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OpenAI 带你《从 0 到 1 打造 AI Agent：最全实战指南》（直白 + 权威）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，在智泊AI。💡 作为一名做 AI 应用落地的博主，我把这篇指南拆到了骨子里：文章讲了什么、用了哪些工程化范式、隐含了哪些设计假设、有哪些可复用的“硬骨头”，以及我对其优缺点与落地路径的专业评估。本文可当作你启动 Agent 项目的「施工图」。

Google 白皮书核心解析：AI Agent 落地开发全指南本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。Google发布的《Agents》白皮书，为AI Agent的工程化实践提供了系统性的技术框架。作为一线开发者，我们需要的不是概念解释，而是可操作的技术方案。本文基于白皮书内容，结合实际开发经验，为Agent应用开发者提供从架构设计到生产部署的完整技术路径。

大模型为啥按Tokens收费？Tokens究竟是什么？直到我理解了Token和分词器，我才懂Transformer你有没有这种感觉？看了很多Transformer、LLM的文章，却总觉得云里雾里？今天我们来聊聊大型语言模型（LLM）中的一个核心概念——Token。

AIO Sandbox：为 AI Agent 打造的一体化、可定制的沙箱环境引言： AI Agent 在执行复杂任务时，常需在浏览器、代码执行、文件系统之间切换。传统多沙箱方案面临环境割裂、数据搬运、鉴权复杂等问题。AIO Sandbox 通过一个 Docker 镜像整合所有能力，提供统一文件系统与鉴权，并支持镜像定制，提升了 Agent 任务执行与交付效率。

『译』迄今为止最强的 RAG 技术？Anthropic 的上下文检索与混合搜索原文：The best RAG’s technique yet? Anthropic’s Contextual Retrieval and Hybrid Search

手把手教你本地部署大模型：CUDA与cuDNN环境配置全攻略本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。想在本地运行大模型，却卡在环境配置？CUDA和cuDNN是GPU加速的核心，但版本混乱、依赖冲突让无数人头疼。本文从零开始，带你避坑踩雷，5分钟搞定高性能环境，让大模型在你的电脑上“飞”起来！

手把手教你本地部署 Dify——打造属于自己的 AI 应用平台本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。Dify 是一个开源的 LLM（大语言模型）应用开发平台，由 LangGenius 团队开发。它提供可视化界面，支持：

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Octoverse：AI 推动 TypeScript 登顶 #1，每秒都有新开发者加入 GitHub转载在今年的 Octoverse 报告中，我们揭示了 AI、代理和类型化语言如何推动软件开发领域十多年来最大的变革。

13张图解Transformer和混合专家（MoE）的差别 | 大型语言模型的架构对比在自然语言处理（NLP）领域，‌Transformer模型‌因其卓越的表现能力已成为当前主导架构。然而，随着模型参数量的持续增长，‌计算资源消耗‌与‌实时推理延迟‌逐渐成为关键限制因素。为突破这一瓶颈，‌混合专家（Mixture of Experts, MoE）‌架构被提出并发展。

用Trae IDE+GLM4.6 API 搭了个小红书文案生成器，新手也能秒出爆款！附保姆级教程宝子们！作为每天要发3条小红书的带货博主，我之前天天卡在写文案这步——标题加不加emoji？标签怎么打才精准？明明产品很好，写出来就是没人看…直到上周用Trae IDE+GLM4.6搭了个专属文案生成网站，现在输入关键词，10秒就能出带排版、带标签、带爆款套路的文案，效率直接翻了5倍！今天就把方法教给你们，新手也能跟着做～

终于有人把人工智能神经网络基本原理讲清楚了！生物学神经元：树突：一个神经元可以有多个树突，负责接收来自其他神经元的信号，并将这些信号传递到胞体。细胞核：维持神经元细胞的正常代谢活动，并处理来自树突的信息。

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dify和Langchain-Chatchat有什么区别？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，在智泊AI。今天介绍的开源项目 LangChain-Chatchat（原 Langchain-ChatGLM），便是一个旨在解决这一痛点的强大、全面且实用的解决方案。它不仅仅是一个简单的问答机器人，更是一个支持离线私有化部署的RAG与Agent应用搭建框架，让你能安全、高效地利用LLM处理特定领域的知识与任务。

什么是Embedding？Embedding的三大分类从“词袋”到“上下文”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，在智泊AI。在自然语言处理（NLP）的世界里，有一个词几乎无处不在——Embedding（嵌入表示）。

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记一次大模型检索增强系统中的一个问题——死板的RAG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，在智泊AI。“ RAG的机制决定了其执行流程比较死板，而Agent更符合人类的思维模式。 ”

想在 AI 领域弯道超车？这份 7 大 RAG 核心框架清单，你必须收藏！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，在智泊AI。在过去几年中，检索增强生成 (RAG) 的生态系统已经蓬勃发展。互联网上出现了越来越多旨在帮助开发者构建 RAG 应用的开源项目。这也是情理之中的事，因为 RAG 是一种用外部知识源来增强大型语言模型 (LLMs) 的有效方法。

Ollama、LM Studio只是模型工具，这款工具比他俩更全面我试了Ollama、LM Studio，最后才发现“能离线用”的AI是什么样的过去我们用AI，总是绕不开“云端”。每次调用模型，都要联网、等待、上传、再下载结果。

大模型请求/响应参数完全拆解：每个字段都是什么意思？指定要使用的AI模型版本，不同模型具有不同的能力和特点。true: 模型可以联网搜索最新信息作为回答依据

LLM 论文精读（十二）DeepSeek-OCR: Contexts Optical Compression这篇论文是 DeepSeek 又一篇巨作，发表于 2025年10月21日，距离博客成文时间 2025年10月23日约 2 天时间，总算赶上热乎的了。作者也开源了模型权重和使用方式。全文总结下来就一句话：DeepSeek 开发了一个全新的编解码器，实现了用极少量的 vision tokens 达到高精度的 OCR 解析，同时作者认为由于这个模型对 tokens 的需求极少，未来可以扩展到超长文本的应用上。

LLM API 成本的 3 个秘密：如何让服务商为你的复杂推理买单深入理解 LLM API 的定价策略，利用成本不对称性降低 70-90% 费用LLM API 的定价机制创造了一个有趣的现象：

一文讲清Transformer工作原理，36张图解 Transformer01 整体视角我们先从高层角度看一下这个模型，把它当作一个黑盒来看。在机器翻译的应用中，它接收一段源语言的句子，输出目标语言的翻译结果。