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机器人策略 90% 与 92%：为什么两个百分点通常不足以证明更摘要：100 次 rollout 中成功 90 次和 92 次，不能仅凭两个百分点给策略排序。本文从单组区间、差值区间、配对四格、任务层级与功效设计出发，给出一份可在实验前签署、实验后复核的机器人成功率证据合同。

阿里云大数据AI技术

PAI支持一键部署Qwen3.8-Flash-Next、GLM-5.3等最新开源模型近日，Qwen3.8-Flash-Next 和 GLM5.3 相继发布。PAI 支持一键部署 Qwen3.8-Flash-Next、GLM-5.3 和 GLM-5.3-Flash-BF16。

企业如何把通用大模型训练成行业模型：Continued Pre-Training实战指南作者：吴佳浩Alben撰稿时间：2026.5.3 更新时间：2026.8.18今天咱们的目标读者是：负责大模型落地的工程师、算法团队、AI Infra 团队

大模型是怎么来的：从数据到 Foundation Model作者：吴佳浩Alben撰稿时间：2026.5.1 更新时间：2026.8.17核心问题：一个百亿、千亿参数的大模型到底如何诞生？

转写完全正确，语音 Agent 为什么还是做错了决定摘要：同一个实时语音系统可能在诊断题里识别哭腔、恐惧或讽刺，进入多轮业务任务后却继续按文字执行。本文不把情绪标签当真值，而是交付三组配对测试和一条 Voice Evidence Decision Trace，用 terminal action 验证声音证据是否真正改变决定。

Darling噜啦啦

从 SSE 到 LLM 流式输出：搞懂前端实时通信的两种姿势ChatGPT 的打字机效果是怎么做的？为什么 AI 回答能一个字一个字蹦出来？答案就是流式输出。但前端实时通信有两条技术路线——SSE（Server-Sent Events）和 LLM Stream API，它们原理相似却场景不同。本文从一个原生 Node.js SSE Demo 出发，到 LangChain 的 LLM 流式调用，彻底拆解流式输出的全链路。为什么 HTTP 能"边传边显示"？EventSource 为什么只能 GET？chunk 到底是什么？建议收藏后跟着代码实操。

William一直在路上

MCP 规范版本对比：2025-11-25 vs 2026-07-28

Baseten vs DigitalOcean、RunPod：7 个 AI 模型部署平台横向对比Baseten 已经建立起较强的市场认知：它以专属、单租户 GPU 部署为核心，并通过开源的 Truss 框架来打包和交付模型。同时，它在安全合规方面也做得相当扎实。这和那些构建在第三方硬件之上的 LLM 路由器是完全不同的定位，因此尤其适合需要把自定义模型真正部署到生产环境的 AI 产品团队。

任务规划器的三种范式对比:ReAct、Plan-and-Execute 与 Tree-of-Thought 在真实业务中的取舍上一篇文章讲 Function Calling,解决的是"模型如何调用工具";但工具再多,没有规划能力,Agent 就只能做"一次调用"的简单问答。真正复杂的业务诉求——“帮我对比三家供应商的报价并生成采购建议”——需要 Agent 自己拆解成多个子任务、决定执行顺序、根据中间结果调整后续步骤。这个"拆解与决策"的过程,就是任务规划。

32GB 显存，凭什么跑 56GB 大模型？从 Shared Memory 到 AI 异构内存架构从 Shared GPU Memory、CPU Offload 到 GGUF，看懂消费级硬件如何突破显存限制。

为什么每个人最终都会使用 Agent？从 LLM 到 Agent，看懂 AI 为什么一定会走向执行时代作者：吴佳浩Alben撰稿时间：2026.8.2更新时间：2026.8.4先问一个问题。如果 ChatGPT、Claude 已经这么聪明——能写代码、能写论文、能通过各种专业考试——为什么 OpenAI、Anthropic、Google、微软,几乎在同一个时间窗口,不约而同地把研发重心转向了同一个方向:Agent?

🎮 豆包完胜 DeepSeek ？！零玩家竞技场，AI Agent 专属对弈！“斗之力，三段！”望着测验魔石碑上面闪亮得甚至有些刺眼的五个大字，豆包面无表情，唇角有着一抹自嘲，紧握的手掌，因为大力，而导致略微尖锐的指甲深深的刺进了掌心之中，带来一阵阵钻心的疼痛……

加了 1 个参数，GLM-5.3-Flash 便宜了 6.3 倍我们问了 GLM-5.3-Flash 一个非常简单的问题：SSH 默认使用哪个端口。它用了 625 个输出 Token，最后才给出答案：“22”。

图像生成为什么需要独立的 Gateway 抽象：参数、重试与幂等设计调用方看到一次 generateImage()，供应商侧却未必只收到一次请求。AI SDK 的官方文档明确说明：当 n 超过模型单次生成上限时，SDK 会自动拆成多次并行调用；API 还提供 maxRetries，当前参考页给出的默认值是 2。一个看似原子的 SDK 调用，已经可能展开成多次有独立费用和失败状态的供应商 Attempt。

微调和 RAG 各自的优劣势是什么？要厘清 RAG 与微调的分水岭，首先必须理解大语言模型（LLM）内部两种截然不同的记忆载体微调（Fine-Tuning）：本质是在修改模型的参数化记忆。试图通过梯度下降，将海量的行业专业知识直接“烧写”到模型的神经元权重中。

RAG 接个向量库就完事？从切块到重排的 7 步流水线，我替你踩了 8 个深坑这篇默认你写过 LLM 应用、调过 embedding、被"答非所问"和"一本正经胡说八道"折磨过。我们直接从一个上线后老板拿着错误答案找上门的故障拆起，把它归到几个机制性真凶，再给你一份上线前能直接照着过的 8 坑清单。最后你会发现：RAG 早就不是"数据库查询"，而是一门把证据动态喂给模型的上下文管理学科。

LightRAG Query Pipeline 核心架构与源码设计分析报告（2）在完成 LightRAG 整体系统架构、Document Index Pipeline、Storage 抽象以及 Query Pipeline 总体流程的分析之后，本阶段开始进入 LightRAG 查询链路的核心源码。

得物小摊 AI Native 演进实录：用 Harness 构建可控 AI 交付得物小摊是一个从 0 到 1 孵化的创新业务。在一段时间里，我需要同时负责 H5、运营后台、Node 网关和 Go 服务的设计、实现、联调和交付。

我用 Python 做了一个 Token 计算器：一段文字到底消耗多少 Token？前面我们介绍过：大语言模型并不是直接处理我们看到的文字，而是先把文本切分成 Token。理解这个概念之后，很快就会遇到一个实际问题：

从对话记忆到状态控制平面：长程 Agent 的状态治理工程目录一、范式迁移：长程 Agent 的瓶颈正在从“会不会做”转向“能不能持续正确地做”（一）Prompt 优化的边际收益正在下降