RAG 适合自然语言资料：资料规模大、结构不统一、更新可通过索引同步，并且回答需要引用来源。代码搜索适合当前工作区：目标是精确定位符号、文件和调用关系，结果必须跟随代码变更。

每个 LLM agent 管一支足球俱乐部 20 个游戏年，走 26 个工具，大约 340 到 400 个决策停点。同一笔固定预算组队，转会、谈合同、投设施和青训、排阵容，董事会可以解雇。确定性引擎按年累加出一个最终分，没有 LLM judge，也没有人工打分。

请求体里漏掉了 LogoAdd=0，混元服务端按默认 LogoAdd=1 处理，于是每张图都被自动盖上「AI生成」的角标。视频分支更直白，源码里直接就写死成了 LogoAdd: 1。一句话总结：不是 bug，是默认值；想关，得自己改。

KV Cache 就出现在这个循环里：第 5 个 token 到来时，前 4 个 token 已经被处理过；第 6 个 token 到来时，前 5 个 token 又已经被处理过。后面会看到，模型怎样避免每一步都从头计算这段不断变长的上下文。

DeepSeek出彩的地方，不在于单点最强。在于它把"开源加低价加全栈自研"这三件事，拧成了一条完整的链。模型是开源的，框架是开源的，API兼容OpenAI和Anthropic两套格式，还有免费的文件上传接口，价格还是全行业的地板价。你从模型到框架到接入，一整条路，全是它的，而且全是你的。

大模型分布式训练不是一上来就这么复杂，它是被"模型太大、单卡放不下"这一个原动力，一步步逼出来的。

如果你受够了Electron的“胖”和“慢”，今天介绍的这个框架或许能让你眼前一亮——GPUI。

企业知识平台通过标准化分层管理，实现知识的一次治理、全局复用，从根源上，解决 AI 智能体的可靠性问题。

对于程序员来说，Git是最常用的软件之一。Git这东西，用好了是神器，用不好就是灾难。今天这篇文章，盘了一下这些年在项目里遇到过的Git“坑”，挑出8个最常见的，跟大家好好聊聊。希望对你会有所帮助。

贵的Fable 5.1确实细节碾压（波浪、海岸线深度、数千颗水晶吊灯、更大的水上乐园结构以及更流畅的直升机运动），但它建好了三滑道水上乐园塔楼，却忘了往泳池里放水（两者都存在一些基本状态错误）。