北南港举行。本届峰会以“Leading the Future of AI”为主题，聚焦AI集群与运算、数据中心基础设施、先进封装等前沿议题。作为全球数据中心基础设施领域最具影响力的开放标准组织之一，OCP的年度峰会一向被视为数据中心技术演进的风向标。本届峰会上，AI算力狂飙带来的供电架构变革成为核心议题——从机柜级功率密度的指数级攀升，到800V高压直流母线的加速落地，再到服务器电源单元（PSU）标准的持续迭代，整条供电链路正在经历前所未有的