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带刺的坐椅

Spring AI 2.0 GA 倒计时：先别急，来看看 Java AI 框架的另一条路2026 年 5 月 28 日，Spring AI 2.0.0 GA 正式发布在即。对于 Java 开发者而言，这无疑是 AI 工程化的一座里程碑。但在你决定 All In 之前，不妨花十分钟，了解一下 Java AI 框架的另一条路。

大模型真好玩

从RAG到LLM Wiki：一文看懂大模型+知识的演进路线大模型帮我们处理了海量文档，但知识依然困在模型的参数里，很难真正“生长”。RAG 技术把文档切片存入向量数据库，提问时快速检索相关片段，看似解决了知识持续注入的难题，可忽高忽低的效果却暴露了一个扎心的事实：知识明明“存”在那里，却好像从未真正“属于”过你。

玩转 LangChain：从 Prompt 模板到多场景 AI 交互实战在大模型应用开发中，Prompt 工程是核心环节之一，而 LangChain 作为主流的大模型开发框架，为 Prompt 的灵活构建与调用提供了强大支撑。本文将结合实际代码案例，带你从基础 Prompt 模板到少样本（Few-Shot）提示模板，一步步掌握 LangChain 在多场景下的 AI 交互实战技巧。

LSTM 原理详解手动编写LSTM模型代码b站手把手编写lstm模型普通 RNN 有长依赖遗忘问题：序列很长时，梯度反向传播会梯度消失/梯度爆炸，RNN 记不住很早之前的信息,就像鱼的记忆只有7秒。 LSTM（长短期记忆网络）就是为了解决：长序列记忆、梯度消失问题,就像添加一个日记本,将记忆写到本子上。

深入认识 Agent —— 智能体开发框架目录：用 Copilot 学 Agent —— AI 编程的新范式深入认识 Agent —— 实现你自己的 Agent 深入认识 Agent —— 智能体开发框架

2026十大LLM研究突破：扩散语言模型挑战自回归、Unicode隐形注入、AI操纵性评估 — 大模型从狂飙走向可控2026年5月，Hugging Face 论文热度榜上十篇高票 LLM 论文指向同一个方向：大模型的核心命题变了。

GameGPT 初赛方案设计训练入口+主入口十、训练入口# train.pyimport os, json, joblibimport numpy as np

阿里 RynnVLA-002 源码深度拆解：一个 7B 模型如何同时当机器人大脑和世界模拟器一个 Transformer，两种人格：左手操控机械臂做动作，右手预测下一帧画面。阿里达摩院用 LIBERO 97.4% 的成绩证明这不是玩具。

字节跳动开源

局中局！给 Agent 装上 OpenViking，它们竟然学会了“记仇”和“伪装”？作者｜字节跳动 Viking 团队GitHub｜github.com/volcengine/…从“单一 ChatBot”到“人与多 Agent 协同”，越来越多的系统开始将 Agent 组织起来，完成更复杂的任务。然而，缺少能够长期协同进化的记忆，协作起来像在经历“初恋 50 次”，它们记不住“谁在过去做了什么”，无法沉淀共同经验，更难在复杂博弈中形成“记仇”、“结盟”或“深度伪装”等高阶群体行为。

不懂的浪漫

从看清到理解：CNN、Transformer 与 RAG 背后的 AI 架构迁徙一个 CV 旧人眼中的模型范式迁移：从视觉识别、语义建模，到外部知识与 Agent 系统。今天很多人一提 RAG，就直接想到向量数据库。这个联想并不奇怪，因为向量数据库确实是 RAG 最常见的基础设施之一。

目黑live +wacyltd

算法备案的实操指南（含截图示例）本文目录01 为什么大厂技术出身，更容易踩坑？02 算法备案全景图：你要哪种备案？03 2026年新规重点：数字虚拟人备案全解析

Paraverse_徐志斌

【AI Agent】常用架构模式：ReAct、Plan-and-Execute、Reflection为什么需要 Agent 架构模式，在传统 LLM 应用中，大模型通常是根据用户输入直接生成答案，这种方式适合简单问答，但在真实业务场景中往往不够用。

混合检索+重排序：当前 RAG 精度提升最成熟的工程路径RAG 的回答有引用，但引用是真的吗？这篇论文用"混合检索→重排序→保守生成→逐条验证"四步流水线，在生物医疗 QA 上做到了 100% 引用准确率。方法不炫，但管用。

名字不好奇

大模型如何理解上下文：Attention 机制详解上篇文章留下了一个问题。Embedding 让大模型在高维空间里建立了词与词之间的语义关系——"法国"和"巴黎"靠近，"猫"和"狗"是邻居。但 Embedding 有一个根本缺陷：它只描述词本身，不描述词所处的环境。

agentscope-harness vs solon-ai-harness：Java 智能体「马具引擎」的双雄对决2026 年，Java AI 智能体开发领域正在经历一场「运行时层」的竞赛。阿里系的 AgentScope Java 和杭州无耳的 Solon AI 框架，分别交出了各自对「AI Agent Harness」的理解答卷。本文从架构设计、功能覆盖、开发者体验三个维度，对两者进行深度对比分析。

RAG 系列（十五）：CRAG——检索结果不好时自动纠偏前面几篇优化了检索质量：更好的分块、更精准的排序、更聪明的问法。但有一个根本性的问题一直被回避：如果知识库本来就没有这个问题的答案呢？

老板逼我上AI，我偷偷在浏览器里跑LLaMA，省下20万API费老板看了竞品，眼睛发光：“我们也上AI！用户问啥都得秒回！” 我默默算了算OpenAI的账单——一个月2万，一年24万，够全组去三亚团建三次。于是我干了件疯狂的事：把AI模型塞进用户浏览器里。不用服务器，不花一分钱API，用户电脑自己跟自己聊天。老板看着账单上的“0”，问我是不是偷偷充了值。

龙侠九重天

DeepSeek V4 深度解析：从架构创新到开发者生态的全面解读值得注意的是，DeepSeek 宣布 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 将于 2026年7月24日停用，前者将迁移到 V4-Flash 的 non-thinking 模式，后者迁移到 thinking 模式。

Agent 工程化系列 · 第 06 篇_MCP是什么协议从工具接入到上下文标准化，讲清 Agent 如何连接外部世界。这一篇继续沿着 Agent 工程化系列往下走。前两篇我们把 LLM、Agent、Workflow 的边界讲清楚；第 04、05 篇讲了 Function Call 是什么，以及它在底层如何把“自然语言意图”变成“结构化工具调用”。

带刺的坐椅

agentscope-harness vs solon-ai-harness：Java 智能体「马具引擎」的双雄对决2026 年，Java AI 智能体开发领域正在经历一场「运行时层」的竞赛。阿里系的 AgentScope Java 和杭州无耳的 Solon AI 框架，分别交出了各自对「AI Agent Harness」的理解答卷。本文从架构设计、功能覆盖、开发者体验三个维度，对两者进行深度对比分析。