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RSS订阅原创 硬核！AI Agent“眼睛“与“双手“全解锁：LangChain+AgentRun Browser Sandbox实战教程，小白也能开发智能浏览器助手！
AgentRun Browser Sandbox为AI智能体提供安全、高性能的云原生浏览器执行环境，支持通过CDP协议远程控制浏览器。本文详细介绍如何使用AgentRun SDK和LangChain框架创建Browser Sandbox智能体，实现网页导航、数据提取、截图等功能，通过VNC可视化实时监控，并提供Puppeteer/Playwright直接集成方案，让大模型具备"上网"能力，轻松实现网页自动化操作。
2026-01-08 13:45:52
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原创 建议永久收藏！【前沿速递】RAG 进阶宝典：12 种新型架构深度复盘，一篇讲透！
曾是极其热门的话题之一。而本周非常幸运地看到了一些关于 RAG 的真正令人兴奋的新研究让我们一起来看看近期出现的。
2026-01-08 13:44:32
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原创 彻底搞懂 Long-Running Agents：揭秘大模型为何都在强调“连续工作XX小时”？收藏这一篇！
长时 Agent 不是简单的长上下文模型、更大 token 处理能力，或更长的对话历史。这些是基础，但不足以定义长时运行。相反，长时 Agent 是指 AI 系统能够跨多个会话、多次工具调用和多阶段产物，仍能完成同一个目标。LangChain 的 Agent 工程状态报告中强调，长时代理的核心在于处理长地平线任务，通过内存和工具集成实现。X 平台上的讨论也指出，长时代理如 Anthropic 的 Claude Code，能自主运行数小时完成特征部署。自治自己拆解任务、调度子步骤、纠错并收敛到目标。
2026-01-08 13:41:23
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原创 企业级 Agent 落地指南：抛弃 ReAct，拥抱 LangGraph，一场关于“确定性”的代码革命！
如果你的任务是线性的（如：翻译 -> 摘要 -> 存库），Chain依然是最好的选择，简单且高效。•如果你的任务涉及循环、分支判断、自我修正或多角色协作，那么请拥抱LangGraph。
2026-01-08 13:40:29
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原创 别找了！最全的 RAG 整体结构解析，把这套架构彻底讲透，建议收藏！
既然更新，说明咖哥今年（2026年）又要开始放大招了。——新书（Agent架构相关的）3月份即将问世——（大作）敬请期待！这篇文章复习一下RAG。《RAG实战课》问世半年，销量有增无减，口碑逐渐积累。看来，朋友们正逐渐意识到这本书的真正价值。我个人观点，这本书精华中的精华，不在于技术总结的全，不在于语言轻松，而是书封底的那张体系框架图。是真的提纲挈领，真的深入浅出。这张图，佳哥真是用心了今天这一篇，我不讲案例、不讲代码、不讲某个框架的用法。
2026-01-08 13:39:04
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原创 敢让 AI 执行代码？Sandbox 护体！LangChain Deep Agents 集成 Claude Skills 最佳实践，这篇值回票价！
在 Daytona 平台中，Image是 Python SDK 中一个核心的抽象类，用于定义启动 Sandbox（沙盒环境）所需的 Docker 镜像。它允许开发者以编程方式（而非手动编写 Dockerfile）构建自定义的容器镜像，从而确保 AI 生成代码或开发环境的高度可复现性和一致性。这特别适合 AI Agent 执行不确定代码的场景，避免了传统手动管理 Dockerfile 的繁琐。Image 和 Sandbox 的区别Image：是静态的镜像定义（类似于 Dockerfile 的描述）。
2026-01-08 13:38:19
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原创 LangGraph实战指南：手把手拆解Open Deep Research源码，详解多Agent动态模型配置（非常详细）。
