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特别关注外国供应商

Qualys TotalAI：AI 安全治理的四大支柱Qualys TotalAI是一款完整的从代码到运行时的 AI 安全和治理解决方案，它基于Qualys Enterprise TruRisk 平台构建，将四个关键组件统一到一个工作流程中：

天外飞雨道沧桑

我在浏览器里练了一个 792 参数的大模型，它学会了补全 JavaScript全部代码不到 200 行，零依赖，跑在浏览器里。loss 从 3.69 掉到 0.70 用了不到 1 秒，之后它能一个字一个字给你补出合法代码——也能一本正经地补出语法正确、语义错误的代码。练完这一个，你会对三件事有手感：它为什么会胡说、为什么记不住你说的话、为什么同一个问题两次答案不一样。

# 告别混乱与付费墙！Linkit：完全免费、本地优先的开源 AI 智能书签与收藏夹管理神器title: “告别混乱与付费墙！Linkit：完全免费、本地优先的开源 AI 智能书签与收藏夹管理神器” description: “Linkit 是一款永久完全免费、开源跨平台的现代化桌面书签管理与收藏夹管理工具。具备本地优先存储、企业级安全云端同步、AI 自动摘要、语义搜索、知识图谱、死链健康检测及重复书签清理等功能。支持一键导入 Chrome、Edge、Firefox、Safari 书签，打造真正属于你的个人第二大脑与知识资产库。” keywords: “书签管理, 收藏夹管理, 免费书签管理器,

效率工作实验室

搭建AI智能体应用，主流智能体开发平台应关注哪些核心能力AI 智能体正在从概念验证走向规模化生产。沙丘智库的调研数据显示，我国企业 AI Agent 采纳率已从 2024 年底的 17.3% 上升至 2026 年中的 40.3%，两年间增长超过 2.3 倍。与此同时，可供选择的智能体开发平台越来越多，从云厂商的大模型平台，到专注企业级场景的 Agent 平台，各自的定位和能力边界差异明显。

AI产业周度动态：从“更强模型”走向“可执行、可治理、可计价”的系统竞争（2026年10月19日—10月25日）目录一、开源模型的竞争，正在向推理基础设施下沉二、Agent 进入执行层，但“能做事”带来新的边界问题

AI生成UI代码实践（二）—— Figba 更新月记上个月底写了AI生成UI代码实践 —— Figba，介绍我让 AI 给我写的Sketch 查看器 + MCP server。当时还在一个初期阶段，需要"在实际需求里跑一段时间，把细节交互再打磨打磨"。

沈健_算法小生

PI模型与供应商: 一个工具接所有大模型AI 模型三个月换一代, 编程工具却常常和某一家深度绑定——想试个新模型, 先祈祷它支持; 想用本地模型省钱, 直接没门。

不脱发的程序猿

红利ETF量化策略100万元，策略期末243.18万元；买入后一直持有，期末232.45万元。策略比买入后一直持有多约10.73万元，最大回撤分别为35.45%、71.91%。收益优势是否值得采用，还要看下文成本与邻近参数的结果。

ioDraw v3.7.0 发布：AI 助手完成会话化改造，图表生成一次升级画图这件事，终于从「自己动手」变成了「说一句话，剩下的交给 AI」。ioDraw 是一款免费、跨平台桌面绘图工具。一个软件里装着流程图、思维导图、甘特图、白板、代码图表、数据图表、海报七种编辑器，外加云盘、AI 助手和一堆实用小工具，Windows / macOS 多平台可用，不联网也能画。

训练断网、部署上门槛：AI 基础设施的两道新闸门｜2026年10月25日前沿模型的训练开始断网，开源模型的部署开始按内存报价，智能体的隔离开始按会话售卖。三件事分别落在训练、部署与运行时三个层面，但它们指向同一件事：AI 基础设施的约束，正从「模型能力」转向「环境与资源」。OpenAI 已在无互联网访问的环境下训练其最强模型，搭建离线测试环境让模型与已索引、已缓存的网页内容交互而不影响外部系统[① The Verge AI]；官方博客把措施归纳为离线训练环境与高算力红队测试两条[② OpenAI Blog]；METR 与 Redwood Research 则在获得内部访问权限

西索斯coding

qwen3.8-max API 完全指南：Windsurf、Cline 与 Continue 编程实测（2026）10 月 25 号，我准备拿 Windsurf、Cline、Continue 跑一轮同仓库测试。环境刚整理到一半，就撞上一个挺烦人的问题：公开资料里找不到三款工具在同一提交、同一模型下的可比成绩，甚至有人把产品版本和同名 npm 包混在一起写。

DeepSeek Harness（DSH）使用指南：功能、自定义模型与插件DeepSeek Harness（简称 DSH）是一个运行在本地的 Agent Harness。它不直接训练模型，也不把工作流锁死在某个云端产品里，而是把下面几件事组合成一个可扩展的工作台：

Continue + minimax-m3 接入教程：协议、模型 ID、404 与工具调用排错10 月 22 日晚上，我把 minimax-m3 配进 Continue。普通聊天可以回复，Agent 却不执行工具，日志里也没有明显报错。进一步排查后发现：请求能够返回文本，不代表端点、模型 ID、上下文参数和工具调用能力已经全部对齐。

小七-七牛开发者

当 Agent 接手更多工作，我们还能把好关吗？使用 Coding Agent 时，你可能遇到过这样的情况：Agent 正在修改代码，突然弹出一条权限请求。你看了一眼，觉得没什么问题，就点击批准。过了一会儿，又弹出一条请求，你再次批准。

镜子AI技术实践：用 Python 做 GEO 答案的实体提及抽取与归一化（零依赖两阶段方案）做生成式引擎优化（GEO, Generative Engine Optimization）监测时，我们需要反复向大模型提问（如"本地少儿编程机构怎么选"），并判断某个目标机构有没有出现在 AI 的回答里。

DeepSeek Harness 插件开发进阶：从 Host 工具到 Client UI核验日期：2026-10-24。本文基于本机安装的 DSH 0.1.5-rc.3 及其随包 README、类型声明和已安装插件源码编写。DSH 的插件 API 仍在快速演进，示例代码用于说明结构和写法，实际构建请以同版本包的类型定义和插件模板为准。

DINOv3 --- 自监督通用视觉特征引擎DINOv3 是 Meta AI 于 2025 年 8 月发布的一套视觉基础模型（Vision Foundation Model）。其能力是将图像编码为高质量视觉特征，而非针对单一任务完成检测、分类或分割。

香蕉大香蕉（06敬畏市场）

高频八股 · Java 并发编程（10）：异步、ThreadLocal 与虚拟线程（收官）十期了，这一期收尾。最后我会用一张表，把 10 期串成一条线。先说 Future 的三个痛点：CompletableFuture 就是来解决这三件事的。

@嵌入式扫地僧

实战教程：NVIDIA Jetson Nano 8GB 搭建本地 RAG 大语言模型知识库完整指南根据 NVIDIA 官方 datasheet，Jetson Nano 8GB 搭载四核 Cortex-A57 处理器，主频 1.43GHz，内置 128 核 Maxwell 架构 GPU，配备 8GB LPDDR4 内存，功耗仅 5-10W，是边缘 AI 部署的高性价比入门平台。尽管 FP16 算力只有 472 GFLOPS，但通过模型量化和优化，完全可以运行 7B 参数级别的轻量化大语言模型。