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【AI分析进行时】AI 时代软件开发新范式：基于斯坦福CS146S课程分析当 AI 工具逐渐渗透软件开发全流程，“要不要手写代码”已不再是争议焦点，“如何与 AI 高效协作”才是开发者的核心命题。斯坦福大学全新推出的 CS146S《现代软件开发者》课程，以“禁止手写代码、全程 AI 驱动”的颠覆性设定，为 AI 时代的软件开发教育树立了新标杆。这门课程不仅成为技术圈热议话题，更精准预判了未来软件工程的核心趋势，值得每一位开发者深度解读。

一文讲清：AI大模型预训练与后训练的数据选择一、预训练的数据选择模型影响力驱动（Influence / Importance-based Selection）

大模型十大高频问题之五：如何低成本部署大模型？有哪些开源框架推荐？高频原因：推理成本是落地最大障碍。热门工具链：vLLM（高吞吐推理）；llama.cpp（CPU/手机端部署）；

使用大语言模型从零构建知识图谱（下）还没有看过上、中篇的读者可以阅读之前文章了解整个系列的内容：《使用大语言模型从零构建知识图谱（上）《使用大语言模型从零构建知识图谱（中）

ightRAG 系列 4：核心技术解析——检索模块详解（上）图片来源网络，侵权联系删。[原样输出]在 LightRAG 中，用户提问后不到 1 秒就能获得精准答案，背后最关键的一步就是将文字转化为数字。这个过程称为“向量化”（Embedding），它让计算机能像处理图像像素一样“理解”语义。对 Web 开发者而言，无需掌握复杂的数学推导，但必须理解：选对向量模型 = 决定问答系统上限。本节将用类比+代码，拆解 LightRAG 如何高效完成这一转换。

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下一个时代属于AI Agent！5分钟讲明白什么是Agent？本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。在使用AI的过程中，一个核心痛点也逐渐浮现：AI 非常聪明，但它只会停留在对话框里聊天和建议。你让它完成一份复杂的市场调研，它只会给你一份大纲，却无法主动行动起来：自动搜索信息、整理数据、打开分析工具、撰写报告，并最终交付结果。

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5小时整理60页《Google Agent指南》，不懂Agent的包教包会本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。花了五个小时，把 Google 白皮书拆解成一个可执行的 Agent 心智模型的长文。

基于 LangGraph 实现具备自我反思能力的智能体——ReflectAgent 实战解析在传统的问答式系统中，智能体往往只做一件事：根据输入给出单次回答。这种“单轮输出”模式在简单场景下勉强可用，但面对复杂问题时就显得力不从心：回答可能过于简略、抓不住重点、甚至犯低级错误，同时缺乏“自我修正”的能力。

【论文阅读21】-基于大语言模型与领域知识图谱集成的CNC智能故障诊断题目：Intelligent Fault Diagnosis for CNC Through the Integration of Large Language Models and Domain Knowledge Graphs

2025年AI智能体开发完全指南：10个GitHub顶级教程资源助你从入门到精通本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。人工智能智能体（AI Agents）作为当前AI领域最具前沿性的技术方向，正在推动着自动化决策、多模态交互和复杂任务执行的革命性发展。本文精选了十个高质量的GitHub开源项目，涵盖从基础理论到实践应用的全方位学习路径，为AI开发者提供系统性的技术资源。

【AI算法工程师面试指北】以qwen3-next为例，阐述如何提升模型推理的tps？在大模型产业化落地过程中，推理TPS（每秒处理事务数）直接决定了服务吞吐量、部署成本与用户体验。Qwen3-Next作为阿里通义千问推出的高效能架构模型，凭借混合注意力、超稀疏MoE等创新设计，原生具备TPS优化潜力，本文结合其架构特性与部署实践，拆解提升推理TPS的核心方法。

Solon AI 开发学习19 - 结合 Solon Flow 定制 ReAct 效果Solon Flow 是一个通用流程编排引擎，采用 yaml 或 json 配置。下面演示 solon-ai 和 solon-flow 演示一个人机交互的 RcAct 效果。

🤖 当人工智能开始“写”前端：一场硅基的艺术创作想象一个 AI 坐在电脑前（当然，它并没有椅子，也没有咖啡 ☕），它面对一个人类的请求：“请帮我写一个响应式的网页，能展示猫咪的照片，还要有按钮切换。”

LLM - 主流RAG优化思路解析大模型 RAG 的优化可以分层、循序渐进地做：从数据与检索质量入手，再到生成策略和整体架构设计，最后用完善的评估与反馈体系持续迭代。

BrowserUse01-源码-Actor模块这个模块的设计目标是提供一个类似于Playwright但更轻量级的Web自动化解决方案，基于Chrome DevTools Protocol(CDP)实现。核心思想是将复杂的CDP命令封装成简单易用的API，让开发者能够专注于业务逻辑而非底层实现细节。

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Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构介绍锋哥原创的Transformer 大语言模型（LLM）基石视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1X92pBqEhV

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【架构艺术】简述LLM增强产品研发角色2025年算是LLM增强产品井喷的一年，以笔者亲身经历的，不论是自动化测试平台还是云服务稳定性平台，都在已有平台基建的基础上，依靠LLM增强的AIGC能力，做了诸如XMind用例自动生成、用例步骤自主探索、RCA故障定位以及服务发布风险实时解读等有业务价值的能力。

一文讲清：RAG的7种优化方法，看完简直醍醐灌顶！大规模语言模型（LLMs）已深度融入日常生活与职场实践，凭借其卓越的多功能性和智能水平，彻底重塑了人类与信息交互的模式。