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多 Agent 验证架构实战：从输出评分到过程验证
多 Agent 流水线在每一次演示中都表现正常。但是到了生产环境，它可能在第四步之前就悄悄积累了三个错误决策，最终输出自信、流畅但是完全错误。并且最后没有人发现...
deephub 1天前2026-03-31 19:57:36
模型、agent、state、工作流、架构
RouteRAG：用特殊 Token 和强化学习构建可学习的 RAG 检索策略
它不依赖固定的手工检索流水线或静态指令，而是学到一套策略：推理过程中的特殊 Token 可以触发检索动作。每一步，模型生成一个动作 Token——继续内部推理、...
deephub 1天前2026-03-31 19:57:10
模型、设计、效率、强化学习、token
多智能体系统的核心设计：从任务分解到依赖图驱动的编排循环
ChatGPT 能写代码，但要它研究问题、编写实现、审查自身代码中的 bug、编写测试、修复失败的用例并撰写文档，并且在一次交互内做完全部环节，可靠性远远不够。...
deephub 1天前2026-03-31 19:55:48
架构、设计、系统、编码、工作
AI Agent 架构详解：Chain-of-Thought、ReAct 与工具调用的协作机制
"做一个 I Agent"——这个需求大概已经躺在不少人的待办列表里了。但翻遍现有资料会发现一个尴尬的断层：学术论文只写给机器学习工程师看，营销文案只负责把 A...
deephub 1天前2026-03-31 19:55:14
架构、模型、react、agent、工具
信息访问 vs. 推理能力：LLM Agent 性能归因的实验分析
Agentic 工作流普及以后，LLM 开始被频繁用于迭代优化机器学习模型：提出配置方案、观察实验结果、逐步改进决策。表面上看这像是推理，但一个根本问题悬而未决...
deephub 1天前2026-03-31 19:54:43
agent、配置、性能、优化、LLM
TPU 架构与 Pallas Kernel 编程入门：从内存层次结构到 FlashAttention
做过 GPU kernel 优化的人对以下编程模型肯定不会陌生：写一个 CUDA kernel分发到流式多处理器（SM）上执行，缓存层次结构自行负责数据搬运。而...
deephub 1天前2026-03-31 19:52:24
内存、入门、kernel、编程、架构
腾讯微信OpenClaw插件API通信过程剖析与Python原生代码复刻原理
腾讯官方开放了一个微信插件 @tencent-weixin/openclaw-weixin,声称可以扫码即可登录,支持消息收发。这个插件是腾讯官方发布的,用的...
deephub 1天前2026-03-31 19:51:31
插件、腾讯、通信、原理、微信
知识引导上下文优化（KgCoOp）：一种解决灾难性遗忘的 Prompt Tuning 机制
视觉-语言模型（VLMs）如 CLIP 彻底改变了零样本图像识别的处理方式。这类模型在包含 4 亿个图像-文本对的大规模数据集上进行训练，捕获了海量通用知识，具...
deephub 1天前2026-03-31 19:50:35
优化、prompt、模型、数据、性能
数值特征工程中的四种缩放方法：原理、适用场景与局限性
数值特征工程是机器学习模型训练中不可跳过的预处理环节。处理数值数据时需要面对两个核心问题：特征的量级差异和异常值。以年龄和薪资为例，两者的数值范围差了好几个数量...
deephub 1天前2026-03-31 19:46:01
特征工程、模型、数据、异常、原理
9个提升Python代码生产质量的第三方库
loguru、pydantic、httpx都是很好用的库，这篇文章整理的是另一类：多数开发者不知道它们存在，却在不少资深工程师的 requirements.tx...
deephub 1天前2026-03-31 19:45:17
函数、开发者、python、遍历、测试
Claude Code 命令体系解析：三种类型、七大分类、50+ 命令
Claude Code 内置了超过 50 个命令，但是大多数开发者只用了其中 3 到 5 个，剩下的基本没人翻过。
deephub 1天前2026-03-31 19:44:34
压缩、重构、code、工作流、快捷键
理解 Agent 记忆：从无状态模型到持久化记忆架构
这事因为模型本身就是一个巨型函数：输入进去，token 出来，模型权重中没有任何持久化存储能在会话之间保留对话历史。
deephub 1天前2026-03-31 19:43:29
系统、存储、agent、架构、模型
CRAG 架构解析：如何在生成器前修正错误检索结果
绝大多数 RAG 系统把检索当作不会出错的环节，无论拿到的文档是否真正切题，都会径直送入生成器。
deephub 1天前2026-03-31 19:41:58
网络、架构、论文、模型、搜索
高级 RAG 技术：查询转换与查询分解
检索增强生成（RAG）的基础流程是用户查询转换为向量嵌入，从向量数据库中取回相似文档，再将这些文档作为上下文送入大语言模型（LLM）生成答案。
deephub 1天前2026-03-31 19:41:16
搜索、工作、基础、架构、模型
构建生产级 AI Agent 系统的4大主流技术：反思、工具、规划与多智能体协作
多数人对AI Agent的理解还停留在"聊天机器人的升级版"，这个思路在一段时间里这么理解其实也没什问题，比如问一个问题，拿到一个回答。但很快就能看出来单轮提示...
deephub 1天前2026-03-31 19:40:31
模型、系统、agent、编码、工具
BookRAG：面向层级文档的树-图融合RAG框架
现有的RAG系统，无论是基于文本的图方法还是基于版面分割的方法，在面对这类文档时往往失效。根源在于两点：结构与语义的脱节以及工作流程的僵化。
deephub 1天前2026-03-31 19:39:47
效率、表格、框架、索引、系统
多智能体系统的三种编排模式：Supervisor、Pipeline 与 Swarm
多智能体系统是 2026 年主流构建方式，Claude 的智能体团队功能、OpenAI 的 Swarm 框架、LangGraph 的编排层以及 CrewAI都指...
deephub 1天前2026-03-31 19:38:26
supervisor、swarm、工具、系统、pipeline
更大的上下文窗口为什么让RAG变得更重要而非更多余
一旦模型能读完所有内容检索增强生成（RAG）就没有存在的必要了，开发者只需要把整个代码库或者多年的聊天记录塞进 prompt，让模型自行处理，所以AI行业花了好...
deephub 1天前2026-03-31 19:37:41
模型、设计、搜索、系统、架构
LangGraph vs Semantic Kernel：状态图与内核插件的两条技术路线对比
多数关于 LangGraph 和 Semantic Kernel 的比较文章已经过时。过去六个月里，两个框架分别进行了重大的更新，所以本文将梳理的是实际发生的变...
deephub 1天前2026-03-31 19:37:07
模型、内核、kernel、插件、框架
基于网格搜索与分段回归的时间序列变化点检测方法
传统统计方法在时间序列分析中既简洁又有力，但面对大规模时间序列集合时，扩展性往往不尽如人意。现实中的趋势变化往往微弱、带有噪声、数量也不止一个，靠肉眼判断既不可...
deephub 1天前2026-03-31 19:34:56
函数、模型、配置、数据、搜索

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