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LLM Benchmark ：大模型评测背后的门道每次新模型发布，厂商都在拿各种 Benchmark 数字轰炸你。这篇文章帮你搞清楚：这些数字到底意味着什么，哪些值得看，哪些可以忽略，以及如何用 Benchmark 真正选出适合自己业务的模型。

分享: 如何利用workbuddy来构建批量自动化任务.本文实现利用workbuddy来实现一个批量化的复杂任务示例: 要完成的目标. 批量自动化地让 workbuddy实现阅读链接, 先转纯文本保存, 再写出总结摘要保存, 最后提取10大关键字保存.

还在追顶配模型？GPT 5.6 已经把玩法彻底改了这两天帮朋友整理一份行业研报的基础资料，前前后后跑了大几十轮 API，今早一看账单愣了 —— 快两百块的额度，一半都花在了用户反馈分类、资料格式整理这种没什么技术含量的活上。

LangGraph 子图使用和房源搜索Agent综合案例实现在LangGraph中，子图是另一个图中的一个节点，可以独立开发和测试，也可以被多个主图复用。子图可用于：

让大模型“先想再答”：Chain-of-Thought Prompting 论文精读——CoT 为什么能激发多步推理？论文：Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models 作者：Jason Wei、Xuezhi Wang、Dale Schuurmans 等会议：NeurIPS 2022 博文作者：千天夜

别再被跑分骗了：大模型 Benchmark 到底在考什么？每次新模型一发布，我点开宣传页第一眼就是扫那一排数字。MMLU 90+、GPQA 登顶、HumanEval 行业领先…… 各家都把自己的分数摆得明明白白，清一色的 “业界第一梯队”。

大模型底层学习（二）- 预训练（Pre-training）流程概览过去半年在 Agent 方向投入了大量精力，从 Agent 记忆架构设计到 Skill 工程化落地，积累了不少实践经验。但回头审视，发现自己一直停留在应用层——知道怎么调、怎么排、怎么蒸馏，但对底层为什么是这样缺乏系统理解。

Agent 开发的五种架构范式及选型思路随着大语言模型（LLM）能力的飞速发展，基于 LLM 的智能体（Agent）已成为构建下一代 AI 应用的核心组件。然而，面对复杂的业务场景，开发者常常面临一个关键抉择：应该采用哪种 Agent 架构？

React+TS+Tailwind实战：在浏览器里跑DeepSeek-R1端侧模型React+TS+Tailwind搭建DeepSeek-R1-WebGPU端侧推理。拆解函数组件、JSX、合成事件、useState、Progress封装、组件树，展示AI时代前端工程化实践。

吃饱了得干活

LangChain Agent 高级玩法：命名、结构化输出与流式模式让你的 Agent 不止于“聊天”，还能精准提取数据、实时反馈进度LangChain 的 create_agent 让我们能轻松构建具备工具调用能力的智能体。但很多同学只停留在“一问一答”的层面，对于 Agent 的身份标识、结构化输出、流式控制这些高级特性却了解甚少。

AINative软件工程

LLM 生产环境的 Prompt 注入防御工程实践：5 层防护体系与真实攻防案例上线三个月后，我们的内部 AI 助手收到了这样一条消息：这条消息没有触发任何报警，LLM 照常处理了它——然后输出了一段让我们团队沉默了五分钟的内容：它开始逐字复述 system prompt。

LLM.deepseek: 2026-7-24工作总结今日工作总结（2026-07-24）一、主要工作内容SANDBOX域函数测试与验证SANDBOX域新函数框架创建

大模型的“高考成绩单”：读懂Benchmark，选对真·生产力模型跑分是门槛，不等于生产力。GPT-5.6 真正带来的，不是更聪明，而是一套“按难度分配任务”的工作系统。

AI 评测系列（04）：RAG 评测——RAGAS 四指标实战与一个反直觉发现RAGAS（RAG Assessment）是专门为 RAG 系统设计的评测框架，四个指标各自衡量 RAG 流水线的不同环节：

Darling噜啦啦

GPT-5.6 意味着什么？从 Benchmark 跑分到模型分层，读懂 AI 行业的三个真相2026 年 7 月 9 日，OpenAI 正式发布 GPT-5.6 系列，一口气推出 Sol、Terra、Luna 三个分层的模型 $TRAE_REF。消息一出，讨论迅速集中到两个问题："跑分涨了多少？谁是最强模型？"但如果我们只关注跑分，就彻底错过了这次发布背后真正的行业信号。本文将从 Benchmark 体系的本质、GPT-5.6 的模型分层策略、以及"可编程工具调用"三大维度，帮你建立对当前 AI 行业竞争格局的清醒认知。

今天我们讲讲大模型的“核心”技术：蒸馏（Model Distillation）作者：吴佳浩Alben撰稿时间：2026.7.18更新时间：2026.7.23很多人都会有一个疑问。现在开源模型遍地都是，DeepSeek 的推理成本已经低到令人惊讶，为什么各家大模型公司仍在持续投入模型蒸馏？如果只是站在 API 使用者的角度，这个问题确实很难理解——按量付费、直接调用，多简单。但当你真正开始训练、部署和维护一个大模型时，答案会变得完全不同。据业内普遍推测，**Claude 的实际参数规模已逼近 6 万亿。**一次完整训练，成本高达数千万甚至上亿美元；每一次在线推理，都在持续消耗

怎么优雅地在GPUStack上使用minerU？如果你搞过 AI 知识库，那你一定听过 MinerU 的大名。这家伙专治各种不服——哦不，专治各种复杂的 PDF 文档，甭管是密密麻麻的公式还是乱七八糟的表格，它都能精准地转成 Markdown 格式。在 AI 知识库里，海量的 PDF 嗷嗷待哺，等着被转成 MD 喂进去呢。

DeepRearchSystem 0x00：初识最近在关注跨境电商相关的东西，难免会从网上搜索各种资料。但是吧，感觉事倍功半的几点有：正好最近也算系统性学历 LLM 相关的知识，于是就想做一个从某一议题出发最终输出系统性研究报告的 Agent。由于不仅仅是简单的搜索，而是带迭代逻辑的深度搜索。这也是 DeepRearchSystem 的缘起。

文档切割与RAG管线：从网页爬取到语义检索的完整闭环摘要：从网页爬取到向量检索，拆解RAG知识库构建链路：cheerio提取网页内容、RecursiveCharacterTextSplitter语义切割、向量存储与相似度检索，理解文档分块背后的设计哲学。

知识蒸馏：大模型教小模型，远不止背答案那么简单摘要：从 DeepSeek 被指控蒸馏 OpenAI 的争议切入，拆解知识蒸馏的核心机制——硬标签只背答案，软标签才是思维方式的传承，用化学蒸馏和米其林大厨带徒弟两个类比，把暗知识的本质讲透。