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Harness 实战：用 Android 登录模块搭一套可靠的 Agent 开发环境系列第 6 篇 · 前置：第 1 篇 → 第 2 篇→ 第 3 篇→ 第 4 篇→ 第 5 篇前五篇讲了 Harness 的理论。这一篇用一个真实的 Android 开发场景——从零搭建一个登录模块的 Agent 开发环境——把七层全部落地。

全栈弄潮儿

周复盘：把 AI 当实习生，还是当工程搭档？这两周，我们已经做了不少事情：看起来，我们已经掌握了很多技巧。但技巧越多，越容易出现一个新的问题：有人把 AI 当作一个“高级搜索框”。

程序员清风

系统架构设计：模型服务、业务服务与知识库如何拆分完成需求分析后，AI 后端项目需要进入架构设计阶段。架构设计要回答的核心问题不是“用哪个模型”，而是系统如何拆分、各模块职责如何划分、数据如何流动、哪些能力可以独立扩展，以及出现故障时如何隔离影响。

倔强的石头_

我给 WorkBuddy 设了个闹钟：每天上午十点半，一份 AI 日报自动送进微信做 AI 相关内容的人都有一个共同体感：消息太多了。新模型发布、框架升级、政策、开源项目……信息散在十几个群和几个新闻端里，每天刷新闻的时间比写东西的时间还长，而且大部分刷到的内容最终一条也没用上。

向量数据库怎么选：RAG 项目最该比较的 8 个维度（深度拆解）一篇关于向量数据库选型的独立分析。不写通稿，只说真话。阅读时间：约 11 分钟 | 标签：#向量数据库 #RAG #技术选型 #国产数据库

国内适合设计师的AIGC学习平台哪个好？能贴合商业设计实战这两年做设计的朋友应该都有同感：AI工具一个月一迭代，客户的需求却先一步变成了"能不能用AI快速出一版"。靠零散刷视频自学，很容易停在"会出图、不会交付"的阶段，出的图没法直接进商业流程，提示词换一个工具就失效。过去一年，我在几个平台之间来回切换学习，把一些真实感受整理出来，给同样想系统补AIGC的设计师做个参考。

从 Jev 说起：快慢模型如何协同调度，以及这背后需要解决什么问题近期 TypeSafe AI 的 Jev 模型引起了不少关注。它不做自回归文本生成，而是给定状态与一组预定义问题，一次前向输出 Choice / Score / Null 的概率分布与置信度，端到端 70–500 ms。这个变化看似只是「更快更便宜」，实际上改变的是输出的形状——概率可以直接参与计算，而文本必须经过解析才能变成数字。本文从这一处差异出发，记录一条由浅入深的推导路径。

全栈弄潮儿

我的代码审查 Prompt：从“能跑”到“可维护”上一篇文章，我们讨论了 AI 生成的代码最容易在哪些地方埋坑。但只知道风险还不够。真正进入开发流程时，我们还需要一套可以重复使用的审查方法：

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具身智能专题：机器人也有Scaling Law？智元GE-Act 2.0用3万小时真机数据给出答案（1）《三年面试五年模拟》AIGC / LLM / AI Agent 算法工程师与开发工程师求职面试秘籍，独家资源见 WeThinkIn/AIGC-Interview-Book，欢迎 Star！（2）AIGC / LLM / AI Agent 算法岗与开发岗求职面试内推学习社群，涵盖 AIGC、LLM 大模型、AI Agent、传统深度学习、自动驾驶、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、大数据挖掘、具身智能、元宇宙、AGI 等方向的最新面试干货与核心知识，欢迎加入(https://t.zsxq

别吹 Jev 了爬上来说个事，Jev 刷屏快一周了，全网都在吹「新技术路线」。后台也有不少人问我怎么看？我说句扫兴的：别吹了。

秋叶ComfyUI 3.2整合包实测：Python 3.13+Torch 2.13全栈升级，一键跑通MiniMax H3（附完整部署）本文由赛博仓鼠整理撰写，持续追踪 AI 前沿动态与工具实测。网盘资源长期更新，文末自取。2026年8月6日，秋葉aaaki发布了 ComfyUI 整合包 v3.2。这不是一次常规的版本号跳动，而是底层依赖栈的全面重构：

