llm

【第三部分：第一个 Agent 应用】10. 不使用框架，手写一个最小 Agent前面的文章，我们已经分别介绍了 Context Engineering、Function Calling、Structured Output 和 RAG。这些能力单独看并不复杂，但真正进入 Agent 开发后，还需要回答一个问题：

模型分数涨了，它真的学会了吗？LittleLearner 拆开了三种可能给模型加几万条 SFT 数据，再跑一轮 GRPO，数学分数从 30 分涨到 50 分。这个结果通常会被概括成一句话：模型学会了更多数学。

V073：SDD 规范驱动开发：文档即代码，两次创造与 proposal/design/task 三份规范Vibe Coding（氛围编程）很上头：打开 AI Coding Agent 的交互面板，不停地给 AI 下任务——"帮我做一个用户认证系统"，AI 疯狂生成代码，第一天效率翻倍，第二周开始返工（AI 在猜），第一个月陷入自我怀疑。第六十二天的笔记指出：问题不在 AI 能力，而在我们给大模型的上下文不够。解法是一种新的 AI 协作范式——SDD（Spec-Driven Development，规范驱动开发）：先撰写文档、设计好项目，再让 AI 按规范写代码。这篇文章把这套范式拆开讲清楚，并用一个 Chr

要有锋芒_不要疯忙

Transformer 是什么？--LLM知识（一）一句话回答：Transformer 是一种让模型在处理一句话、一个段落或一张被切分后的图片时，能同时查看所有相关部分，并据此更新每个部分含义的神经网络架构。

DeepSeek Harness：一次 Prompt 如何变成 Turn、Step 与工具事件用户输入一句“检查这个项目并修复测试”，系统什么时候算接收，什么时候算开始，什么时候算完成？如果把一次 Prompt 直接等同于一次模型请求，工具一出现，边界马上崩掉：模型先请求读文件，工具返回以后还要再调用模型；中途可能插入 steering，也可能取消；一个请求失败后，策略还可能决定重试。最后 SDK 看见 Agent 回到 idle，却不一定能把这次 idle 唯一归因给最早那条消息。

AINative软件工程

LLM 请求重试耗尽之后：Dead Letter Queue 工程实践你的 LLM 应用加了重试。但重试耗尽之后，那条请求去哪了？凌晨两点，我们的报告生成任务静静地失败了。

【大模型应用开发】LLM 到底是什么，以及它是怎么训练的你有没有想过一个问题：为什么 ChatGPT 能跟你对话？它不是"搜答案"。如果你问它"1+1 等于几"，它不是去百度查，而是"算"出来的。更准确地说，是"生成"出来的——它基于你输入的文字，一个 token 一个 token 地预测下一个字该是什么。

2026 LLM 成本计算指南：Token 价格、推理费用与降本方法根据 2026 年 State of FinOps Report 的调查数据，去年接近四分之三的企业都出现了 AI 成本超出预算的情况。造成这一差距的一个重要原因，就是很多团队在工作负载进入生产环境之前，没有先做好准确的 LLM 成本测算。

DeepSeek Harness、Codex、Claude Code、LangGraph 应该怎么选：先判断你缺的是产品、底盘还是工作流“DeepSeek Harness 和 Codex、Claude Code、LangGraph 谁更强？”

pi 扩展机制：加载、执行与能力pi 的扩展系统解决一个问题：把 agent 内部流程以事件形式暴露出来，让外部代码能观察、拦截、修改它的行为。Claude Code 这类 agent 默认是黑盒——你不知道它中途改了哪些文件、跑了哪些命令、每一轮花了多少 token、有没有切模型。pi 的做法是给一套扩展机制，把内部流程白盒化，挂回调就能拿到这些信息。

vivo互联网技术

Octopus：基于无历史数据的梯度正交化的学习框架｜CVPR 2026作者： vivo BlueImage Lab 本文入选 CVPR 2026 CVPR（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）IEEE国际计算机视觉与模式识别会议，主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR 2026约160920篇投稿，接收率约25.42%。

Langfuse 集成源码：batch 协议、media 上传与 mock 测试（第89篇-E75）上一篇站在使用者视角把行车记录仪装上了：handler 翻译切面、队列攒批、四道工序。这篇下到桥接层最底下——libs/acl/langfuse 这个不含任何 Eino 概念的纯 HTTP 客户端库，回答三个出门前才需要想的问题：

风格进化：让Agent越来越懂你 — 从"工具"到"助手"的关键跃迁没有风格进化的 Agent，用 100 次和用 1 次没区别 — 每次都是"第一次见面"。风格进化让 Agent 从"一次性工具"变成"越用越懂你的助手"。这是 Agent 最有"Agent 味"的能力 — 不是开发者写死的规则，是 Agent 从用户行为中自己学到的偏好。

Pi Extension 写完不等于可用：从类型检查到真实 Runtime 的证据阶梯本文用一个 Context Audit Extension 展示 Pi Tool、Command、Event 与 UI Status 的职责，并给出来源契约、官方类型检查、注册与 Mock、真实 Runtime、TUI/模型路径、生产安全六层证据阶梯。文中真实验证到 Pi v0.82.1 RPC 加载、/audit 发现与执行、 context_audit 进入活动工具面；未把 TUI、模型自主调用或生产安全写成已通过。

一只积极向上的小咸鱼

分词器tokenizer笔记12将原始文本转化为模型理解的数字序列 LLM负责“理解和生成”，而tokenizer负责“把语言变成模型能理解、可复用的格式” 分词器会影响模型能力：token划分得太“碎片化”或太“笼统”，都会影响表达效率；所以：

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LLM Token Budget 工程实践：给每个请求设上限，让成本和质量都在掌控中我们的 AI 总结功能上线第三天，成本告警炸了。复盘之后发现：有几条用户上传的长文档，每次请求的输出 token 数超过 4000，而我们并没有设置任何 max_tokens 限制。模型默认往长了生成，单次请求成本是预期的 6 倍。更糟的是，有个 Agent loop 在某个工具返回异常数据后开始反复重试，三分钟消耗了我们一天的 token 配额。

小红书算法一面八# DeepSeek R1的MLA：KV缓存的低秩压缩革命MLA（Multi-Head Latent Attention，多头潜在注意力）是DeepSeek R1前3层采用的核心创新机制，其**通过低秩联合压缩技术将KV缓存大小降低90%以上**，同时保持与标准多头注意力（MHA）相当的性能，为长上下文推理与高吞吐量部署提供了关键支撑。

大模型到底怎么分类？从“聊天模型”走到 Agent 模型选型我有个前同事做 Java 开发的，最近被迫转行做 Agent 开发，他们公司要求不转型就拜拜，所以也只能硬着头皮上了，每天晚上都跟打了鸡血一样要找我聊五块钱的~

小红书算法一面七Transformer 编码器（Encoder）的**多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）**与解码器（Decoder）的**掩码多头自注意力（Masked Multi-Head Self-Attention）**，核心差异源于两者的任务目标不同：**Encoder 负责“理解输入序列的全局语义”，需双向关注所有 token；Decoder 负责“生成连贯的输出序列”，需单向关注已生成的 token，防止泄露未来信息**。

京东云开发者

让AI真正参与工作！JoyDesk已上线京东云大模型正加速走向产业应用，AI也正在从“回答问题”迈向“完成任务”。越来越多企业开始将AI应用到研发、办公、营销、运营等业务场景。然而，工具分散、知识难沉淀、业务系统割裂，以及安全治理不足等问题，成为AI价值落地的瓶颈。企业需要的不只是一个AI工具，而是一个能够真正参与工作的AI平台。