token

从零接入 webrpc：按这份最小清单跑通双端，再写业务我是 webrpc 作者。SDK、Token 和开发文档在 https://webrpc.cn。选型看完了，下一步往往卡在同一处：我该按什么顺序写第一行代码？

万级 QPS 下的 Token 分发系统架构：从 0 到 1 跑通 AI 时代的“水电煤“一、业务背景极智词元 Token 运营中心的目标，是在全国多地域建设一套可承载万级 QPS 的 Token 调度与分发系统，把"算力 + API 能力"封装成可按 Token 计量、可批量分发、可弹性扩容的标准化商品。

小七-七牛开发者

谷歌利用果蝇实现“AI 突围”？Cognition 再融 20 亿美元；AI 三巨头集体呼吁放慢脚步这期的「周一上线」，Agent 继续往更长的任务和更具体的工作里走。SWE-2 开始压缩 Agent 的无效探索，Muse 会自己在后台持续工作，DeepSeek V4.1-Flash 则继续从长上下文成本下手。

登录后的那一个小时：把前端会话续期做成可收敛的控制面很多登录态问题，最初都表现得像一个很小的前端故障：页面突然跳回登录页、某个请求重复提交、一个标签页已经退出，另一个标签页却仍显示“已登录”。

飞塔老梅子

09. Codex 节省Token ❀ 老梅子学AI【简介】前面几天稍微操作一下Codex，额度就用完了。现在好不容易充值了，又担心象前面一样一下子用完，为了不用每次使用都小心翼翼，我们还是来了解一下要怎么节省Token。

梦想不只是梦与想

大模型系列（二）：技术基础与核心能力大模型处理的是文本，但它的计算单元不是“字”，也不是“词”，而是 Token（词元）。Token 是模型处理文本的最小单元。它可以是：

Token消费不为结果买单造AI的讲故事，用AI的看账单。2026年有个明显的趋势，大模型能力持续进化，人工智能的话题降温，AI用户吐槽Token太贵。

Sophnet云平台

从 IT 自嗨到业务可用，制造企业 AI 平台的落地实践几十万投入把 AI 平台部署上线，IT团队测试全部跑通，结果销售、商务这些一线业务员工根本不会用，AI 项目变成IT部门自嗨。

凭证不是登录态：从攻击面重做浏览器认证设计前端认证设计不应停留在“Cookie 和 Token 哪个更安全”。Cookie 是浏览器保存和自动发送数据的机制，Session ID、JWT、Access Token、Refresh Token 才可能是凭证；登录态则是服务端与客户端共同维护的认证上下文。

大语言模型基础：Token、Embedding、Transformer、KV Cache 与 RAG理解大语言模型，可以先记住两条主线：大语言模型并不是直接以“汉字”或者“英文单词”为单位处理文本，而是先通过 Tokenizer（分词器）将文本切分成一个个 Token。

小七-七牛开发者

拆解 dsh 系列：从源码和版本变化看 DeepSeek Harness 的设计取舍DeepSeek Harness 发布才两周，但翻看它的 Git 历史，会发现它在第一个公开 rc 出现之前，其实就在内部打磨了两个月。

PDF论文处理器 - 完整使用指南PDF论文处理器是一个专门为网安科研论文设计的PDF文本分割工具，旨在将英文论文PDF文件转化为Dify知识库可直接使用的高质量数据块。

不用显卡也能跑大模型？GGUF 量化与 llama.cpp 本地推理实战📖 摘要：云端 API 有隐私、成本、限流三道坎，本地推理正成为 2026 年开源最热方向之一。本文用量化直觉讲清"4-bit 为什么质量不崩"，并用纯 Python 跑通三件套：最小对话、GPU 卸载 + 流式输出、OpenAI 兼容 Server。附 VRAM 选型表与 4 条生产避坑，帮你半小时内把第一个本地模型用起来。

小七-七牛开发者

Agent 小知识 | Skill 的设计与生命周期：从工具接口到能力模块上一期我们聊了 Agent 的环境，承载文件、网页、进程和数据库等真实对象，工具则构成 Agent 的观察空间与行动空间。

DOTNET 鉴权系列- JWT 会话撤销与主动登出写这篇的主要原因是记录一下jwt无状态特点下的主动撤销和登出的解决方案，因为之前负责做过类似的用户相关的系统，对于这一块的方案和实现比较粗糙的，登录成功后，计算完整 JWT 字符串的 Hash，将tokenHash + userId存入Redis，每次鉴权时计算请求 Token 的 Hash，去存储中比对是否存在，这套方案虽然实现了登出撤销，但把所有有效 Token 全部落地存储，JWT 只剩下签名验签的能力，几乎退化成传统 Session 模式，丢失了 JWT 无状态的设计初衷。

从一条直线到大模型输出一个token（九）：输出矩阵与多层堆叠建议先看：从一条直线到大模型输出一个token（八）：残差连接与前馈网络上一篇走完了单个 Block 的六步。这一篇把 Block 复制 32 份串起来——不同层的 Block 各学什么，2024-2025 各家大模型到底堆了多少层，然后用 6 个 token 实地观察"浅→中→深"到底改了什么——这是理解"下一个 token 如何诞生"的关键一环。

小七-七牛开发者

拆解 DeepSeek Harness：Profile 与 Bundle 如何装配运行时前一篇讨论 Cordis 插件架构「解读 Cordis：dsh 一切皆插件背后的运行时设计」时，我们看到 dsh 把工具、模型适配器、会话、Agent Loop 等运行时能力拆成了插件。这样一来，运行时中的各个组件可以独立地完成注册、替换和退出。

小七-七牛开发者

61 亿次请求背后：LLM Serving 的 Cache 与调度难题随着 LLM 进入真实业务环境，LLM Serving 面临的问题正从单纯的单次推理加速，扩展到集群层面的资源调度与运行效率。一次请求的计算成本不仅取决于模型参数量，还受到输入输出 Token 长度、用户交互方式、上下文复用以及请求路由策略影响。

deepseek harness安装和使用入门1、安装 Node.js官网下载node-v24.19.0-x64.msi，并安装2、打开windows 的cmd命令窗口，输入