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从工具调用到模型输入:把 Agent 的观测链路接起来2026/10/10
工具返回成功,后台也有结果,模型为什么还是没有用上? 要查清这个问题,需要接通两段链路:一段记录工具怎样执行,另一段记录结果怎样进入后续模型请求。只有调用日志,排查会停在“工具没问题”;
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GitHub的Push一年涨4.9倍:AI Agent为什么逼它重做Git存储?2026/10/10
GitHub的Push一年涨4.9倍:AI Agent为什么逼它重做Git存储? 过去我们谈 AI 编程,总喜欢比较模型一次能写多少行代码。但 GitHub 最新的工程披露提醒了一个更底层的问题:如果
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你的RAG检索正在“高效地重复废话”:一文彻底搞懂MMR算法2026/10/10
RAG检索总被“复读机式”结果拖累?Top-K只找相似,不管重复,导致上下文冗余、回答片面。MMR算法通过平衡相关性与多样性,剔除同质内容,让上下文信息价值最大化。一个λ参数即可落地,低成本高收益。
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[Agent Memory / 强化学习] MemPO源码学习笔记 — (6)— 奖励机制2026/10/10
[Agent Memory / 强化学习] MemPO源码学习笔记 — (6)— 奖励机制 0x00 概要 0x01 原理 1.1 双通路奖励机制 1.2 通俗解释优势函数 1.3 对比 1.
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Deno 终局来了:从挑战 Node 到被 Cloudflare 收编2026/10/10
Node 生态成熟、稳定、企业采用远超 Deno,仍是生产首选。Deno 设计更现代,但已宣布一年后官方停更并入 Cloudflare,独立挑战失败。当前 Node 更胜一筹。
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LLM 驱动的自动化测试系列(08):移动端自动化(四)——AppAgent:解析树与视觉特征的结合2026/10/10
AppAgent 是腾讯出品、CHI 2025 收录的多模态智能体框架,目标是让一个多模态大模型像人一样通过点击、滑动操作手机 App,而不依赖任何系统后端接口
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一天一个开源项目(第232篇):DSH Desktop —— 把桌面壳本身也做成一个插件,30k+ Stars 的 DeepSeek Harness 桌面客户端2026/10/10
这是"一天一个开源项目"系列的第 232 篇。今天的项目是 DSH Desktop。 给一个 Agent 框架做桌面客户端
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把 40 步压到 8 步:少步生成的三笔账,Qwen-Image-2.1-Turbo 拆给你看2026/10/10
一、先讲清楚一件事:步数是离散化步数 现在的图像生成模型基本都跑 Flow Matching。它不学「怎么去噪」,而是学一个速度场: 生成图像 = 对这个常微分方程做数值积分。 而步数,就是积分的离散
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别再让 LLM 写「置信度:0.8」了:决策模型把判别从生成里拆了出来2026/10/10
一、旧范式的原罪:用生成模型干判别的活 把「分类」交给一个自回归语言模型,本质上是在用一把瑞士军刀拧螺丝。代价具体落在四处: 1. 输出是串行的。 模型要一个 token 一个 token 地把 类别
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线上出问题怎么查?一套可复现的排障 SOP(O04)2026/10/10
线上出问题怎么查?一套可复现的排障 SOP(O04) 一、先看问题:工具是散的,人是慌的 前三篇备齐了观测工具(日志/trace/指标),但还差最后一块拼图: 工具是散的——出问题时手忙脚乱:先看哪个