admin

2098 posts published

从构建Manus中学到的经验

上下文工程实际上并不简单。它是一门实验科学——我们重建了我们的代理框架四次，每次都在发现更好的上下文塑造方法之后。

10个最受欢迎的本地LLM

由于先进的量化和模型优化，你可以在笔记本电脑或台式机上运行强大的LLMs，即使你的RAM或VRAM不足8GB。

OpenAI深度研究的AI代理架构

OpenAI深度研究的AI代理架构

最近，OpenAI 展示了他们创建深度研究 AI 代理的理想场景…

ChatGPT代理 vs. 模型上下文协议

ChatGPT代理 vs. 模型上下文协议

MCP是一个规范，而ChatGPT代理是一个产品。一个是开放的基础设施，另一个是封闭的交付方式。

ChatGPT代理：我的真实评测

ChatGPT代理：我的真实评测

ChatGPT代理可以代表你采取行动。它可以浏览网站并从头到尾完成多步骤任务。与OpenAI的Operator不同，它更可靠，并融合了Deep Research的最佳特点。

LLM推理提供商选型指南

每一个LLM推理提供商都有其优缺点。没有一个普遍的“最佳”选择——只是不同优化于不同任务的工具。

如何获取Kimi-K2免费API密钥？

如何获取Kimi-K2免费API密钥？

尽管Kimi-K2这个模型是完全开源的，但大多数人由于高GPU需求而无法使用它，但你仍然可以使用我将在本文中告诉你的免费API密钥在你的程序中运行该模型。

SmolLM3最佳通用小模型

Hugging Face刚刚发布了SmolLM3，一个30亿参数的模型，但它的表现就像它有两倍那么多，甚至击败了拥有70亿参数的模型。

本地AI = Ollama+OpenWebUI

本地AI = Ollama+OpenWebUI

我不希望这些大公司挖掘我的个人数据并开始用它们向我推销广告。更不用说他们也不应该分析我的行为！这就是我决定自己托管自己的AI的原因。

AI代理的强化学习

对于设计下一代需要推理、行动和进化的AI代理的从业者来说，RL不是可选的，而是必不可少的。

使用强化学习和LLM构建AI代理

使用强化学习和LLM构建AI代理

在本博客中，我们将逐步讲解如何设计一个使用大语言模型进行决策并利用强化学习优化其动作的AI代理。

用AI代理玩3D FPS游戏

AI代理现在也成为了游戏的一部分。它们与环境互动、采取行动和做出决策都取决于正确的思考和正确使用LLMs/多模态模型。

用AI编码智能体构建全栈应用

一个动手指南，使用代理AI开发创建现代Web应用程序

多模态传感器融合目标跟踪

本文深入介绍LiDAR、雷达和无迹卡尔曼滤波器，并从零开始用C++实现。

5大开源多智能体 AI 框架

智能体系统（MAS）是由多个自主代理组成的系统，它们可以相互交互、合作和协调以完成复杂任务。

最佳免费AI图像编辑器

忘记Photoshop吧。这个免费的离线AI图像编辑器让其他所有工具都过时了。

KV缓存：加速LLM推理

在使用LLM时，推理过程中的速度和效率变得至关重要，一个关键的优化技术是KV缓存，它能够实现快速且内存高效的生成。

Kyutai实时TTS模型

我见过很多AI语音工具，但Kyutai是我见过的第一个真正感觉像你可以用在实时循环中的声音。

MIT证明ChatGPT会让你变笨

MIT证明ChatGPT会让你变笨

MIT的研究是一个警钟。虽然生成式AI是一个强大的加速器，但它不是深度思考、记忆编码或战略推理的替代品。

从零构建流匹配模型

将讲解流匹配背后的数学原理，如何实现训练和采样管道，以及这种方法与扩散模型的根本区别。

谷歌搜索正在消亡

我们的自然流量在下降，但我们不知道原因。然后我们发现我们的客户在我们不存在的地方寻找我们。这是我们将要建立的新策略。

Claude Code+Gemini CLI

Claude Code+Gemini CLI

这是梦幻组合。我没有“氛围编码”，我是架构师，我定义了结构，我的两个开发者在这个结构内进行开发。

重新实现Pix2Seq的思考

从零开始构建谷歌激进的目标检测方法所学到的东西——以及它如何改变了我对计算机视觉的看法

基于图神经网络的欺诈检测系统

传统的欺诈检测系统正在失败。基于规则的系统会标记超过1万美元的交易或不寻常的位置，但无法捕捉大量复杂的欺诈计划。即使先进的机器学习模型单独分析单个交易，也难以应对跨多个账户、设备和时间窗口的协调攻击。

PROMPT ENGINEERING

解锁ChatGPT的超能力

我让ChatGPT写一个简单的博客大纲，但每次得到的回复都感觉……不对劲。然后我意识到：也许问题不在于AI，而在于我们如何与它交流。