Open Deep Research 是一个基于 LangGraph 构建的多Agent深度研究系统。该系统将复杂的深度研究任务分解为多个专业化Agent，包括用户澄清Agent、研究Agent、压缩Agent和报告生成Agent等。每个Agent专注于特定任务，实现了职责分离、灵活配置和高效协作的多Agent架构设计。在多Agent系统中，不同Agent往往需要不同的模型配置来优化其特定任务的性能。例如，研究Agent可能需要更强的推理能力，而压缩Agent可能更注重效率。因此，动态模型配置。
2026-01-08 13:36:25
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原创 【AI内卷时代】RAG切片技术：6种方法大比拼，小白也能秒变RAG架构师！效果提升不是梦！
RAG系统效果上限不在模型而在切片。切片是将长文档转化为大模型可高效检索的结构化语义单元的关键步骤。文章详解六种切片方法：固定长度、语义、结构化、重叠、递归和混合切片，并给出实战建议：控制切片粒度(200-800字)、合理使用重叠(10%-20%)、用指标评估效果。正确切片策略能显著提升检索准确性和生成稳定性，是RAG系统成功的基础。
2026-01-08 13:35:35
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原创 企业级本体论构建终极指南（完结篇）：用Foundry Actions激活数据生态，看这篇就够了！
本文详细介绍了Palantir Foundry中Actions功能的实际应用，展示如何通过Actions将静态数据转化为动态业务流程。文章深入分析了Actions的三大类型、核心价值以及最佳实践模式，为企业构建智能化数据驱动决策系统提供了完整的技术指南。问题识别：确定缺乏决策信号或需要改善数据可见性的关键业务流程本体建模：构建运营用户沟通的概念模型及其相互关系机制理解：明确业务流程的输入输出、执行者和时机数据源映射：识别运营用户的数据接口和使用方式对象关联：将原始数据映射到本体对象，建立外键关系数据清洗。
2026-01-08 13:33:34
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原创 这就是“中医大脑”？AcuKG 深度解析：大模型如何让千年针灸知识“连点成线”，自动成图！
本研究构建了针灸知识图谱（AcuKG），系统性地整合多源数据，涵盖适应症、疗效、临床指南等内容。通过实体识别、语义关系提取等技术，AcuKG不仅增强知识发现能力，还显著提升大语言模型在针灸领域的问答准确性，为临床实践和AI应用提供结构化知识支撑。阅读原文或https://t.zsxq.com/0oxpp获取原文pdfAcuKG的构建代表了针灸知识数字化和结构化的重要里程碑。通过整合WHO标准、专业资源、文献数据库和临床试验信息，本研究创建了一个全面、标准化且可扩展的针灸知识体系。
2026-01-08 11:59:41
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原创 多模态RAG新范式：MegaRAG全解析，带你突破GraphRAG的局限，收藏这篇就够了！
MegaRAG：多模态知识图谱增强的RAG系统 MegaRAG是首个将视觉信息引入知识图谱构建的RAG系统，解决了现有GraphRAG在处理富视觉文档时的局限性。其核心创新在于： 提出MMKG（多模态知识图谱），将图片、图表作为KG实体 采用"Page-level并行提取+子图Refinement"策略构建图谱 设计双路检索生成机制，同时利用结构化知识和原始视觉信息 系统在Global QA任务上相比GraphRAG提升20%以上，在图表问答任务上达到64.85%准确率。MegaRAG为
2026-01-07 14:36:10
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原创 揭秘大模型“瘦身”黑科技：深度调研知识蒸馏，如何让小模型拥有大智慧？太透彻了！
知识蒸馏的目的是将知识从大型复杂模型转移到更小更高效的模型中。当前的主要趋势是：黑盒蒸馏在工业界使用更广泛，因为黑盒蒸馏能利用闭源模型的能力。学术界用白盒蒸馏的研究也比较多，容易挖掘创新点。此外，也有一些工作开始采用白盒蒸馏与黑盒蒸馏相结合，逐渐成为新的发展方向。
2026-01-07 14:35:01
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原创 RAG从入门到精通：万字长文复盘我的学习路径与独家调优心得，收藏这一篇就够了！
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
2026-01-07 14:33:52
