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【测AI】第17篇：大模型评测方法论 —— LLM 怎么测？第 09 到 16 篇，我们测的都是"传统" AI 模型——输入有明确的格式（文本、图片），输出有明确的类别（正面/负面、猫/狗），评估有明确的指标（准确率、F1）。

用 GPT-6 三天做出手机游戏是什么体验？附零基础四步实操导语：Reddit 上一个帖子火了——不会编程、不懂 3D 的上班族，用 GPT-6 + Godot + 3D 生成工具，三个晚上做出手机驾驶游戏。本文拆解他的完整工具链，并附一个更贴近普通人的零基础四步实操（做出第一个贪吃蛇），全程不写一行代码。

552B 的模型，8B 的成本：DeepSeek V4.1 Flash 1017 到底改了什么先看三个数字：552B、8B、两分钱。同一个模型，总参数 552B，每次推理只唤醒 8B；上下文 1M，缓存命中时输入只要两分钱一百万 tokens。

ZKNOW甄知科技

燕千云迭代版本发布：智能Agent深入业务现场燕千云迭代版本发布：智能Agent深入业务现场前言甄知科技燕千云迎来P154迭代更新。本次更新主要聚焦于智能运维Agent与智能质检两大方向，并同步优化服务协作与平台能力。

“AI国潮设计-小江”

《【AIGC实战】Python+SDXL批量生成“英歌舞草莓抱抱卷蛋糕”IP插牌立牌方案，锁定角色一致性，甜品插件化落地》大家好，我是小江。继续更新「潮汕国潮甜品IP」系列，今天换一套更适合商用落地的思路：英歌舞IP不再嵌入甜品本体，做成独立亚克力立牌插件，搭配草莓抱抱卷。不少朋友留言反馈：直接把英歌舞脸谱做进蛋糕造型，AI很容易崩坏、成品辨识度低，烘焙师傅很难复刻。所以这次调整落地思路：IP形象独立为插牌立牌，甜品作为承载展示载体，甜品款式自由替换，英歌舞Q版角色形象全程稳定统一。做食品文创IP，角色可复用、落地门槛低，才是商家愿意买单的核心。本篇继续分享自动化批量生成方案，Python + SDXL + Cont

你的WorkBuddy不好用，大概率是这些设置没设好大家好，我是晓凡。很多小伙伴装好 WorkBuddy 的第一反应，就是赶紧丢个任务进去，看它干活利不利索。

AI Models 模型目录，跨平台比较大模型 API 价格与上下文代码写得差不多了，就差填一个模型 ID——结果选型这一步卡了半天。打开 A 平台的价格页，记下输入单价，切到输出那一栏才发现还有缓存读和缓存写两档。想把整份文档扔给它跑，又得翻回去看上下文窗口够不够装。

一个人做 26 个平台的内容分发：字流 3.0 从选题到复盘的完整链路我是孟健，一个人在做字流：一个把内容分发到 26 个平台的桌面应用。今年 1 月发 2.0 时，我在文章结尾写了一句：希望把登录态和数据都打通，下半年做 3.0。今天是 10 月 22 日，3.0 我自己已经用了快一个月。

小四的小六

一次出站重试风暴的沙箱复盘：重试没退避，Agent 十几分钟烧穿整月额度摘要：一个 9,000 条的同步任务撞上"平台抽风夜"：裸奔组 12 分半烧穿 20,000 次的月额度，任务只完成七成五，收尾还对着墙撞了五分多钟；守护组用六成额度把任务跑完（三十几条按重试上限主动放弃、留痕）。这篇按现象→排查→根因→方案→边界完整复盘整场风暴，把"重试"这层最容易被忽略的放大器拆开。全部参数与代码来自本机沙箱实测，可复跑。

Claude Duet 抢的不是活，是你每天早上那半小时10 月 21 日 Anthropic 发布主动型智能体 Claude Duet，不等你下指令，每天早上主动发简报。这篇文章拆解它的产品逻辑，并用一个国内真实案例给出今晚就能跑通的同款方案。

