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长谷深风111

为什么你的 Tool 总被模型选错？你给一个 AI Agent 配了十几个 Tool：搜索、查数据库、读文件、发邮件、查天气、创建日程。代码跑起来后，一个很常见的问题出现了。

[人工智能]Claude、GPT、Gemini、Copilot与Llama：概念、架构、应用与评估Claude、GPT、Gemini、Copilot与Llama：概念、架构、应用与评估报告目的。本报告从工程视角介绍五类具有代表性的LLM模型家族和产品生态。内容区分基础模型能力与产品封装，解释预训练、后训练、检索增强和工具调用的关系，并讨论如何从实验性原型走向可靠的生产系统。

尝尝咸淡：从朴素 RAG 到 Graph RAG——一个烹饪问答系统的三层检索升级之路一个独立完成的生产级 Graph RAG 应用。后端约 9,000 行 Python、前端约 4,400 行 Vue3，知识图谱 5,760 个节点 / 6,055 条关系 / 323 道菜谱。本文记录它从"切块→向量化→top-k"的朴素 RAG，逐步演进到"知识图谱 + 三路混合检索 + 图多跳推理 + LLM 智能路由"的完整设计与工程权衡。

33B 音画模型塞进 Apple Silicon，h3.c 重写了哪些 Runtime 职责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。

一张图看懂AI、机器学习、深度学习和生成式AI之间的关系最近几年，“AI”这个词几乎无处不在。你可能听过“机器学习”、“深度学习”，还有“生成式 AI”——比如 ChatGPT、Sora、Midjourney…… 但它们到底是同一个东西的不同叫法？还是层层递进的技术升级？

小红书算法一面十一# 基于MoE的模型架构全景解析MoE（混合专家模型）核心思想是**将模型总参数量与单次推理计算量解耦**，通过稀疏激活专家子网络实现高效扩展。以下按时间线与创新维度，系统介绍主流MoE架构的设计特点、核心突破与适用场景。

Mooncake在LLM的kv cache offloadKV Cache 在 AI 服务器里要存，但存哪里？这背后是一个根本性的物理约束——存储器不可能三角：快、大、便宜，三者不可兼得。

DeepSeek Harness 上手：一切皆插件的 Agent 运行时，核心流程怎么走发布日期：2026-08-21 标签：DeepSeek / Agent Harness / Cordis / 插件架构 / Tool Calling / 工程实践项目：deepseek-ai/deepseek-harness

模型“开源”了，就能直接拿来做 Agent 吗？当我们开始给 Agent 选择底座模型时，“开源还是闭源”几乎是绕不开的问题。但只要你做过模型部署，就会发现一个很有意思的现象：

【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%。