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原创 还在为视频内容识别发愁？ASR+LLM+RAG全方案来了，效率直接翻倍，这篇干货太及时了！
本文提出了一种基于"ASR+LLM+向量知识库"的视频广告品类识别技术方案，旨在解决传统关键词匹配方法面临的三大痛点：ASR转写准确性低、产品表述异构性强、模型泛化能力弱。该方案采用分层处理架构，包含ASR转写层、文本预处理层、精准匹配层和模糊检索层，通过语义修复、历史常见词匹配和知识检索融合实现精准识别。关键技术包括LLM节点拆分降低负载、知识库检索优化提升召回率、LLM参数精准调优等。实验表明，该方案能有效提升识别准确率，并具备自迭代优化能力。文章还分享了AI大模型学习的四个阶段路线
2026-01-07 14:31:33
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原创 如何解决长上下文“太拥挤”难题？一文讲透上下文工程与RAG的演进，收藏这篇就够了！
做一个好用的 Agent，底层依赖的往往不是什么惊天动地的“屠龙之术”，而是这些看似不起眼的、点点滴滴的细节。在这波大模型落地的早期，我们总是期待有一个“全知全能”的模型横空出世，通过无限大的上下文窗口解决所有问题。我们迷信参数的规模，迷信窗口的长度，仿佛只要模型够强，工程就不再重要。但大模型到目前为止，不是魔法，它只是一个新的计算组件。就像 CPU 需要缓存机制，数据库需要索引策略一样，大模型也需要精密的上下文工程来辅助其运转。伟大的产品，往往就诞生在对这些细节的极致掌控之中。
2026-01-07 14:30:55
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原创 拒绝噪声，提升RAG准确率！RobustMask原理深度拆解，排序模型的正确用法，干货太硬核了！
主要关注LLM、RAG、Agent等AI前沿技术，每天分享业界最新成果和实战案例。这篇研究成果由武汉大学、耶鲁大学、南洋理工大学的联合团队贡献：appleapp1egoodnice仅需改动内容，就能把目标文档抬进 Top-10，直接误导下游 LLM 生成错误答案。传统经验防御（对抗训练、TF-IDF 过滤）只能“见招拆招”，面对新攻击立刻失效。
2026-01-07 14:29:44
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原创 多模态AI从入门到精通（一）：前言、分类及架构全解析，收藏这一篇就够了！
本文综述了多模态大语言模型的发展现状与挑战，系统梳理了统一基础模型（UFM）的分类与方法。主要内容包括： 多模态理解与生成的三个阶段发展历程：从专家模型到统一模型，再到复杂交互能力涌现 模型分类全景图：判别式模型（如ResNet、CLIP）和生成式模型（如LLaVA、Qwen-VL） 生成模型的主要结构：包括GAN、VAE、扩散模型、流模型和自回归模型 多模态建模的三种方法：专家模型级联、多模块联合建模和端到端统一建模 当前面临的挑战：如自回归模型中的模态竞争问题、端到端训练的数据需求等 文章还提供了相关论
2026-01-07 14:28:42
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原创 大模型Agent开发实战：以美团智能客服为例，多轮对话设计入门到精通！
本文探讨了智能客服Agent多轮对话设计的核心思路。首先强调要明确系统边界，按风险分层设计流程主线，确保关键操作可验证。对话流程应视为控制环而非闲聊，每轮都有明确意图（信息收集/工具调用/确认/转人工）。会话状态需区分业务状态（后端权威）、对话状态（结构化存储）和语义状态（可纠错），避免混淆。对于意图模糊情况，应根据误判成本决定澄清力度，先收窄问题再提供选项，必要时及时转人工。文章还强调了可观测性、降级回滚和高质量交接的重要性，指出客服系统的本质是将不确定输入接入确定业务系统，实现可控可解释的交互。
2026-01-07 14:27:28
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原创 只会写Prompt怎么行？揭秘生产级Agent炼成之路：这10大工程维度，你一定要懂！
摘要 随着AI智能体（Agent）从Demo走向实际业务应用，其工程瓶颈日益凸显，包括不确定性、幻觉、不可观测性等问题。这些挑战催生了新学科——智能体工程（Agent Engineering），旨在通过工程化手段将不确定的LLM能力转化为可靠的生产级系统。 智能体工程的核心使命是通过四层能力架构（应用交互层、智能决策层、知识与上下文层、运行时与信任层）解决从Demo到生产的五道鸿沟：概率系统的不可靠性、动态上下文管理、工具环境变化、可观测性不足及安全风险。其十大工程维度涵盖交互设计、模型调度、推理控制、上下
