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最新聚合的文章
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《潮水漫过十七岁》对她的感觉
2039年9月21日 星期五 多云 我们班就是每隔两周平移一次座位，这次是平移+微调座位。就是班主任说靠窗那一排有几个同学上课老是说话，要重新调一下。我本来还挺庆幸，觉得自己终于不用跟周扬坐一起了。这
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历时三年，我的第一款全栈产品 Acrodata 终于上线了！
最近三年的软件行业风云突变，AI 来势汹汹，很多创业公司甚至没有撑过三年，而我却为了一款没有利润的产品硬刚三年，到底值不值？
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《潮水漫过十七岁》我想买相机
2039年9月14日 星期五 晴 今天放学没直接回家，周扬非拉着我去商场，说里面新开了一家相机店。我说我又不买，他说不买看看总行吧，反正坐公交回去也没什么意思。我本来想拒绝，后来还是去了。其实我早就想
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给你的 Claude CodeCodex 等 AI Coding Agent 装个桌宠吧
用 clawd-on-desk 给 Claude Code、Codex 等 AI Agent 装个桌宠：关联 Agent、导入 Codex Pet 包换成小八形象，还能自定义任务完成与权限提示音。
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让大模型稳定返回可用数据：Output Parser、Zod 与 Tool Calling（下）
围绕大模型结构化输出，讲解 StructuredOutputParser、Zod、XML、Tool Calling 与 withStructuredOutput，并分析结构化流的处理方式和常见误区
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从“等待整段答案”到边生成边展示：大模型流式输出与 SSE 实战（上）
从模型响应流讲到浏览器实时展示，拆解 stream、Node.js Stream、SSE 与 EventSource，串起大模型服务、Node.js 服务 和浏览器之间的完整流式链路
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0 行权重改动，77% 首字延迟下降：2026 年的推理提速为什么都发生在权重之外
一、旧范式的原罪：decode 是内存墙，不是算力墙 要理解为什么"不碰权重"能省这么多，得先知道 LLM 推理的哪一段卡在哪。 推理分两段，两段的瓶颈完全不同。 算术强度（arithmetic in
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Jev 爆火一周后，我装了它的开源平替 Laya：路由 0.3 毫秒是真的，推理先把我机器干爆了
全网在聊不说话的AI Jev，装了开源平替Laya：5种语言路由全对0.13-0.39ms；322M权重加载即OOM。官方自曝zero-shot近随机、高棉语0分配95.2%置信，比评论区诚实。
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把上下文编译进权重：拆解剑桥「无限参数 LLM」，以及它尚未回答的四个问题
一、旧范式的原罪：上下文是「租」来的，不是「买」下的 先把问题定义精确。一个部署后的模型面对的处境是：最值钱的信息往往不在训练集里，而在它正在处理的这轮交互里——用户随口给的一个事实，或者对他某次错误
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开源微信流，微信聊天记录，可以直接给 Codex 和 Obsidan 了
这是苍何的第 603 篇原创！ 大家好，我是苍何。 还记得之前我开源了一个微信 cli，可以读取到微信的聊天记录，并给到 Agent 总结，全网爆火。 虽然这个 CLI 好用是好用，但是有点那啥，所以
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IT风云录 02 | 中年程序员，看不惯大公司，去小公司了
上一篇承接 [IT风云录 01 | 我在4人的AI小公司，领着比公司年收入还高的薪水] 刚辞职离开的公司，是超过500人的企业，不缺钱，很土豪。再之前的公司也都是几百人的公司，最次也是新三板上市。现在
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一天一个开源项目（第225篇）：NanoJev —— 一个 0.6B 的并行决策模型，让 LLM 直接输出概率分布而不是生成 Token
NanoJev 是 Jev 并行决策模型系统的轻量复刻版，基于 Qwen3-0.6B 骨干网络附加决策头，输入状态和问题，直接输出完整概率分布，零输出 Token 解码。
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LLM 自动化测试系列（02）：统一技术底座——视觉定位 / DOM 语义化 / Computer Use
同一个'找到提交按钮'的任务，不同的开源项目给出了三种完全不同的技术路线：专用视觉定位模型、DOM/无障碍树结构化理解、纯坐标点击的 Computer Use
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AI会找数据还不够，联合国开放平台把“来源”也接进Agent
让AI回答“哪些国家的清洁水改善最快”很容易，难的是每个数字能否追到机构、年份、统计口径和原始数据集。新上线的UN System Data Commons把分散统计数据接成知识图谱，并允许Agent通过MCP取数。它最值
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模型下载后为什么还跑不起来？用OpenVINO看懂本地推理流水线
模型仓库里的权重只是“原材料”，不是点击即用的应用。要在自己的CPU、GPU或NPU上运行，还要经历导出、优化、量化、运行时加载和输入输出适配。看懂这条流水线，你遇到“不支持架构、内存不够、接口变了”时，就能定位是哪一层
