最近，GLM 5.2 接连刷屏，国产模型又热闹起来了。 加上 DeepSeek V4、MiniMax M3，还有阶跃星辰的 Step-3.7-Flash，国产大模型这一波可以说是你追我赶，热度一下子又

QoderWork CN 全面评测，阿里 Qoder 桌面 AI 智能体实测，支持 Qwen3.7-Max、GLM-5.2 等多模型自由切换，Quest 架构 + 专家团模式 + 意识功能深度体验。

大模型时代，前端要面对的一个绕不开的问题是：怎么把后端"逐字吐出来"的内容，实时地、不卡顿地呈现给用户。这篇文章按时间线梳理三套方案——EventSource、fetch + ReadableStre

AI 圈最近又热了一个词：Loop Engineering。 它原本出现在 AI Agent 语境里，讲的是一件很直接的事：别再只盯着单次 prompt，而要设计一套能持续运行的闭环系统。系统接任务、

近期，DeepSeek 推出投机解码框架 DSpark，让大模型推理效率再次成为行业焦点。 几乎同一时间，另一大模型基座代表阶跃星辰提出了 JetSpec ，也把问题指向了同一个方向：当模型开始被 A

微软取消内部 Claude Code 授权，理由是账单太贵。Uber 更夸张，34 亿美元 AI 预算四个月烧光。AI 按 Token 计费，用得越多越贵，而"用得多"恰恰是它最好用的地方。

重磅事件 #1 OpenAI 正式发布 GPT-5.6"太阳系"系列，白宫限制令下的分阶段上线 就在白宫要求"先审查再发布"的第二天，OpenAI 直接官宣了 GPT-5.6。这次命名画风突变——首次

SpaceX IPO 总览：先别急着讲故事，先把发行事实和信息边界立住 TL;DR 截至 2026-06-22，我按 SpaceX 官方定价公告、SEC EDGAR 文件和 Nasdaq 页面重新核了

Codex 大家应该都用上了吧。 用得稍微多一点的人，估计也多少装过几个 Skills。 今天这篇内容，我主要想分享 Codex 上有哪些值得一用的 Skill 和 Plugin...

在前几章我们搭建了Agent的记忆系统、推理规划、工具调用、多智能体协作能力，Agent已经具备完整的自主思考与外部交互能力。但此时的Agent仍然存在两个致命生产级短板： 知识固化、时效性差：依赖模

你好，我是 Guide。先算一笔账：**ChatGPT Plus 套餐 $20/月，现在可以直接用 GPT-5.5**。Claude Opus 4.6/4.7 呢？Pro 套餐同样是$20/月。 相同

Codex简介 AI时代真的风水轮流转，前段时间最火的还是Claude Code,转眼间Codex就火得一塌糊涂。 Codex是由OpenAI 推出的AI智能体。 起初呢主要用于编程开发，后面慢慢进化

数十年前，匈牙利数学家保罗・埃尔德什（Paul Erdős）用随机性照亮了网络这个庞大而奇异的世界。如今，数学家们正在让他的这套方法变得更加强大。 1947 年，四处漂泊的保罗・埃尔德什提出了一种后来

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AI 编码工具读文件没问题，但遇到“项目怎么分层”“这个接口后面调用了谁”“改一个类会影响哪些流程”时，只靠搜索文件名和关键字就不够了。

龙虾漏洞太多...我准备换成企业级、更安全、自由度超高、含阿里生态的悟空,因为悟空有OpenClaw几乎所有的能力，自由度也非常高（可以自定义模型，自定义Skills、MCP）而且更安全，更易用。

前面章节我们完成了单智能体的全套能力建设：LLM推理、Prompt工程、长短记忆、规划反思、工具调用。 但在真实复杂业务场景中，单Agent存在天然天花板： 角色混杂：一个Agent既要规划、又要执行

通俗来讲，Harness 是将工程学的思维，整理成范式束缚在Agent上，让Agent能够更规范、更稳定的工作。 立项决策 → 需求规划 → 评审规范 → 实施验证 →复盘改进

TL;DR 场景：RAG、多轮对话、Agent 工具调用、JSON 强约束、长 system prompt、高并发生产环境 结论：SGLang 的价值不在于"比 vLLM 更快"，而在于把 LLM 应