你以为是大模型在执行命令？真相是它只会“说“Sub-agent（子智能体/多智能体协作）完全是 AI 客户端或 Agent 框架（Client / Framework）层面的工程能力

Python 进阶实战：AsyncIO 异步环境下的熔断器、限流器与代理模式深度融合前言在现代高并发、微服务或分布式异步架构中，系统的稳定性和容错能力至关重要。面对突发流量、下游服务超时或雪崩效应，单一的限流或重试往往捉襟见肘。

AI 视频转场提示词怎么写？让前后画面衔接更自然转场在提示词里不是一句「然后切到下一段」，是一个动作。写清用什么挡住、从哪出来、多久，段落才会接得住。

泰迪智能科技01

分享AIGC应用工程师证书2026年报考解析：报考条件、报考流程与学习内容市面上会用AI生成图文的人并不少，但真正碰到业务需求，能完成工具整合、排查问题、交付可用结果的人并不多。而自学AIGC很容易踩坑。网上教程满天飞，看似学了一大堆技巧，一旦遇到真实业务场景，要做对接、排故障，很多人就不知道怎么下手。企业实际上看重这几件事。读懂AIGC开源方案，完成工具整合，处理集成环节的故障；结合业务输出营销文案、宣传物料、数字人短视频等内容；和业务、产品团队协作推进项目，及时处理落地中出现的各类问题。只靠自己零散试玩各类工具，很难建立完整的知识认知。仅仅体验过几款AI产品，也很难直接转化

远航计算机

AI 看不见图，它只读旁边的字一个做手冲咖啡器具的品牌，产品图拍得相当好：白底、多角度、打光讲究，每张都修过。他们做了两年内容，AI 里问「手冲壶推荐」，一次都没提过他们。

DeepSeek 开源 DeepInfer 拆解：一张卡一小时收 38 美元背后的成本逻辑10 月 20 日下午，DeepSeek 干了件全行业都看不懂的事，把自家推理框架 DeepInfer 全面开源了。本文带你把技术报告里那张账本算明白，再用一个可以直接抄的提示词模板，把便宜真正用到自己手上。

后端小肥肠

挖到公众号漫画黑马赛道：简笔画小动物讲历史，漫画工坊一键直出大家好，我是小肥肠。最近挖到个公众号漫画的流量黑马赛道：用简笔画小动物讲历史趣味故事。我扒了好几个同赛道作者，流量都跑起来了，制作也不难，漫画工坊就能一键直出，感兴趣可以往下看。

AI时代，人类不能停止思考AI大模型这两年层出不穷，能力一年比一年猛。如果你观察身边大部分人，用法基本停留在"对话模式"：打开对话框，输入一句话，没有规则，没有约束，没有一个像样的目标描述，就靠一句"帮我写个方案""帮我做个网站"。

AI视频工具指南

文字怎么变成视频？同一地点的几个画面怎样接起来本文用同一修理间的自拟连续动作，演示怎样把文字转成人物与物件位置记录、画面顺序和相邻画面对照，再检查取盒、递盒与离开的衔接。

神也畏惧菠萝

Coze 工作流实战 Day05：RAG 检索机制、多模态 AIGC 与智能体编排在上一篇文章中，我们拆解了 Coze 工作流的底层架构、数据流转与确定性控制逻辑。而在真实的企业级 AI 应用中，除了处理文本和执行逻辑分支，系统往往还需要接入私有数据（解决大模型幻觉），并具备生成图片、音频、视频等非结构化数据的能力。本文将继续深入 Coze 工作流引擎的进阶特性：重点剖析知识库节点背后的 RAG（检索增强生成）底层检索策略与参数调优，拆解多模态节点（文生图、ASR、TTS、视频生成）的工程化实践与算力成本，并最终探讨如何将这些原子能力编排为完整的智能体（Agent），实现从“开发态”到