aigc

Step-5-Preview 上手实测：3D 游戏、金融分析、网页设计一次跑完最近我又在 WorkBuddy 里面测试了一个新模型：Step-5-Preview。Step 5 Preview，一款面向真实世界 Agentic 任务的旗舰基座模型。Step 5 Preview 在 AI 编程、软件工程、专业知识工作等任务上达到前沿水平，并在金融领域展现出尤为突出的能力。Step 5 Preview 采用稀疏 MoE 架构，总参数量 600B，每个 Token 激活 27B 参数，支持 1M Token 上下文窗口和视觉输入。

AIGCmagic社区

文档智能专题：小模型后训练怎么选样本？PaddleOCR-VL-1.6按三类弱点挖掘（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

AIGCmagic社区

文档智能专题：HunyuanOCR-1.5用DFlash把整页解码压到1.4秒（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

腾讯开源了一个项目，让 AI 直接用你已经登录好的浏览器2026 年 9 月，腾讯 PCG 开源了一个叫 BrowserSkill 的项目。它解决的是一个很具体的问题，让 AI 助手直接复用你电脑上 Chrome 或 Edge 里已经登录好的状态去操作网页。

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：

AIGCmagic社区

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。

AIGCmagic社区

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