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盛夏光年爱学习

浅谈Agent上下文工程上下文窗口是 LLM 最核心、最昂贵，也是最稀缺的资源。如何在这有限的空间里，精准地组织、管理和提供信息，直接决定了 Agent 的性能、成本与可靠性。本文将围绕三个核心主题展开：

AI核心知识110—大语言模型之 AI Collaboration Manager（简洁且通俗易懂版）AI 协作管理员 (AI Collaboration Manager) 是企业大规模引入 AI 后诞生的一种新型管理岗位。

📉 大模型量化 (Quantization) 全维度解析：从哲学到算力量化不仅是一种“压缩技术”，更是一场关于计算效率与信息精度的深刻博弈。其核心思想是：用更粗糙但更高效的数值系统，去模拟复杂的智能行为。

【AI-27 React-13/Lesson98(2026-01-07)】Ollama 本地大模型部署与前端集成指南🤖Ollama 是一个强大的本地大模型部署工具，它让开发者可以轻松地在本地计算机上运行各种开源大语言模型（LLM）。与云端的 AI 服务（如 OpenAI GPT-4、Claude、Gemini 3.0+ 等）不同，Ollama 将模型完全部署在用户的本地设备上，无需联网即可使用，这为数据安全和隐私保护提供了极大的保障。

Asher阿舍技术站

【AI基础学习系列】五、AIGC从创意到创造AI是一个广泛而深入的概念，其定义可以从多个维度进行阐述。基本定义：AI是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性科学。

Day07-龙虾哥打工日记：Cron 任务没按时执行？从翻车到搞懂 OpenClaw 定时任务前两天搞定了浏览器自动化和飞书知识库自动化，贺哥提了个新需求：“龙虾哥，你每天早上自动备份一下 workspace 到 GitHub 吧，别老让我提醒你。”

前端营销I（From AIGC）在京东，营销并非传统意义上的“前端创意投放”，而是深度内嵌于供应链、流量、用户、商品、场域的中台化运营体系。京东上下游链路极长，从采销、仓储、履约到流量分发、转化成交、用户复购，营销的核心价值是整合——找准人、选好货、用对场。前端在这里不再只是“做页面”，而是承接中台能力、串联全链路、支撑多品类快节奏运营的关键枢纽。

高级微调调优：NEFTune 鲁棒性增强与 RoPE 长度外推在基础的参数微调（LoRA）之后，为了进一步提升模型在复杂场景下的表现——例如更聪明的对话响应和更长文档的处理能力，我们需要引入更精细的数学调优手段。

深度拆解：Weight Decay 与参数正则化的博弈论在模型训练中，如果说损失函数是“前进的拉力”，那么权重衰减（Weight Decay）就是“收敛的压力”。它确保模型在变得“聪明”的同时，依然保持“简洁”。

AIGC（生成式AI）试用 46 -- AI与软件开发过程1一切从如何验证AI开发提交的结果开始。什么能保证软件质量？是人？是软件的创造者（们）？是质量保障人员？是软件项目经理？。。。。。。是过程？用制度、过程最佳实践约束行为？软件工程？靠人还是靠过程？

CCC：CarCrazeCurator

当 Vibe Coding 遇上汽车 PID 开发：AIGC 重构嵌入式创意落地范式在汽车定速巡航 PID 参数调试的传统开发流程中，开发者往往陷入 “公式推导→代码敲写→硬件烧录→实车测试” 的低效循环 —— 哪怕只是微调一个比例系数，都要经历数小时的代码修改、环境适配和实车验证，创意被繁琐的技术细节层层束缚。而当我以 Vibe Coding（AIGC 驱动的沉浸式编码）为核心，借助 TRAE 工具完成「汽车定速巡航 PID 参数调优可视化」项目（GitHub 仓库：https://github.com/LQY-hh/PID_Vibe_Coding）时，真切感受到了 AIGC 为嵌入式

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自省式检索Self-RAG，让AI学会“知之为知之”，构建可信赖的智能问答闭环在AI技术飞速迭代的今天，RAG（检索增强生成）早已不是什么新鲜概念。它就像给大语言模型（LLM）配备了一个“外挂知识库”，让模型在回答问题时，能先去指定的知识库中检索相关资料，再结合自身能力生成答案，以此减少幻觉、提升回答的准确性。但很多人不知道的是，传统RAG看似“靠谱”，实则隐藏着一个致命的隐患——它会“一本正经地胡说八道”，也就是检索诱发的幻觉。

AI核心知识98——大语言模型之 Generative AI（简洁且通俗易懂版）生成式 AI (Generative AI / GenAI)，或者在国内常被称为 AIGC (Artificial Intelligence Generated Content)，是人工智能发展史上的分水岭。

AI核心知识108—大语言模型之 AI Aesthetics Engineer（简洁且通俗易懂版）AI美学工程师 (AI Aesthetics Engineer) 并不是传统意义上的“程序员”，而是一个横跨技术、艺术与产品的新兴复合型角色。

Python 算法高级篇：布谷鸟哈希算法与分布式哈希表在今天的计算机科学和分布式系统中，哈希算法是一项关键技术，它被广泛用于数据存储和检索。本篇博客将重点介绍布谷鸟哈希算法和分布式哈希表的原理，以及如何在 Python 中实现它们。每一行代码都将有详细的注释，以帮助你理解算法的实现。

Magnific：老旧 UI 糊成马？720p 截图重铸 4K 界面主UI丢给你一个几年前的老项目文件夹，里面全是 100KB 不到的 PNG 切图。 “老板决定把这个老游戏重制上 Steam，支持 4K 分辨率。” 他指着那些早已丢失 PSD 源文件、边缘模糊的按钮和面板，“这些拟物化的材质要全部重画。木纹要清晰，金属要有划痕，分辨率至少放大 4 倍。周一我们要看主界面的高清版。” 你看着那些分辨率只有 128x128 的像素块，心率开始加速。没有源文件，硬画材质？这跟对着马赛克画《清明上河图》有什么区别？在那在那在那用“保留细节 2.0”硬拉？拉出来的全是噪点和

（AI生成）苏格拉底提问法苏格拉底提问法是一种通过持续追问引导他人自主思考、澄清认知、发现真理的对话方法。请详细阐述苏格拉底提问法的具体步骤，并说明其核心特点。

coze-工作流-JSON数据处理本章介绍coze里面json序列化与反序列化节点反序列化：用于把JSON字符串转化为结构化的对象，比如将下面的第一块代码内容转变为第二块内容序列化：用于把结构化对象转化为JSON字符串，比如第二块代码转变为第一块

AI核心知识107—大语言模型之 Prompt Engineer（简洁且通俗易懂版）提示词工程师 (Prompt Engineer) 是大语言模型爆发初期诞生，且目前依然非常关键的一个技术角色。

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