- LFX Mentorship 2026 夏季(Term 2）申请时间为5月5日 – 5月19日（11:00 PDT；18:00 UTC)，远程实习将从 6 月 8 日开始为期三个月。参与到 LFX Mentorship 计划中，为开源项目做贡献、获得开源社区的认可同时，完成工作还能获取报酬 (位于中国的开发者报酬为 3000 美金，约合 20000 人民币）。 LFX Mentorship 2026 夏季(Term 2）申请时间为5月5日 – 5月19日（11:00 PDT；18:00 UTC)，远程实习将从 6 月 8 日开始为期三个月。参与到 LFX Mentorship 计划中，为开源项目做贡献、获得开源社区的认可同时，完成工作还能获取报酬 (位于中国的开发者报酬为 3000 美金，约合 20000 人民币）。
- 2026年被视为AI产业的真正分水岭，行业焦点已从模型参数竞争转向Agent Harness（代理驾驭系统/执行外壳）的构建，标志着AI应用从经验主义走向确定性工程的工业化阶段。 2026年被视为AI产业的真正分水岭，行业焦点已从模型参数竞争转向Agent Harness（代理驾驭系统/执行外壳）的构建，标志着AI应用从经验主义走向确定性工程的工业化阶段。
- Agent Harness 在云原生托管架构落地的核心意义在于实现弹性、效率与运维的全面优化。借助云原生的虚拟化、容器化与动态编排能力，Agent Harness 能够打破资源闲置的瓶颈，实现按需自动扩缩容，显著降低计算成本。同时，云原生的声明式 API 和服务自愈机制，将复杂的生命周期管理转化为自动化运维，极大减轻了人工负担。 Agent Harness 在云原生托管架构落地的核心意义在于实现弹性、效率与运维的全面优化。借助云原生的虚拟化、容器化与动态编排能力，Agent Harness 能够打破资源闲置的瓶颈，实现按需自动扩缩容，显著降低计算成本。同时，云原生的声明式 API 和服务自愈机制，将复杂的生命周期管理转化为自动化运维，极大减轻了人工负担。
- LFX Mentorship 2026 夏季(Term 2）申请时间为5月5日 – 5月19日（11:00 PDT；18:00 UTC)，远程实习将从 6 月 8 日开始为期三个月。参与到LFX Mentorship计划中，为开源项目做贡献、获得开源社区的认可同时，完成工作还能获取报酬 (位于中国的开发者报酬为3000美金，约合20000人民币）。 LFX Mentorship 2026 夏季(Term 2）申请时间为5月5日 – 5月19日（11:00 PDT；18:00 UTC)，远程实习将从 6 月 8 日开始为期三个月。参与到LFX Mentorship计划中，为开源项目做贡献、获得开源社区的认可同时，完成工作还能获取报酬 (位于中国的开发者报酬为3000美金，约合20000人民币）。
- 华为云 AgentArts 突破传统大模型单点评测局限，构建结果、过程、交互三层智能体评估体系，内置40+款专业评估器，支持自动化批量评测、评测集智能生成与实时在线评估，准确率超90%。现已正式开放，高效解决智能体多轮任务评估成本高、难诊断的痛点。 华为云 AgentArts 突破传统大模型单点评测局限，构建结果、过程、交互三层智能体评估体系，内置40+款专业评估器，支持自动化批量评测、评测集智能生成与实时在线评估，准确率超90%。现已正式开放，高效解决智能体多轮任务评估成本高、难诊断的痛点。
- 本文将详细介绍如何通过Kthena控制器，在昇腾NPU上部署DeepSeek-V4-Flash模型，完成P/D分离的实践。我们会深入解析P/D分离的技术原理、Kthena的编排能力，以及ModelRoute如何实现P/D实例的自动发现与KV传输协作。 本文将详细介绍如何通过Kthena控制器，在昇腾NPU上部署DeepSeek-V4-Flash模型，完成P/D分离的实践。我们会深入解析P/D分离的技术原理、Kthena的编排能力，以及ModelRoute如何实现P/D实例的自动发现与KV传输协作。
- Kthena 最新发布的 Kthena v0.4.0版本进一步简化了大语言模型（LLM）工作负载的管理，为 AI 基础设施赋能。该版本源于社区贡献者在过去两个月中的倾力付出与通力合作，运行更加稳定，功能更加丰富。 Kthena 最新发布的 Kthena v0.4.0版本进一步简化了大语言模型（LLM）工作负载的管理，为 AI 基础设施赋能。该版本源于社区贡献者在过去两个月中的倾力付出与通力合作，运行更加稳定，功能更加丰富。
