🔥51CTO热榜:2026-08-26

要理解SSI这个新模型有多震撼,我们必须先明白现在的AI(比如ChatGPT、Claude)是怎么工作的。
这篇文章就把我一路踩过的坑总结一下:项目规则怎么只维护一份,Skills 怎么映射,Hooks、SubAgent 和 MCP 哪些内容可以共用、哪些必须分别配置,以及后期如何最小成本的维护不出错。
OpenAI亲手投的公司,第一次自己训模型,底座没用GPT,用的是中国模型!
有人实测后发现,两款新模型在3D强化学习和建筑空间布局上,性能强到可怕。
今天就把任务型Agent的记忆架构拆清楚——短期记忆管什么、长期记忆存什么、什么时候触发写入、两者怎么配合。
本文拆解一套针对 DeepSeek Harness 的可观测方案设计:如何用插件把运行时事件还原成五层调用树,如何做到零侵入采集,以及批量直传背后的工程取舍。
很多人装好 WorkBuddy,打开就直接用。结果没过几天便开始吐槽:技能不会更新、锁屏后手机连不上、任务做完也不知道,回答还总是一大段。问题往往不在 WorkBuddy 本身,而是几个基础设置没调好。下面这 5 项,建议新手第一次使用时就检查一遍。花几分钟改完,后面能省下不少折腾。
LLM 链路至少有三个容易混淆的指标:TTFT 表示请求进入到首个 Token 返回;完整 RT(也可称 TTLT)表示请求进入到最终答案生成完成;感知延迟则表示用户何时看到第一段有价值的内容。
为了保证稳定性,办公网部不允许自动调优切换信道,所以需要选定该AP去扫描其周边的信道情况,在“诊断-空口环境检测”中执行。
此攻击未向谷歌(Google)披露,因为越狱(jailbreak)不在其漏洞披露计划范围内。到8月份,该载体对谷歌Agent的攻击成功率已显著下降。我们无法准确归因这一变化,可能是过滤器更新、模型版本变更,或两者皆有。
OE1 与 OE2 的本质区别在于"内部 cost 是否累加",OE1 总 cost = 外部 + 内部,OE2 总 cost = 仅外部。
文章将从TDD基本概念开始介绍,说明TDD的工作流程和意义,让开发者从工程角度理解TDD如何通过以终为始的方式,反向驱动开发者梳理并理解需求,提升开发者对于任务的交付质量。
Agent(智能体)是一个能自主决策、调用工具、多轮执行任务的程序。核心循环是:判断 → 调用工具 → 拿到结果 → 继续推理,周而复始。
本文基于JS/TS 完整语法体系,从底层原理、语法细节、实战编码、场景选型、精准避坑全方位讲解。
这一篇我们回答了一个核心问题:网络为什么要分层?最终一句话总结:分层是工程世界对抗复杂度的方式。
今天精选十个真正值得收藏的开源项目,尤其是 AI 相关方向,质量高到离谱,很多人用完直呼“白嫖神器”。
未来最危险的 Agent,未必会把钥匙交给攻击者。它可能始终忠实地保护着密钥,却拿着这把钥匙,替错误的人打开了门。​
全链路 traceId 传递,看起来就是"生成一个 ID,放到请求头里传下去",但真正落地时处处是坑。
如果只是想尽快把 DSH 用起来,一个比较省事的顺序是:先装 dsh-at-file;Web 和终端入口,从 dsh-better-sidebar、dsh-TUI 里挑一个;工作里经常要看截图,再加上 DSH Vision Toolkit。Mnemon、Automation 和 Workflow,可以等项目真的遇到跨会话记忆、定时运行或固定多 Agent 流程的问题时再装。
KV Cache、混合精度 Attention、量化 All-Reduce、Router GEMM,分别在存储、计算、通信和路由环节改变数值。它们不能用一句“开了 FP8”概括。