2026-01-07 14:26:50
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原创 智能体彻底变天！Agent RL新架构时代正式降临，传统方法正在被淘汰，不想落后的赶紧看！
RLHF 真的有价值吗？NIPS 的部分论文或许会质疑 RL 对基础模型上限的限制，但围棋界的 AlphaGo 早已给出答案：RL 完全有能力从零训练出超越人类的 SOTA 模型。与其纠结于理论争议，不如聚焦解决当前 RLHF 面临的 Scaling 扩展难题。LLM 的核心竞争力，在于构建 “探索 - 验证 - 再探索” 的良性飞轮，实现性能的螺旋式上升。AI 时代的核心逻辑是：投入越多，回报越丰厚（The more you invest, the more you save）。
2026-01-07 14:25:11
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原创 震惊！2026大模型将颠覆编程世界，这8大趋势你必须掌握！小白逆袭就靠它了！
文章概述了大模型技术发展历程及2026年趋势：从规模竞赛转向系统优化，混合架构与代理系统崛起，多模态融合深化，推理效率提升。同时面临安全伦理挑战，需加强架构创新与效率优化，推动技术从炒作走向实用，实现可持续进步。
2026-01-06 15:59:26
881
原创 程序员救命稻草！大模型推理优化指南，让你的AI应用告别龟速，性能飙升！
本文全面解析大语言模型推理优化技术，涵盖模型并行（Pipeline/Tensor/Sequence并行）、注意力机制优化（MHA/MQA/GQA/FlashAttention/PageAttention）、模型优化（量化/稀疏/蒸馏）及服务技术（动态批处理/预测推理）。这些技术可有效降低推理成本，提升响应速度，是实现大模型应用落地的关键解决方案。
2026-01-06 15:55:39
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原创 大模型技术揭秘：从“掷骰子“到“调色盘“的AI进化论，小白也能懂的生成式AI底层逻辑！
生成式AI的本质是从概率分布中采样。LLM与Diffusion的技术差异源于文本与图像的本质区别：文本是离散的Token序列，适合自回归预测；图像是连续的数值，适合全局并行处理。这种差异体现了模型架构对数据结构的归纳偏置。当前研究正致力于融合这两种范式，实现优势互补。
2026-01-06 15:55:06
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原创 从“懂行的疯子“到“思考的AI“：大模型后训练黑科技，让你的AI不再“复读“而是“思考“！
本文详细解析大模型后训练关键技术，包括监督微调(SFT)使模型从"知识存储"转变为"实用工具"，奖励模型评估生成内容质量，领域适应解决特定领域知识应用，以及强化学习(RL)提升模型推理能力。通过思维链(CoT)等技术，模型能逐步解决复杂问题，最终实现"三思而后行"的智能决策，是当前LLM研发的核心挑战与突破方向。
2026-01-06 15:54:34
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原创 震惊！一堆矩阵乘法居然让AI学会了思考？程序员必懂的LLM底层原理
大语言模型的智能源于三个层面：高维空间语义映射将词语转化为向量，使语义关系体现为距离；Transformer架构通过自注意力机制实现全局关联，构建内部世界模型；极致的数据压缩使模型从海量信息中提炼逻辑规律。当参数规模跨越临界点，量变引起质变，模型涌现出类似理解的智能行为，但仍面临幻觉和逻辑一致性的技术瓶颈。
2026-01-06 15:54:03
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原创 DeepSeek R1引爆开源狂潮！国产大模型“十强混战“，小白程序员如何上车？
文章回顾2025年中国开源大模型发展历程，从DeepSeek R1引爆开源热潮，到国产LLM从"一家独大"进入"十强混战"。主要玩家包括智谱、MiniMax、Qwen、Kimi、GLM等系列模型，开源与闭源差距缩小。多模态、端侧推理和Agent成2026新赛点，开源部署已从"可能"变为"可行"，为开发者提供更多选择。
2026-01-06 15:52:05
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原创 卷不动了？2025年AI编程工具大盘点：DeepSeek-Coder V3夺冠，代码生成效率提升300%，小白秒变大神！
