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  • 从0搭一个AI Agent(一):为什么你需要的不是“调一次API”
    很多人以为接入大模型就是 curl 一下接口。但真要做产品,单 API 调用差得远——这篇讲清楚 Agent 到底解决什么问题。
    • 吴凡wudianmei
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    Agent LLM OpenAI
  • 百度 Unlimited OCR 2 拆解:SR-SWA 如何让百页文档的 KV 缓存不再涨
    百度开源 3B MoE 文档解析模型 Unlimited OCR 2。拆解 SR-SWA 的页门控、块筛选和分块解码,看它为何每步开销与页数无关,以及自建基准跑分该怎么打折看。
    • blackappleD
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    人工智能 LLM
    百度 Unlimited OCR 2 拆解:SR-SWA 如何让百页文档的 KV 缓存不再涨
  • LLM & Agent 刷题路线图上线
    LLM & Agent 刷题路线图已上线,覆盖机器学习与 LLM 算法、Agent 开发实践,配套可运行项目、源码讲解和支持 PyTorch 的在线判题系统,方便追踪学习进度。
    • labuladong
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    LLM Agent 算法
    LLM & Agent 刷题路线图上线
  • 10款国产模型写离职证明实测:为什么两极分化
    让10款国产模型同题写两版离职证明模板,七维裁判打分后结果严重两极分化:第一名均分0.73,垫底0.16。翻车样本与高分范本逐条对照。
    • 千木SilvaMux
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    LLM API
    10款国产模型写离职证明实测:为什么两极分化
  • 0.8B 干翻 235B:阿里 OvisOCR3 把文档解析、KIE、跨页表格全塞进一个能本地跑的小模型
    阿里 ATH-MaaS 发布 OvisOCR3:0.8B 统一 OCR 模型,单模型覆盖文档解析、通用 OCR
    • lucas_AI
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    LLM
    0.8B 干翻 235B:阿里 OvisOCR3 把文档解析、KIE、跨页表格全塞进一个能本地跑的小模型
  • RAG 可信引用评测纠偏:为什么引用语义支持不应成为绝对红线
    RAG 引用支持是受文本歧义和模型抖动影响的语义判断。本文用真实实验说明,为什么应把确定性完整性与语义风险分开治理。
    • 沛东的认知和实践
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    Agent LLM
  • 国产算力·昇腾 910C 大模型推理优化(下):源码修改与算子优化,提速30%|得物技术
    本篇承接上篇,继续深入 vllm-ascend 源码修改、算子层优化与 MTP 投机解码,并给出优化前后的完整性能对比与方法论总结。
    • 得物技术
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    LLM GitHub 架构
    国产算力·昇腾 910C 大模型推理优化(下):源码修改与算子优化,提速30%|得物技术
  • Qwen-image-2.1 本地部署保姆级教程 | 首页
    技术教程 很多人部署 ComfyUI,卡住的并不是模型下载,而是最后那一步:模型明明在目录里,节点也能拖出来,运行时却接连报错。 上次的文章是在云端部署Qwen-Image-2.1模式,经1周的本地摸
    • 老猫聊AI
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    人工智能 LLM
    Qwen-image-2.1 本地部署保姆级教程 | 首页
  • OpenAI 半价放出 GPT-6.1 Terra:幻觉率从 88% 砍到 38%,agent 任务的账要重算了
    OpenAI 于 10 月 26 日发布 GPT-6 系列中档模型 GPT-6.1 Terra,API 定价直降 50%,主
    • lucas_AI
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    LLM
    OpenAI 半价放出 GPT-6.1 Terra:幻觉率从 88% 砍到 38%,agent 任务的账要重算了
  • 如果你无法度量它,就无法管理它——LangSmith 让 Agent 的每一步都有迹可循
    用 LangChain/LangGraph 开发 Agent,最大的痛点是“盲盒感”——调用了哪个工具、每步耗时多少、Token 花在哪,全靠猜。本文从 LangSmith 的可观测性定位出发,拆解
    • 先吃饱再说
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    LLM
