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  1. 文章
  • Token 级调度的工程真相 2026:四大生产系统的范式跃迁

    Token 级调度的工程真相 2026:四大生产系统的范式跃迁

    本文用 Saras / vLLM v1.0 / DistServe / Mooncake 四个生产样本,推导 Token 级调度在 GPU 推理栈里的工程真相——五元组决策、SM-aware 匹配、跨节点 KV 中心化,与 SLO 公平性的范式跃迁。

    2026年7月7日·
    AI 原生架构
  • 课程学习的相变理论 2026:从易到难数据排序与损失景观耦合

    课程学习的相变理论 2026:从易到难数据排序与损失景观耦合

    本文用统计场论重新推导课程学习,把课程温度 τ 与泛化误差的耦合刻画为亚临界-临界-超临界三段式相变,给出临界温度 τc 的封闭形式、盆地连通性的相变诊断,以及 SRE 训练平台可观测性的三组新指标。

    2026年7月7日·
    大模型研究
  • Agent Skill 优化工程:把"提示词工程"升级为"可编译的优化流水线"

    Agent Skill 优化工程:把"提示词工程"升级为"可编译的优化流水线"

    Agent Skill 优化工程:把"提示词工程"升级为"可编译的优化流水线" 当 Agent 从 demo 走向生产,system prompt 不再是一段"灵感创作",而是一个 可被版本管理、可被自动评估、可被算法搜索 的工程对象。本文系统讲清楚 Skill Optimization

    2026年7月7日
  • Agent 框架横评 2026:六大主流工具的工程真相与决策框架

    Agent 框架横评 2026:六大主流工具的工程真相与决策框架

    2026 年的 Agent 框架市场已经分裂成图引擎派、角色剧本派、会话群智派、去中心化 Swarm 派与 SDK 极简派五大学派。本文按 9 节结构横评六款主流框架的工程真相,并给出给 SRE 与架构师的 7 条决策规则。

    2026年7月7日·
    AI 工具与产品
  • AI 编程的仓库级符号图谱工程 2026:Repo Map、CTags、LSP、Embedding 四层索引的工程真相

    AI 编程的仓库级符号图谱工程 2026:Repo Map、CTags、LSP、Embedding 四层索引的工程真相

    本文系统拆解 2026 年为 AI 编程 Agent 构造可查询仓库的四种主流索引方案 —— Repo Map 的轻量级目录骨架、CTags 的正则符号表、LSP 的精确类型图与 Embedding 的语义近邻 —— 并在末尾给出按仓库规模与 Agent 类型选型的工程决策矩阵

    2026年7月7日·
    AI 编程
  • LLM 推理的 Continuous Batching 与 Chunked Prefill 工程真相 2026

    LLM 推理的 Continuous Batching 与 Chunked Prefill 工程真相 2026

    在 KV cache 显存受限、长短请求混杂、TTFT 与 TPOT 双目标拉扯的三角约束下,Continuous Batching 不再是“是否启用”的二选一,而是“调度粒度、prefill chunk 大小、decode batch 配比”三维参数的连续优化问题。本文从 vLLM v0.6/v0.7、SGLang v0.3、TensorRT-LLM v1.0 的源码与生产事故出发,给出三维决策真值表与四条来自一线生产事故的真实 postmortem。

    2026年7月6日·
    AI 原生架构
  • 国家化实验室的合纵连横:2026 H2 全球 AI 主权基金的算力-人才-数据三角博弈

    国家化实验室的合纵连横:2026 H2 全球 AI 主权基金的算力-人才-数据三角博弈

    Mistral、DeepSeek、G42、BharatGPT、HyperCLOVA X 五国主权 AI 集群正在重塑全球 AI 产业,本文建立主权资本密度 SCD 指标,论证从开源生态到人才回流再到算力供应链的三重冲击。

    2026年7月6日·
    AI 行业趋势
  • 推测解码的接受率统计力学 2026:从草稿-目标分布匹配到最优猜测长度的相变理论

    推测解码的接受率统计力学 2026:从草稿-目标分布匹配到最优猜测长度的相变理论

    本文建立推测解码的接受率统计力学框架,揭示单次推测窗口的接受数方差与 Rényi 散度的有限样本相变性质,证明最优猜测长度 κ* 在 α ∈ [0.68, 0.75] 的实际工作区间内自然收敛到 [3,7],并论证 α_c ≈ 0.74 作为工程相变点的双曲鞍点本质。

    2026年7月6日·
    大模型研究
  • AI 编程助手产品横评 2026: Cursor / Claude Code / Cline / Continue / Roo Code / Cody / Trae 七大工具决策框架

    AI 编程助手产品横评 2026: Cursor / Claude Code / Cline / Continue / Roo Code / Cody / Trae 七大工具决策框架

    2026 年 AI 编程工具市场已分化为 IDE 原生派与 Agent CLI/SDK 派两条工程范式。本文用 GitHub Star(2026-07-04 实时)、模型后端、定价、上下文工程、可扩展性五个维度,给出七大工具的工程决策矩阵与典型生产场景组合推荐。

    2026年7月6日·
    AI 工具与产品
  • AI 编程私有 Eval Harness 工程 2026:从公开 Benchmark 失真到内部评估流水线的八周落地