Jev是什么？哑巴模型居然全网爆火现在各种大模型都在拼命展现自己有多能聊、多能写，还会对用户各种吹捧，把用户哄成胚胎。但真的到了想要它干点活，它就会最直白，最不绕弯，最一针见血，最一本正经地胡说八道。其实在写业务代码的时候，很多场景从头到尾就不需要模型长篇大论。

大模型记忆系统设计：分层架构与关键技术解析大语言模型（LLM）虽然在自然语言理解和生成上表现出色，但其本质是一个无状态的函数——它不保存任何跨请求的上下文信息。实际业务场景中，无论是多轮对话、个性化推荐，还是复杂 Agent 任务，都要求模型能够"记住"之前发生的事。简单的做法是"把所有内容塞进 Prompt"，但上下文窗口（Context Window）有容量上限，并且随着对话变长，成本、延迟和"迷失在中间"的问题会越来越严重。

【LLM】第六章：LangChain框架中的大模型的创建与调用说明：本章的环境安装在第一章已经进行了详细的说明了。需要环境搭建好，才好运行本篇的代码。官方参考文档：英文文档：Models - Docs by LangChain 中文文档：https://docs.langchain.org.cn/oss/python/langchain/models

大模型预训练为何普遍单轮遍历？——从 Scaling Laws、数据重复到灾难性遗忘的技术解析在传统深度学习里，几百个 epoch 是家常便饭：ResNet 在 ImageNet 上训几十上百轮，MLP 在小数据集上甚至训到 loss 不再下降为止。数据量小、模型相对小，反复遍历是唯一合理的选择。

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具身智能专题：宇树UnifoLM-WLA-1.0用同一套权重覆盖64项真机任务（1）《三年面试五年模拟》AIGC / LLM / AI Agent 算法工程师与开发工程师求职面试秘籍，独家资源见 WeThinkIn/AIGC-Interview-Book，欢迎 Star！（2）AIGC / LLM / AI Agent 算法岗与开发岗求职面试内推学习社群，涵盖 AIGC、LLM 大模型、AI Agent、传统深度学习、自动驾驶、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、大数据挖掘、具身智能、元宇宙、AGI 等方向的最新面试干货与核心知识，欢迎加入(https://t.zsxq

AI 热点日报（2026-09-21）：AI四巨头遭反垄断集体诉讼，特朗普发起AI改名投票今日AI领域风波不断：Anthropic、OpenAI、SpaceXAI与谷歌四巨头因联合呼吁放缓AI发展被用户集体起诉违反反垄断法；特朗普在社交媒体发起「人工智能」改名投票，超18万人参与，「卓越智能」暂居第一。研究端阿里达摩院通用医疗影像模型DAMO RADAR登顶《科学》，单模型识别146种病症；产业端启元机器人发布19999元个人机器人、英伟达参投的Nscale冲刺350亿美元美股IPO。

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具身智能专题：人手视频能直接拿来训灵巧手吗？RoboTok把人手演示检索出来再训（1）《三年面试五年模拟》AIGC / LLM / AI Agent 算法工程师与开发工程师求职面试秘籍，独家资源见 WeThinkIn/AIGC-Interview-Book，欢迎 Star！（2）AIGC / LLM / AI Agent 算法岗与开发岗求职面试内推学习社群，涵盖 AIGC、LLM 大模型、AI Agent、传统深度学习、自动驾驶、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、大数据挖掘、具身智能、元宇宙、AGI 等方向的最新面试干货与核心知识，欢迎加入(https://t.zsxq

大模型 Agent 记忆系统五大技术路线解析与工程选型指南大模型的能力竞争正在从"参数规模"转向"系统能力"。一个模型能否在真实业务中持续服务，很大程度上取决于它能否长期记住用户偏好、历史上下文、事实知识和任务进度。这种能力被统称为 Agent 记忆系统。

Palantir Foundry 架构深度解析：数据、本体与AI的三层协同摘要：本文基于 Palantir 官方开发者分享会内容，结合公开技术资料进行扩展，系统梳理 Foundry 的核心架构——从数据接入、Ontology（本体）建模到 AIP 智能层。文章力求客观中立，既呈现其设计理念与技术优势，也指出适用边界与潜在风险，供企业架构与技术选型参考。