语言模型

《Agentic Design Patterns》第 9 章导读：学习与适应（Learning and Adaptation）本文是对开源书籍《Agentic Design Patterns》第 9 章的解读与导读，内容忠实呈现原文，并附个人思考。原书在线阅读：https://adp.xindoo.xyz/ ｜翻译项目代码仓库：https://github.com/xindoo/agentic-design-patterns

深度拆解 Jev 模型：扒开“系统一模型”的底层工作原理大家好，这里是程序员阿亮！大家好，今天来给大家讲解一下Jev模型～这个模型是前阵子突然爆火网络的模型，甚至你在抖音都能一直刷到它

天空鸟_时光不老

1-2-2-什么是大语言模型LLM 全称 Large Language Model，本质是一个用海量数据训练出来的深度学习模型，做的事情只有一件：给定一段输入，预测下一个内容片段应该是什么。

【Agent系列 (二) 】大语言模型基础⭐️在这个怀疑的年代，我们依然需要信仰。个人主页：YYYing.⭐️Agent系列专栏：从零开始的agent学习

《Agentic Design Patterns》第 10 章导读：模型上下文协议（MCP）本文是对开源书籍《Agentic Design Patterns》第 10 章的解读与导读，内容忠实呈现原文，并附个人思考。原书在线阅读：https://adp.xindoo.xyz/ ｜翻译项目代码仓库：https://github.com/xindoo/agentic-design-patterns

YOLO数据集集合

YOLO 目标检测模型与 DeepSeek/Qwen 大语言模型融合的跌倒检测系统 | 跌倒检测 YOLO DeepSeek Qwen 行为识别目标检测本系统基于 YOLO 目标检测模型与 DeepSeek/Qwen 大语言模型，融合 Vue3、SpringBoot、Flask、Python 等技术，构建了一套完整的跌倒行为识别与预警平台。系统支持图片、批量图片、视频、摄像头实时检测，适配养老监护、医院看护、公共安全等场景。

将物理先验嵌入机器人学习：综述26年9月来自慕尼黑工大（TUM）、达姆施塔特工大（TUD）、意大利Trento大学和Ulm大学和的论文“Embedding Physics Priors in Robot Learning: A Survey”。

跟我学机器学习

基于两阶段索引的RAG Agent：检索增强与 Agent 结合实践在上一节内容中，我们介绍了基于 Qwen3 Reranking 模型的原理及使用方法，并且对 Qwen3 Reranking 模型的实现代码也进行了简单的介绍。在本节内容中，我们将以第4.4节中介绍的 RAG Agent 为基础，来搭建一个包含有两阶段索引的 RAG Agent 。

RAG 系统的召回退化：向量库、分块、重排全链路问题排查与优化实践检索增强生成 RAG 是知识库类大模型应用的主流方案。大量企业落地 RAG 会遭遇一个共性现象：项目初期测试样本效果优秀，上线后持续往知识库新增文档，过一段时间问答效果持续变差。用户提问明明知识库存在对应答案，却检索不到，或者检索出大量无关片段，最终大模型输出幻觉或者错误回答。很多运维直接升级向量数据库、增加算力，但效果提升有限。

《Agentic Design Patterns》第 4 章导读：反思（Reflection）本文是对开源书籍《Agentic Design Patterns》第 4 章的解读与导读，内容忠实呈现原文，并附个人思考。原书在线阅读：https://adp.xindoo.xyz/ ｜翻译项目代码仓库：https://github.com/xindoo/agentic-design-patterns

《直觉主义时序逻辑在时序答案集编程中的应用》论文深度分析总结本文（arXiv:2603.14692v1，投稿于 Theory and Practice of Logic Programming, TPLP）由西班牙拉科鲁尼亚大学的 Pedro Cabalar、法国昂热大学的 Martín Diéguez 与 Igor Stéphan、巴塞罗那大学的 David Fernández-Duque、德国波茨坦大学与 Potassco Solutions 的 Torsten Schaub 以及 François Laferrière 合著。作者团队汇聚了答案集编程（ASP

Multi-Agent架构与适用边界：何时应该使用Multi-Agent架构随着大语言模型（LLM）能力的持续演进，Multi-Agent（多智能体）架构逐渐成为解决复杂业务问题的热门技术方案。从 LangChain 的链式调用，到 AutoGen、CrewAI 的对话式多 Agent 协作，再到 LangGraph 的状态机图编排，Multi-Agent 框架经历了三代技术演进。然而，在实际工程落地中，盲目引入 Multi-Agent 往往导致系统复杂度飙升、延迟爆炸和 Token 成本失控。

【LLM】多平台思考模式的开启、关闭与响应判断现在越来越多的大模型支持思考模式。同一个模型可能既可以直接回答问题，也可以先进行推理，再生成最终答案。

大模型任我行

字节：交替蒸馏与强化学习📖标题：Pistis Technical Report 🌐来源：arXiv, 2609.28554v1

黑妹天下第一乖

第 11 讲：阿加犀 AidLux 多组件综合实战——端侧“智能摄像头解说“全链路本篇速览到第 10 讲为止，这套工具链的零件你已经逐个摸过了：AidLite 管推理底座，AIMO/Model Farm 管模型供给，AidCV 管图像处理，AidStream 管视频流水线，AidGen/AidGenSE 管大模型，AidConnect 管跨系统通信，AidVoice 管语音。每一个你都单独跑通过，知道它的接口长什么样、坑在哪里。

《Agentic Design Patterns》第 5 章导读：工具使用（Tool Use）本文是对开源书籍《Agentic Design Patterns》第 5 章的解读与导读，内容忠实呈现原文，并附个人思考。原书在线阅读：https://adp.xindoo.xyz/ ｜翻译项目代码仓库：https://github.com/xindoo/agentic-design-patterns

《Agentic Design Patterns》第 1 章导读：提示词链（Prompt Chaining）本文是对开源书籍《Agentic Design Patterns》第 1 章的解读与导读，内容忠实呈现原文，后续引入个人思考。原书在线阅读：https://adp.xindoo.xyz/ ｜翻译项目代码仓库：https://github.com/xindoo/agentic-design-patterns

YOLO数据集集合

无人机视角工程机械目标检测数据集 | 工程机械检测无人机航拍智慧工地9152期本数据集专注于无人机航拍视角下的工程机械检测与分类，服务于智慧工地管理、施工进度监控及工程机械调度。数据涵盖多种常见施工机械，适配工地安全监控、设备统计及自动化巡检等应用。

《Agentic Design Patterns》第 2 章导读：路由（Routing）本文是对开源书籍《Agentic Design Patterns》第 2 章的解读与导读，内容忠实呈现原文，并附个人思考。原书在线阅读：https://adp.xindoo.xyz/ ｜翻译项目代码仓库：https://github.com/xindoo/agentic-design-patterns

《Agentic Design Patterns》第 3 章导读：并行化（Parallelization）本文是对开源书籍《Agentic Design Patterns》第 3 章的解读与导读，内容忠实呈现原文，并附个人思考。原书在线阅读：https://adp.xindoo.xyz/ ｜翻译项目代码仓库：https://github.com/xindoo/agentic-design-patterns