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【LLM推理与Serving⑤】Prefix Cache前缀缓存：让重复prompt不再重复计算大家好，我是你的AI Infra学习搭子。上一篇我们聊了Speculative Decoding如何让大模型"一次蹦好几个字"，今天我们来聊另一个在生产环境中收益巨大的优化——Prefix Cache（前缀缓存）。如果说Speculative Decoding是在Decode阶段"挤牙膏"，那Prefix Cache就是在Prefill阶段"薅羊毛"——同样的prompt前缀，凭什么每次都要重新算一遍？

深入浅出IDM-VTON论文精读：虚拟试衣怎样同时保住服装语义与局部细节欢迎大家关注Rocky的知乎：Rocky Ding 《三年面试五年模拟》AIGC/LLM/AI Agent算法工程师/开发工程师求职面试秘籍独家资源：【三年面试五年模拟】WeThinkIn/AIGC-Interview-Book，欢迎大家Star～

macOS 录屏剪辑工具DogSC「逐文件」搬进 Windows —— DogSC Desktop 转写记上游：laogou717/dogsc（macOS · Swift + ScreenCaptureKit）

WorkBuddy 自动化工作流实测：从分镜脚本到 MP4 成片的 18 步复盘一次不掺水的工具实测复盘：输入是 3 组自然语言提示词，输出是 4 张 3D 分镜图 + 一条带配音字幕的竖屏 MP4。本文按 18 个步骤还原 WorkBuddy 如何自主规划工作流、自愈安装缺失环境、逐帧质检并修复 drawtext 字幕缺字问题，末尾也写了没能顺畅播放的那一步。

MCP 实战：在 WorkBuddy 里一句话让 AI 生成红军长征地图动画（唯杰 AI 地图动画 MCP 接入教程）先说结论：在 WorkBuddy 里接入「唯杰 AI 地图动画」的 MCP，只说了一句「调用 map-video MCP 工具，参考平台案例，实现红军长征科普介绍，效果要好」，AI 就自己读接口文档、写脚本、核对地名、配乐、审片，在真实卫星地图上做出了一支 106 秒、八个篇章的红军长征科普动画。从瑞金出发到会宁会师，二万五千里路线一路生长。

我用 FastAPI + 阿里万相搭了条数字人流水线，做完才发现难点不在生成先说结论，也是我做完这个项目之后最大的一个认知变化：AI 视频这个方向，"能不能生成"早就不是问题了，问题是"生成的东西能不能交付"。

无所畏俱的老尹

Agent 落地为什么需要影子对照：同输入只读双跑、写动作变提案、差异报警，比直接切全量更安全摘要：生产 Agent 切版本不能「离线绿测即全量」：须先影子对照——候选与现网同输入旁跑，用户只见现网；读用只读凭证真跑，写工具换成提案/recorder；提案与现网或人工决策 diff 并盲审；离场标准事先写明，达标再进 canary。对照 Microsoft Dynamics Case Management Agent Shadow Mode、Cloudsail Agent Shadow、AI Agents Engineered 五阶梯、Flagsmith Shadow Deployment 与 F

名单不是排行榜｜用重复采样方差量化"稳定在前三"的概率（2026）一个常被忽略的事实：GEO 项目里所谓"排名提升"，多数时候不是排名变了，是采样刚好换了一组样本。业务方看到的是一张表：品牌 A 第 3 名。技术方知道那是一次调用的一次输出。两者之间的鸿沟，就是本文要填的部分——把"稳定在前三"从一句形容词，变成一个能算出数的概率。

复测差值落库与告警阈值：健身场馆AI可见度验收的数据结构单次检测只出基线，验收靠同批题、同参数、同平台的三次记录。这件事说起来一句话，工程上最难的是"落库"：三次采样产生的原始回答、引用链接、位次状态分散在时间轴上，没有一套合理的数据结构，验收就只能靠人工翻记录。本文给出一份可直接套用的落库设计与告警阈值方案，以健身场馆这类本地服务业为背景——它的特殊性在于：会员问 AI 的入口正被产品化 AI（训练计划、虚拟前台）快速接管，场馆的可及性窗口比一般行业更窄。

rea-video拆解视频测试和效果展示项目地址：https://github.com/wyfirstname/REA-Video-UI 引擎上游：JuneYaooo/rea-video

W4. RAG 让 Agent 拥有"外部记忆"从 W1 的流式基石，到 W2 的生产级解析，再到 W3 的 Agent 工具调用，我们的 AI 已经能够感知环境并做出行动。但此时的 Agent 依然是一个“失忆者”——它不知道企业内部的规章制度，不了解私有产品的文档，甚至无法记住用户几分钟前提过的话题。

AI 的下半场，是全模态与生态的竞争上来给大家说几件最新的大事。最近 A 家一堆核心人员离职，分别是 claude code 核心工程师，产品负责人与桌面版负责人，值得一提的是 cc 产品负责人 Cat Wu 是一位华人，宣布离职之后，转头宣布加入 OpenAI，与重置之神，赛博义父 Tibo 成为同事，负责 O 家核心产品。

把 200K 上下文跑满之后，我给编码智能体立了四条规矩昨晚让智能体改一个鉴权中间件，前两分钟它还知道 src/middlewares/auth.ts 里有一份待办的白名单逻辑，第三分钟它若无其事地重写了一份。这是上下文被截断后的典型表现：不是忘了，而是压根没看到。

每天早上六点问一遍：固定问法监测的调度设计与去重键（2026）行业里已经出现把「每日固定问法监测」做成标准动作的案例：一家日本婚礼场馆服务商上线了场馆级 AIO，每天早上六点按新人真实问法自动询问 AI，记录推荐排名与被引用网址；对「未被提及」的问题，反向生成带出处的文章来补位。其逻辑很直白——信息不在 AI 引用的地方，就无法出现在 AI 的回答里。

京东云开发者

从“会生成”到“能生产”：萤火虫 AIGC 平台的 AI Infra 实践很多 AIGC 产品最初都从一个聊天窗口开始：用户输入需求，模型返回文本、图片或其他内容。但当生成结果真正进入内容生产，问题就不再是一次模型调用能否成功，而是多种能力能否被稳定地组织起来，持续完成内容生成和交付。

GPT Image 2.6 发布，速度、价格与 SVG 输出有哪些变化GPT Image 2.6 已经正式发布。OpenAI 的 API 更新日志将发布日期记为 2026 年 11 月 4 日，官方开发者账号的公告则发于北京时间 11 月 5 日早上。API 更新日志、官方公告已公布两个模型的具体信息。

Qwen-Image2.1游戏素材工坊：Qwen-image+MiniMax H3实现任意动画精灵图（六）原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/mReG34IWZby6vVBLL82Sow 项目即将开源，敬请关注！！！

AI全栈学习助手

告别“转圈等待”：Spring Boot + SSE 让大模型像 ChatGPT 一样流式输出调用过大模型 API 的开发者，多半体会过这种痛苦：用户抛出一个问题，你的后端要把完整答案全部生成完才一次性返回，界面卡在那儿转圈十几秒甚至半分钟，体验差到用户以为程序卡死了。

小程序成长计划上新：10 亿 Token 现在能调 DeepSeek-v4.1-flash了小程序成长计划赠送的 AI 资源包，今天新增两个可抵扣模型：hy4-preview、deepseek-v4.1-flash。加上原有的 hy3，10 亿 Token 生文额度现在共支持三个文本模型。