llm

【LLM】GLM-5.3-Flash模型MVBench 和 MMVU：我们使用的参数设置为温度=1.0，top_p=0.95，最大上下文长度为 256K 个令牌。对于那些原生支持视频输入的模型，比如 Gemini 3.7 Flash，我们可以直接将原始视频作为输入进行评估。而对于那些不支持视频输入的模型，我们会采用默认的 1 帧每秒的提取策略。如果提取出的帧数超过 API 的最大限制，我们会在整个视频范围内进行均匀采样，直到达到这个最大帧数限制为止。

把生产 Agent 事故 Trace 变成可重放的回归测试集封面 01: 退款事故修完又复发, 5 次转化是永久发布门线上 Agent 把退款工具当作查询工具, 重复创建工单, 引用了错误知识库, 团队修完 Prompt 后在工单里写一句"已解决"。几周后升级模型, 同类错误再次出现。问题不在于团队没有日志, 而在于日志没有被转换成可重放、可判定、与训练隔离的测试资产。

开放权重之后，为什么 Agent 仍然无法复现：真正缺的是可重放行为证据同一个开放模型、同一条用户指令，两支团队做出的 Agent 可能完全不像同一个系统。一支能在工具超时后换路重试、验证外部状态再结束；另一支遇到 403 仍继续编造"操作已完成"。差别未必来自权重。系统 Prompt、工具 Schema、权限、失败样本、数据混合方式与评测器，都可能改变最后的行为。

AI Agent 的记忆机制摘要：在人工智能从传统的“单轮对话生成”迈向“自主决策智能体（Autonomous Agent）”的过程中，记忆机制（Memory Mechanism）是决定 Agent 是否具备长周期任务执行能力、个性化交互能力以及自主演进能力的核心分水岭。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 周榜(2026-08-30)生成于：2026-08-30共发现热门项目： 18 个Token赞助：siliconflow前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。

Agent 的长短期记忆系统摘要：大语言模型（LLM）本身是无状态（Stateless）的概率推理引擎，单次请求结束后即失去上下文。要让 Agent 具备跨会话的持续进化、个性化交互与复杂长任务规划能力，必须为其构建一套类脑的长短期记忆系统（Memory System）。

Embedding：从 Token 到向量表示上一篇介绍了 Token。文本进入大模型后，通常会经历以下过程：例如：但 Token ID 只是词表中的索引，并不直接携带可解释的语义。假设：

Eino + DeepFlux 实战全景复盘：100 篇，从 5 分钟 Demo 到企业级平台（第100篇-E86）这是第 100 篇，收官篇。不拆新源码——反过来，把 99 篇走过的路和 DeepFlux 这个真实仓库放在一起盘一遍。

Python数据分析案例85——大模型微调全流程(SFT的LoRA微调)有一年没更新了，最近学习了大模型的微调的流程，总结一下。我们都知道大模型的训练分为三个阶段，预训练，SFT和RHLF。让deepseek总结一下：

复杂任务怎么做的任务拆分？摘要：在构建大语言模型（LLM）驱动的自主智能体（Agent）和企业级复杂应用系统时，开发者面临的核心瓶颈往往不是模型基座的单次生成能力，而是面对跨越多个领域、依赖多工具交互、耗时较长的“复杂长链路任务”时系统的崩溃与失控。

ReAct、Plan-and-Execute、Reflection 三种范式有什么核心区别摘要：构建一个稳定、高可用且具备复杂推理能力的智能体（Agent），核心难点不在于大模型（LLM）基座本身，而在于认知控制流与规划执行范式（Cognitive Architecture）的设计。

（2024|DeepSeek & 北大，Loss-Free Balancing，每专家偏置，QB）MoE 的无辅助损失负载均衡策略论文地址：https://arxiv.org/abs/2408.15664ICLR 2025：https://openreview.net/forum?id=y1iU5czYpE

GPT-5.6 的 ultra 模式凭什么开 4 个 Agent 并行跑？——多智能体协作，是把"一个聪明人"换成"一个团队"本文从一个你大概率已经遇到的真实场景开始，逐个用事实和数据解决。最后你会发现：2026 年 8 月密集刷屏的 GPT-5.6 ultra（4-Agent 并行）、刚曝光的 OpenAI Astra（多智能体长程协作）、拿下 ARC-AGI-3 满分的 NVIDIA AVO，踩中的是同一套被低估的原理——单模型的上限，正在被"系统"接管。

Agent 说「我已经改好文件了」，这句话到底能不能信？用 AI 编程工具的人多半见过这个场面：它一路说得很笃定——「已定位到问题」「已修改 shipping.ts」「测试已通过」——你一看文件，一个字没动。

夫唯不争，故无尤也

On-Policy Distillation（OPD）和reinforcement （RL）结合你这里说的 OPD，在当前 LLM 后训练 / Agent 语境里，通常指 On-Policy Distillation，在线策略蒸馏。

h3.c 的 fast 模式到底删了什么：六个计算轴不能混成一个开关很多推理工具把优化收进一个 fast=true。速度变快后，用户只看到总耗时下降，却不知道程序少算了哪些部分，也不知道画面出错时应该撤回哪个开关。

Qwen3.8-27B 部署Qwen3.8-27B 是 Qwen 开源的多模态稠密（Dense）模型，于 2026-08-14 发布。

Eino ADK——Agent 的完整生命周期：从创建到中断恢复（第98篇-E84）上一篇讲了数据库迁移怎么不翻车。但 Agent 本身是怎么跑起来的？创建、执行、工具调用、中断、恢复——这些生命周期节点 Eino ADK 怎么管？