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Agent 系列（19）：Harness 完整体系——8 层防护框架全景第 17 篇介绍了 Harness 的五个要素：动作空间、人工检查点、执行边界、审计日志、回滚。五要素是骨架，能处理大多数场景。

Hermes Agent深度探索：一个会自我沉淀经验的终端智能体第一次打开 Hermes Agent，很多人会把它归类成“带工具调用的命令行 AI 助手”。这个判断并不算错，但它只描述了最外层的使用体验。真正深入源码之后，你会发现它更像一个面向长期运行的 Agent 运行时——模型只是其中一个组件，工具、会话、记忆、技能、插件、安全策略、多平台入口和状态恢复共同构成了完整系统。

让AI精确修改视觉可见的细节是繁琐的还是忍不住想上手怪不得Sora做不下去，Sora的客服处理投诉肯定很累。

【LLM技术全景】开源大模型生态：如何选择适合你的基座模型？摘要：本文是《LLM技术全景：从Token到部署》系列第六篇。随着LLaMA开源引爆生态，现在已有数十个开源大模型可供选择。但"选择困难症"也随之而来：LLaMA、ChatGLM、Qwen、DeepSeek、Mistral……到底哪个更适合我的项目？本期将系统对比主流开源模型的技术特点、中文能力、部署成本，并提供一套"模型选择决策树"，帮助开发者在2026年做出最合适的技术选型。

LLaMA-Adapter V2: Parameter-Efficient Visual Instruction Model论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.15010大语言模型（Large Language Model，LLM）的落地应用中，轻量化微调是平衡性能、算力与部署成本的核心技术路线。相较于全参数微调、低秩自适应（Low-rank adaptation，LoRA）[1] 等主流方案，Adapter 架构以模块化、高兼容性的特点，被广泛应用于 LLaMA[2] 等开源大模型的下游迁移任务。

一个工程师的 LLM 理论入门：Transformer、Attention 和 Tokenization（不带公式）你不做算法研究，但你写 Agent。理解 LLM 怎么工作，能帮你写出更好的 @Tool 描述、更准的 SystemMessage、更省的 Prompt。

没有腰的嘟嘟嘟

Easy-agent介绍目前，我的工作主要聚焦于 Agent 和 SKILL 相关领域。随着公司多个项目完成 Agent 化升级，我将项目集成 Agent 架构的经验进行总结和封装，最终开发出一个可复用组件——Easy-agent。

Apache Doris Ai Function学习Apache Doris 是一款基于 MPP 架构的高性能、实时分析型数据库。随着大模型与向量检索技术在企业级场景的加速落地，从 Apache Doris 4.0 版本开始，Doris 围绕 "AI 驱动、搜索增强、离线提效" 三大方向进行了重大升级，正式将 AI 能力深度集成到数据库内核。

微调后的 LLM 如何部署到生产环境？从GPU 推理端点的搭建、测试与上线全流程想象一下这样一个产品团队：他们针对临床病历（Clinical Notes）对一个大语言模型进行了微调。在实验室测试中，提示词和模型生成的回答看起来都棒极了。然而，紧接着有人提出了一个棘手的问题：我们如何在不将受保护健康信息（PHI）暴露给共享公共 API 的前提下，把这个模型安全地接入面向患者的移动应用中？

DeepSeek V4 Pro + Flash 分工编程：成本骤降 60%+ 的混合模型工作流Pro 和 Flash 到底怎么选？全用 Pro 太贵，全用 Flash 怕质量不行。这篇就来聊聊如何用「Pro 规划 + Flash 执行 + Pro 审查」的混合工作流，在不牺牲代码质量的前提下，把 API 费用砍掉一半以上。

OpenBayes贝式计算

LongCat-Video-Avatar 1.5开源，具备全领域泛化能力的音频驱动视频生成模型；AI Student Impact Dataset 5 万量级多公共资源速递6 个公共数据集：* EAVSD 电商广告视频分镜数据集Movie Feelings 电影情感特征数据集

Prompt工程从入门到进阶！基于通义千问实战零样本/少样本/CoT/攻防防范（附完整代码）很多同学调用大模型 API 时，常会遇到输出混乱、答非所问、风格不可控等问题；同时线上 AI 应用还普遍存在 Prompt 注入、模型越狱等安全漏洞。本文基于通义千问 + Streamlit 搭建可视化旅行助手，从零带你上手 5 大主流 Prompt 调优手法，并复现 3 类高危攻击与双层防护方案。全文代码开箱即用，适合 AI 入门、Python 实战、大模型安全方向学习。

（七）GPT2中文生成模型定制化微调训练[附源码]上一篇文章完成了 BERT 微调效果的系统测试与验收指标设计。本章进入生成式模型领域：使用 Hugging Face 上的 GPT-2 中文预训练模型，在本地语料上微调，训练一个中文古诗词生成模型。

慢慢向上的蜗牛

Qwen3-0.6B ONNX（KV-Cache）模型部署本项目演示 Qwen3-0.6B ONNX 模型通过 onnxruntime 加载并进行自回归推理的完整实现。

一键测算！一款筛选本机可流畅运行的大模型终端工具！大家好，我是 Java陈序员。在如今的 AI 时代，各种开源大模型层出不穷。当我们想要在本地部署大模型时，既要熟悉模型运行参数，还要了解自己本地机器的硬件参数，普通开发者很难依靠零散的参数表格精准判断模型和硬件的适配性。往往是耗时下载了一个个大模型，结果却与本地机器不适配！

OpenCV 5.0 重磅发布：全面技术深度解析从 C++ API 现代化到 ONNX 原生支持，OpenCV 5 带来了十年来最大的架构变革OpenCV 迎来了具有里程碑意义的 5.0 版本，这是一次彻底的重构。过去的 DNN 模块在处理 Transformer 等现代模型时显得力不从心，为此新版本完全重写了推理引擎，将 ONNX 算子支持率从 23% 大幅提升至 80% 以上，并且原生支持大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的推理。在性能方面，CPU 上的推理速度是 PyTorch 原生模式的 2.3 倍，GPU 上也提升了 1.8 倍，同

呆呆敲代码的小Y

CodeGraph 使用教程：专为代码库打造的知识图谱CodeGraph 是一个本地优先的代码智能工具，专为 AI 编程助手设计。它的核心思想是：与其让 AI 代理每次都用 grep/glob/Read 重新扫描文件，不如预先建好一张代码知识图谱，让代理直接查图作答。

【AI daily 2026-06-10】RAG 2026 已进入“Agentic RAG“时代🔗 https://arxiv.org/abs/2601.01885 解决什么：LLM Agent 在长程任务中记忆管理割裂——LTM 和 STM 各自为政，无法协同优化关键数据：5个 benchmark 平均 +49.59%（相对 no-memory），比 Mem0 高 +4.82pp；RL 训练后 token 反而 -3.1% 价值判断：今天刚读完的这篇直接指导 OpenClaw 记忆重构——“选择性记忆 > 全量存储”，Filter 工具使用率从 0.02→0.31 说明模型学会主动遗忘。RAG

海棠AI实验室

AI 时代文献综述：从检索到成稿的 RAG 五步法写在前面：这是一篇写给程序员、算法工程师，以及所有被文献综述折磨过的工程师的文章。我们会讲清楚文献综述的核心概念（主题归纳 / 共识与分歧 / Gap）、AI 时代的RAG 思维（引用可追溯），以及一套可复用的通用五步法（检索 / 筛选 / 嵌入 / 提取 / 生成）。