Software 2.0

LLM

LLM 成本控制简明教程

我们在 2026 年 8 月 29 日核查了本文中的定价和平台详情。由于提供商费率经常变化，最好将价格存储在配置文件中，而不是硬编码到应用程序中。

AGENT

构建实时语音 AI 代理的真实挑战

难点不在于连接语音识别、LLM 和语音。而是在一切都在流式传输时，保持轮次、中断、工具、传输、延迟和对话状态的一致性。

AGENT

150 行 Python 构建生产级 AI 代理

工具调用、无状态状态管理和重试电路在 Anthropic Claude API 层的实际工作原理。

INDUSTRY

AI时代，解决正确的问题

在代理加速实施之前减少不确定性的实用框架

PHYSICAL AI

TIA Portal 梯形图调试3种方法

这些方法允许您离线编写完整程序，然后在实际硬件上按顺序测试功能部分，而不会冒灾难性机器行为的风险。

MODEL-ZOO

Qwen3.8-Flash-Next 快速指南

大型语言模型正在成为强大的软件开发工具，但许多开发者仍然依赖云API来访问它们。

RAG

RAG 没有死

为什么AI代理正在超越固定向量搜索，并学习如何选择检索信息的方式

AI INFRA

生产环境别用Ollama

您用于原型设计的基础设施正在悄悄破坏您的生产代理。以下是修复架构不匹配的方法。

MODEL-ZOO

6GB显存运行Qwen3.8-Flash-Next

阿里的Qwen4架构125B预览版在编码、代理和计算机使用方面击败了前沿封闭系统。我们在5.95GB上运行了完整的检查点。

INDUSTRY

实时语音智能体技术栈

组织正在竞相为其客户带来自然、实时的语音AI。需求涵盖两个主要方面：现代化传统联络中心中笨重的IVR菜单，或将语音优先界面直接嵌入到打字不理想的Web应用、移动应用和智能设备中。

TOOL

llm-d：LLM推理负载均衡

轮询调度的工作假设是每个副本对每个请求都提供相同的性能。这对于无状态Web流量来说是成立的，但一旦请求在调用之间共享缓存，这个假设就完全失效了。

LLM

上下文学习：唯一重要的 AI 功能

停止微调吧。你的模型权重在训练完成的那一刻就已经过时了。上下文学习（ICL）才是真正的软件执行。

MODEL-ZOO

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 的定位很明确：文本能力基本上保持在稳定版 V4-Flash 发布的水平（代理、推理、世界知识），而视觉是主要增量。

PHYSICAL AI

博途 HMI动画和事件简明教程

在本教程中，您将学习如何通过构建一个简单的批量混合过程，在西门子TIA Portal中创建HMI动画和事件。

TOOL

Unstract：可靠的AI文档提取管道

组织难以从多样化且复杂的企业文档中提取可用的结构化数据。本文解释了如何构建、测试、评估和部署可靠的基于AI的文档提取管道。

AGENT

智能体隔离工程快速指南

为什么代理的安全问题不是“我们如何让它表现？”而是“当它不表现时它能接触什么？”——以及回答这个问题的隔离工程。

INDUSTRY

7万亿美元的AI赌博正在失败

围绕构建AI包装器的兴奋感是显而易见的。但是，如果你揭开运行这些模型的巨大基础设施的帷幕，一个可怕的现实就会浮现。大科技公司陷入了巨大的陷阱。

LLM

为什么AI不需要你的内容

文章不再是资产。组织它的东西才是。

DATASET

合成数据什么时候最有用？

错误是将合成数据用作现实的替代品。更好的用途是作为故意攻击系统的工具。

RAG

为什么PDF解析仍然困难

如果你在文档智能领域有过任何有意义的时间，你已经知道没有供应商幻灯片想要承认的秘密：现代企业AI的瓶颈很少是模型。而是PDF。

TOOL

Docling vs Marker vs MinerU

2026年真正的开源PDF转Markdown基准测试——哪个适合你的RAG流水线

PHYSICAL AI

TIA Portal 计数器简明教程

本文将介绍 TIA Portal 中使用的三种主要计数器类型：CTU（加计数器）、 CTD（减计数器）和 CTUD（加减计数器）。

PLC

TIA Portal 定时器简明教程

本文将介绍 TIA Portal 中使用的四种主要定时器类型：TON（通电延时定时器）、TOF（断电延时定时器）、 TP（脉冲定时器）和 TONR（保持型通电延时定时器）。

TOOL

五款 AI 3D 建模工具

AI 3D 建模正在改变创作者生产数字资产的方式。文本提示和图像现在可以生成可用的 3D 模型，而无需每个用户都掌握传统的建模软件。

AI INFRA

购买硬件前，我如何选择开源模型

当隐私是固定的但几乎其他一切都存在不确定性时，选择本地模型的实用方法