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- 本文是「从零开始理解大模型」系列终章第十篇。本系列共十篇，由浅入深从下一词预测起步，搭建完整大模型心智模型，每篇配套可运行代码。本篇串联前文核心知识，解析基础大模型如何依托原生能力延伸交互与执行能力，一步步进化为实用 AI Agent，厘清大模型迈向智能体的完整演进逻辑。 本文是「从零开始理解大模型」系列终章第十篇。本系列共十篇，由浅入深从下一词预测起步，搭建完整大模型心智模型，每篇配套可运行代码。本篇串联前文核心知识，解析基础大模型如何依托原生能力延伸交互与执行能力，一步步进化为实用 AI Agent，厘清大模型迈向智能体的完整演进逻辑。
- 本文为「从零开始理解大模型」系列第九篇。本系列共十篇，从基础的下一词预测出发，层层递进构建完整大模型认知体系，每篇均附带可运行代码。本篇围绕 Scaling Law 展开，拆解模型规模、数据量与效果的演化规律，解析大模型领域「大力出奇迹」背后的底层原理与客观边界。 本文为「从零开始理解大模型」系列第九篇。本系列共十篇，从基础的下一词预测出发，层层递进构建完整大模型认知体系，每篇均附带可运行代码。本篇围绕 Scaling Law 展开，拆解模型规模、数据量与效果的演化规律，解析大模型领域「大力出奇迹」背后的底层原理与客观边界。
- 本文是「从零开始理解大模型」系列第八篇，全套共十篇，循序渐进搭建完整大模型心智模型，每篇均附带可运行代码。本篇聚焦上下文窗口，深度解读大模型的工作记忆原理、容量边界与实际应用限制，透彻理解长上下文能力的底层逻辑。 本文是「从零开始理解大模型」系列第八篇，全套共十篇，循序渐进搭建完整大模型心智模型，每篇均附带可运行代码。本篇聚焦上下文窗口，深度解读大模型的工作记忆原理、容量边界与实际应用限制，透彻理解长上下文能力的底层逻辑。
- 2026年，OpenClaw作为个人AI助手领域的现象级产品迅速走红，GitHub星标突破10万，短短数月成为开发者与极客圈的热门选择。它以本地优先、多通道集成、技能自扩展等特性，重新定义了Agent的形态。然而，爆火的背后也带来了前所未有的安全挑战。 2026年，OpenClaw作为个人AI助手领域的现象级产品迅速走红，GitHub星标突破10万，短短数月成为开发者与极客圈的热门选择。它以本地优先、多通道集成、技能自扩展等特性，重新定义了Agent的形态。然而，爆火的背后也带来了前所未有的安全挑战。
- 如果说提示词工程与上下文工程逐步将AI推向了“可用区间”，那么驾驭工程的技术使命是完成了单个 Agent 从 “基础运行” 到 “稳态运行、可控调度、合规交付” 的能力闭环构建。但当任务开始呈现出更明显的链路化、并行化与角色化特征时，新的瓶颈会立刻显现：单Agent再强，也很难同时承担调研、分析、执行、校对、汇总这些彼此依赖、不同节奏的工作。比如华为云近期正式发布的OfficeClaw办公智... 如果说提示词工程与上下文工程逐步将AI推向了“可用区间”，那么驾驭工程的技术使命是完成了单个 Agent 从 “基础运行” 到 “稳态运行、可控调度、合规交付” 的能力闭环构建。但当任务开始呈现出更明显的链路化、并行化与角色化特征时，新的瓶颈会立刻显现：单Agent再强，也很难同时承担调研、分析、执行、校对、汇总这些彼此依赖、不同节奏的工作。比如华为云近期正式发布的OfficeClaw办公智...
- 近期，笔者参与了华为云 OfficeClaw（龙虾办公智能体） 的邀测体验。通过多维度任务实测，可以看到，OfficeClaw 已将 AI 办公从单纯的“对话响应”，转化为一种更具确定性、更强调专业分工的交付形态。而从软萌治愈格调的“猫咖”（Cat Café），到具备硬核战斗力的“龙虾”（OfficeClaw）办公智能体，这不仅是一个名称的演变，也是一场关于AI协作范式的底层进化。 近期，笔者参与了华为云 OfficeClaw（龙虾办公智能体） 的邀测体验。通过多维度任务实测，可以看到，OfficeClaw 已将 AI 办公从单纯的“对话响应”，转化为一种更具确定性、更强调专业分工的交付形态。而从软萌治愈格调的“猫咖”（Cat Café），到具备硬核战斗力的“龙虾”（OfficeClaw）办公智能体，这不仅是一个名称的演变，也是一场关于AI协作范式的底层进化。
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