    如果你无法度量它,就无法管理它——LangSmith 让 Agent 的每一步都有迹可循
  • 唯一答对的 Agent,被队友投票淘汰了
    Virginia Tech 团队分析了 3211 条失败的多智能体辩论轨迹,构建出首个以通信
    • lucas_AI
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    Agent LLM
    唯一答对的 Agent,被队友投票淘汰了
  • 你的WorkBuddy不好用,大概率是这些设置没设好
    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。 我一开始也这样,用了小半个月,总觉得不对劲:任务跑着跑着就断了、文件不知道存哪儿了、总感觉不好用,大概率是没设置好
    • 程序员晓凡
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    AIGC Agent LLM
    你的WorkBuddy不好用,大概率是这些设置没设好
  • 潜伏 20 年没人能利用的 PHP 漏洞,AI 一周做成了武器
    2026 年 10 月 21 日,PHP 紧急发布安全更新,修复潜伏十余年的两个核心漏洞
    • lucas_AI
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    LLM
    潜伏 20 年没人能利用的 PHP 漏洞,AI 一周做成了武器
  • 别再追“最强模型”了,先想清楚你要什么
    别再追“最强模型”了,先想清楚你要什么 你大概也遇到过这种场面:听说某个新模型“史上最强”,兴冲冲切过去,让它写封邮件、润色一段文案。结果开头就是“值得注意的是”,通篇一股熟悉的 AI 味。你叹口气,
    • 桦说编程
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    人工智能 LLM Agent
  • 给Codex配上Jev,直接起飞。
    在 Codex 中安装 Jev 判断模型实测,Agent 决策比 LLM 快 40-200 倍,便宜 40-400 倍,输出 Token 免费
    • 沉默王二
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    Agent OpenAI LLM
    给Codex配上Jev,直接起飞。
  • 一次 Skill 评测的复盘:我推翻了一份现成的模型选型结论,然后自己造了个评测平台
    看了一眼同事的skill评测报告,一怒之下我就自己做了个skill评测平台,来完成长期的skill效果和最佳模型评测和选型
    • 冬奇Lab
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    Agent LLM 人工智能
    一次 Skill 评测的复盘:我推翻了一份现成的模型选型结论,然后自己造了个评测平台
  • 一天一个开源项目(第246篇):rec —— Recursive 自研的本地推理引擎,在 Mac 上跑 Flint 编码模型,称比 llama.cpp 快 1.4–2.6 倍
    本地跑模型这件事,大家已经有 llama.cpp、Ollama、LM Studio 这些成熟选项。rec 走的是另一条路:不做通用,只服务一个模型和一类场景
    • 冬奇Lab
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    人工智能 开源 LLM
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  • 一次 92 分一次 8 分,都是同一个系统:EVICALC 用 1730 道题教你做人
    DocSem 共享任务系统 EVICALC 复盘:官方终测 1730 题联合准确率仅 8.61%,而一次
    • lucas_AI
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    LLM
    一次 92 分一次 8 分,都是同一个系统:EVICALC 用 1730 道题教你做人
  • 宏技能一失败就抓瞎?给 Coding Agent 的技能库装个「降级键」
    编码 Agent 的技能库只解决了「检索哪个技能」,没解决「执行时用多粗的动
    • lucas_AI
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    Agent LLM
    宏技能一失败就抓瞎?给 Coding Agent 的技能库装个「降级键」
  • AI Agent工具误调用怎么解决-从参数校验到高危二次确认的四层工程防线
    模型选错工具不是主因,60%–75% 的失败是参数填错。四层防线:Schema 约束、分类收敛、权限白名单、运行时风控加高危二次确认,附每层的失效边界。
    • 郑恩赐
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    LLM Agent Python
    AI Agent工具误调用怎么解决-从参数校验到高危二次确认的四层工程防线
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