深度洞察：FDE（前置部署工程师）——AI落地时代的“最后公里”解决者 在人工智能技术的宏大叙事中，我们正处于一个决定性的拐点：AI正在从实验室的惊艳Demo向复杂的企业生产环境（Production Environment）大规模迁移。然而，模型能力的飞跃并不等同于商业价值的自动兑现。当企业发现精 ...

世界杯进球被吹？背后是VAR+AI的精密协作：摄像机追踪29个身体点、球内传感器锁定传球瞬间、AI自动生成越位线与3D动画，再经VAR复核、主裁终裁。AI负责“测得准”，裁判负责“判得明”——技术让判罚更透明，却未消除规则语境下的争议。 ...

Agent和具身智能，一个扎根在虚拟世界里替你跑任务，一个走进物理世界替你动手操作。这篇文章，我们来聊聊这两条AI执行能力进化的核心路径。 ...

Book to skill 将书籍<<ai agents in action>>蒸馏为skillBook-to-Skill AI Agent 时代诞生的知识转化方法论与工具集，核心是将书籍、专业文章、文档等静态文本知识，通过结构化蒸馏与重构，转化为大语言模型（如 Claude Code）可直接调用、 ...

时序预测、时序分类、时序填补……时序分析任务其实挺多的，各有各的名字，各有各的场景。 但是，你有没有发现一个现象？ 市面上叫得上名字的时序大模型，TimesFM、Chronos、Timer，清一色全是做时序预测的。大家说的"开箱即用"、"零样本"、"预训练直接推理"，也都是指时序预测。 为什么分类和 ...

上一篇我们介绍了 GQA，通过分组共享 KV Head，在注意力质量和推理效率之间找到了实际的平衡点。 至此，从第 25 篇到第 29 篇，我们分别拆解了现代大模型的五个核心设计模块： RoPE：旋转位置编码，让 QK 点积天然感知相对位置。 RMSNorm：去掉均值中心化的简化归一化。 SwiGL ...

深度学习论文精读方法论：软件工程师的系统化指南对于软件工程师而言，深入学术研究领域往往伴随着一种强烈的挫败感：晦涩的术语、复杂的公式以及看似“奇迹”的实验结果，常让人觉得需要补充十年的背景知识才能读懂标题。然而，深度学习并非不可逾越的鸿沟。通过建立一套系统化的阅读协议，工程师可以利用自身的逻辑优势， ...

前言 本文主要描述Event-Driven开发中的ReAct模式，并且使用一个demo，彻底搞懂怎么在实际工作中使用Event-Driven模式 话不多说，我们开始 代码结构 代码地址 . ├── agent.py # EventDrivenAgent 主逻辑，负责接收事件、调用 LLM、执行工具 ...

一边，模型和开发者工具还在继续往真实工作流里走：Gemini 3.5 Live Translate 开始做近实时语音翻译，Kimi-K2.7-Code 开源，DiffusionGemma 探索更快的文本生成，Codex 和 Chrome DevTools 也在继续给 Agent 补浏览器能力。 另一... ...

你有没有遇到过这种情况：跑去问AI一个问题，它回答得滔滔不绝，逻辑清晰，听起来像模像样，但你就是有一种"哪里不对劲"的感觉。要么数据过时，要么答案与你的实际情况毫不相干，要么语气信心满满，内容却一本正经地偏了题。 这种"AI大聪明"的尴尬，困扰过太多人。 其实问题的根源不在于AI笨，而在于技术架构本 ...

一文掌握 Hermes Agent 上下文系统：Context Files 定义全局人格与项目规范，Context References 动态注入代码与 Git 变更，@语法实时加载，让 AI 智能体彻底听话。 ...

有一阵没做游戏了，咱接着回来做中医游戏，这期咱们聊聊怎么给游戏NPC装个"智能大脑"，顺便看看开发过程中Hook这个老朋友的新玩法。项目代码在这里[tcm_odyssey] ...

AI语音助手，目前逐渐开始成为主流手机品牌的标准功能。你有没有想过：在你对手机说"帮我定个明天早上八点的闹钟"，手机是怎么听懂的？ ...

大家对 Hermes Agent 应该不陌生了。 Nous Research 开源的 AI 智能体项目，MIT 协议，GitHub 上 star 已经突破了 18 万。OpenRouter 应用排行榜上也是断层第一。 GitHub：https://github.com/NousResearch/he ...

前言 Human in the loop（人机协作）在企业级 Agent 应用中非常重要——AI 在执关键工具时必须经过人类审批，避免误操作影响业务。我之前用 LangGraph 0.3 裸写了一套（旧文），当时需要在 tool 函数里手动调 interrupt()，很啰嗦。如今有了 DeepAge ...

自进化 (Self-evolution) 是 Agent Harness 的核心模块，拥有自进化能力后 Agent 才能在长期的任务交互中不断成长，总结和改进自己的技能、记录用户的反馈和偏好，从被动应答升级为能够主动复盘和自我成长的 Agent。本文以 CowAgent 开源项目为例，介绍 Agen... ...

Hermes Agent 记忆使用教程 每次对话都要重新交代一遍项目背景和个人偏好，这种重复让人不胜其烦。Hermes Agent 记忆（Memory）系统是实现跨会话持久化、个性化交互的核心能力，分为内置文件记忆与外部记忆提供商两部分。内置记忆开箱即用，轻量高效；外部记忆提供语义搜索、知识图谱等高 ...

​上一篇文章末尾使用了在线大模型压缩文本生成摘要，但该方式会消耗Token，不便初学者长期使用，更好的办法是采用离线大模型来生成文本摘要。 一、离线大模型的种类 国内常用的离线大模型有阿里Qwen、智谱GLM、深度求索DeepSeek、百度文心等等，以千问的文本大模型为例，又有Qwen1.5-1.8 ...

传统SOP依赖人工监督、人工核验，存在监管滞后、人工成本高、漏检误检等痛点。依托iNeuOS_Vision机器视觉技术，可实现SOP操作的自动化识别、实时监测、流程校验与异常告警，适配各类工业标准化作业场景，助力工业作业全流程可视化、智能化管控，提升生产标准化水平与作业效率。 ...

一、岗位核心：什么是 Agent Harness？DeepSeek 对这个岗位的定义非常清晰：Model + Harness = Agent模型（Model） 负责"能做什么"，Harness（驾驭/ harnessing） 负责"怎么做好"。Harness 涵盖除模型本身之外的所有工程与研究——包 ...