文章总结了2025年度大模型与AI技术发展成果，Deepseek-R1凭借超强推理能力成为年度大模型，DeepSeek-Coder V3以91.2%的HumanEval通过率获评年度编程大模型。AI产品方面，Claude Code整合编程全流程成为开发者首选，豆包月活突破8亿成为国民级应用。未来技术将向小样本通用、生物计算、边缘轻量化和具身智能方向发展，AI正从技术爆发走向价值落地，成为推动产业升级的核心生产力。
2026-01-06 15:51:15
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原创 【保姆级教程】从“陪聊“到“打工“，Google教你构建自己的AI智能体，代码示例全在这！
本文基于Google Cloud最新技术白皮书，全面解析AI Agent构建技术，详解其五大核心组件、ADK开发框架的三种编排模式、MCP和A2A连接协议，以及AgentOps四层防御体系和Starter Pack工具，助开发者从零构建稳定可靠的AI智能体应用。
2026-01-06 15:48:22
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原创 震惊！AI已悄悄内化为你的编程伙伴，小白开发者必知的5大生存法则
大模型渗透进入"内化期"，从规模扩张转向深度渗透。ChatGPT增速放缓但Gemini等竞品迅速崛起，增量市场转向新兴国家。用户向移动端迁移，交互向深度推理发展，C端订阅形成稳固商业闭环。职场出现"影子AI"现象，老年群体渗透率快速提升。未来竞争关键在于提升逻辑深度，在全球市场中实现差异化价值捕获。
2026-01-06 15:47:47
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原创 《3万字+512GPU！Hugging Face这本“AI修炼秘籍“让小白秒变分布式训练高手，附4000次实验数据+可视化图解》
Hugging Face发布《超大规模实战手册》，耗时6个月完成3万字内容，基于512个GPU的4000次scaling实验。手册详解大语言模型训练创新技术，涵盖5D并行性、ZeRO、CUDA内核等核心概念，并提供显存计算器、分布式调试指南等实用工具及精美可视化图解，旨在推动AI技术普及，实现AI去中心化。
2026-01-06 15:47:14
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原创 震惊！30B参数碾压1T模型？MiroThinker 1.5用“科学家模式“颠覆AI开发，成本直降95%！程序员必看新范式
MiroMind发布MiroThinker 1.5模型，采用"发现式智能"理念，通过"Interactive Scaling"交互式扩展方法，以30B参数规模媲美1T模型性能，推理成本仅为传统模型的1/20。该模型采用"科学家模式"，通过外部信息获取、验证与修正减少幻觉，在多项基准测试中跻身全球第一梯队，为AI开发提供新范式。
2026-01-05 16:35:55
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原创 为什么90%的LLM留学生都高估了这张文凭？
随着一批又一批的国际学生涌入美国法学院攻读LLM项目，每年都会有不少刚入学或刚毕业的LLM学生，通过法学院的就业指导老师、校友等方式找到我，咨询如何在美国找工作。残酷的真相是，LLM毕业后能进入美国主流律所执业的比例极低，而在这个极低的比例中，绝大多数是已有多年工作经验或被本国律所外派培训的律师。至于没有工作经验的LLM，留美就业的成功率就更低了。“如果LLM不能保证留美工作，我们为什么还要花百万去读？”这成了困扰许多法学生的问题。那张金光闪闪的LLM文凭，可能不如你想象的那么值钱。
2026-01-05 16:35:04
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原创 浙大开源3B模型碾压GPT-4o，小白也能开发的GUI交互神器来了！
浙江大学团队推出InfiGUI-G1模型，通过自适应探索策略优化(AEPO)框架解决了GUI Grounding中的语义对齐难题。该模型采用多答案生成机制、自适应探索奖励和共线惩罚三个创新组件，突破了传统方法在"指得对"上的瓶颈。仅用3B和7B参数量就在多个基准测试中刷新SOTA，部分指标超越GPT-4o等大模型，为开发更智能的GUI交互助手提供了技术基础。
2026-01-05 16:33:48
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原创 科研人福音！一键生成PPT和科研绘图，北大开源Paper2Any，全流程可编辑
你是否经历过这样的至暗时刻： 明明实验数据已经跑通，核心逻辑也已梳理完毕，却在面对空白的 PPT 页面时陷入停滞；明明脑海里有清晰的系统架构，却要在 Visio 或 Illustrator 里跟一根歪歪扭扭的线条较劲半小时；好不容易用 AI 生成了一张精美的流程图，却发现上面的文字是乱码，或者为了改一个配色不得不重新生成几十次……在内容生产的过程中，“写” 往往只占了一半，而将文字转化为结构图、流程图，再整理成演示用的 PPT，这个过程繁琐、耗时，且极度考验设计感。
2026-01-05 16:33:15
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原创 MIT让大模型变身“程序员“！递归语言模型解决上下文腐烂，性能提升1000倍！
MIT研究团队提出的递归语言模型(RLM)解决了大模型长上下文处理中的"上下文腐烂"问题。RLM让模型像程序员一样，通过外部代码环境主动探索、分解和处理信息，而非被动接收。实验显示，RLM能处理比模型上下文窗口大两个数量级的输入，在复杂任务上性能提升超1000倍，成本却更低。这种新范式将大模型转变为能主动与外部交互、利用代码工具增强能力的智能体，为AI能力边界提供了新思路。
2026-01-05 16:32:01
961
原创 【AI终结幻觉】Java+Redis企业级RAG实战，150行代码让DeepSeek不再“一本正经地胡说八道“！
文章详解如何用Java+Redis构建企业级私有知识库(RAG)，解决AI幻觉问题。通过不到150行代码，实现文档摄入、检索和生成三个核心环节，利用Redis Vector作为向量数据库，结合LangChain4j框架，实现高效的企业级私有知识库。文章包含技术选型理由、代码实现细节及企业级落地避坑指南，让DeepSeek等AI模型能够基于企业私有数据提供精准回答。
2026-01-05 16:31:30
870
原创 【程序员必看】Meta收购Manus创历史第三，豆包日活破亿！大模型编程开发迎来黄金时代！
文章介绍了Meta收购AI公司Manus这一重大事件，以及国内大厂在AI应用领域的积极布局。特别强调了智谱AI最新GLM-4.7模型在编程场景的强化能力，文章认为AI不会吃掉应用市场空间，反而会放大应用价值，解锁更多场景，包括编程开发领域。随着基础大模型能力提升和应用成本下降，AI应用场景持续扩展，算力需求保持高景气。
2026-01-05 16:30:45
629
原创 爆肝整理：LangChain4j RAG全解析，从文档加载到向量检索，AI编程入门必备！
本文详细解析LangChain4j框架的RAG技术，涵盖文档处理流程（加载、解析、分割、嵌入生成存储）和检索增强流程（查询转换、检索、内容聚合注入）。介绍了DocumentLoader、DocumentParser等关键组件的使用，强调了文档分割策略、嵌入模型选择和检索优化对效果的影响，为开发者提供了完整的RAG实现指南和调优思路。
2026-01-05 16:30:11
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原创 硬核干货！Recursive Language Models：MIT提出让大模型“自我编程“的黑科技，上下文窗口直接翻100倍！
MIT提出的Recursive Language Models(RLM)通过将长提示视为外部环境中的变量，让大模型在编程环境中通过编写代码并递归调用自身来处理超长文本。这种方法突破了传统上下文窗口限制，能处理超出模型容量百倍的输入，在多种长上下文任务中性能远超基线模型，为解决"上下文腐烂"问题提供了创新思路。
2026-01-05 16:29:25
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原创 AI大模型遭遇“空间天花板“！CES 2026揭秘下一代编程风口，小白也能上手的空间智能开发指南
文章揭示AI正从语言智能向空间智能转变的关键趋势。当前AI虽具备强大语言能力，却缺乏对三维空间的直观理解，无法在物理世界中灵活行动。CES 2026展示了空间智能两大技术路径：构建虚拟世界的"世界生成"和实现实时决策的"空间决策"。特别值得注意的是，空间感知技术正从昂贵硬件转向低成本端侧方案，将催生新一代消费级AI应用。开发者可把握这一趋势，开发具备空间感知能力的AI应用，抢占下一代智能技术风口。
2026-01-05 16:27:58
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