    AI 编程私有 Eval Harness 工程 2026:从公开 Benchmark 失真到内部评估流水线的八周落地

    当 HumanEval、SWE-bench、LiveCodeBench 在你的 codebase 上失真时,自建 Eval Harness 是把“AI 编程质量”从主观判断转译为可量化工程信号的唯一路径——本文给出 8 周落地的最小骨架、四类核心指标的可量化定义、四个生产级陷阱的防御策略,以及一份按周排期的工程 checklist。

    2026年7月6日·
    AI 编程
  • 推理引擎横评 2026:vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 的生产级工程真相

    推理引擎横评 2026:vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 的生产级工程真相

    从调度器、KV cache、推测解码、量化、连续批处理五大维度对比三大推理引擎的工程真相,给出选型决策树与三大典型事故复盘。

    2026年7月5日·
    AI 原生架构
  • 基础模型 API 的盈利经济学 2026:当 ARR、毛利、推理侧贡献与价格战撞上生成式 AI 的可持续性三轴博弈

    基础模型 API 的盈利经济学 2026:当 ARR、毛利、推理侧贡献与价格战撞上生成式 AI 的可持续性三轴博弈

    基础模型 API 业务从“烧钱换增长”进入“差异化定价博弈”:OpenAI 凭 ChatGPT 生态、Anthropic 凭企业合同、Google DeepMind 凭 TPU 自研、DeepSeek 凭极致低价+无外部融资,在毛利率、推理侧贡献度、现金跑道三条轴上展开竞争;2026 H2 价格战进入“能力差异化”阶段,最早 2028 H2 行业可能达到“成熟 SaaS”估值稳态。

    2026年7月5日·
    AI 行业趋势
  • 状态空间模型的对偶谱理论 2026:从选择性扫描、HiPPO 矩阵到 Mamba-2 的对偶几何

    状态空间模型的对偶谱理论 2026:从选择性扫描、HiPPO 矩阵到 Mamba-2 的对偶几何

    本文从连续线性 ODE 出发,重建 SSM 的离散对偶形式,证明 Mamba 选择性扫描与 S4 对偶卷积核在频域共享同一谱族,并由此推出 Mamba-2 SSD 对偶的线性注意力等价与受限傅里叶基的秩-1 闭式。

    2026年7月5日·
    大模型研究
  • AI 视频生成 2026 横评:从 Sora 2、Veo 3 到 Wan 2.1、HunyuanVideo 的八大主流工具决策框架

    AI 视频生成 2026 横评:从 Sora 2、Veo 3 到 Wan 2.1、HunyuanVideo 的八大主流工具决策框架

    当 Sora 2 与 Veo 3 把闭源视频生成拉到 1080p / 60 秒级别,开源阵营以 12K-16K Star 速度同步逼近——本文给出 2026 年选型的三维决策框架(质量 / 成本 / 可控性),并把分辨率、时长、价格、API 形态、可商用条款一次性拉通。

    2026年7月5日·
    AI 工具与产品
  • AI 编程的模型路由契约 MRC-v1:当多后端协同撞上成本与质量的三维决策

    AI 编程的模型路由契约 MRC-v1:当多后端协同撞上成本与质量的三维决策

    当 Cursor / Claude Code / Copilot / Cline / Windsurf 在同一仓库协同时,单后端成本工程已触顶。本文拆解任务分级路由 + 失败回退编排 + 跨后端上下文同步三层架构,提出可落地的 MRC-v1 契约

    2026年7月5日·
    AI 编程
  • LLM 推理的 PD 分离:Prefill-Decode 解耦的生产工程权衡

    LLM 推理的 PD 分离:Prefill-Decode 解耦的生产工程权衡

    Prefill-Decode 分离通过将 LLM 推理的两个计算不对称阶段解耦到不同 GPU 池,让计算密集型 Prefill 和访存密集型 Decode 各司其职,是大规模 LLM 推理架构最重要的工程范式之一。

    2026年7月4日·
    AI 原生架构
  • AI 数据中心的水资源悖论 2026:当万亿 token 推理撞上 1.5°C 干旱带的冷却极限

    AI 数据中心的水资源悖论 2026:当万亿 token 推理撞上 1.5°C 干旱带的冷却极限

    2026 H2 AI 行业趋势的前瞻焦点已从电力、资本、算力三轴向第四维度——水——迁移。本文从冷却工程、冷链地缘、监管套利与水权代币化四个角度,拆解水资源如何重塑 AI 数据中心的选址、运行与模型架构决策。

    2026年7月4日·
    AI 行业趋势
  • 大模型训练动力学的非平衡统计力学 2026:当 SGLD、SDE 与 SGD 撞上损失景观的隐式正则化时

    大模型训练动力学的非平衡统计力学 2026:当 SGLD、SDE 与 SGD 撞上损失景观的隐式正则化时

    把优化器重新理解为带温度场的动态系统是 2026 年大模型训练理论的最大范式转移。本文以 Langevin 动力学、Fokker-Planck 方程与辛几何三条数学线索,重新审视 SGD、Shampoo、Muon、SOAP 的统一图景,揭示隐式正则化作为大模型泛化的真正设计自由度——并指出 K-FAC、Shampoo、Muon 等二阶方法的本质是把损失景观各向异性转化为更新方向协方差矩阵的单位化。

    2026年7月4日·
    大模型研究
  • AI Code Review 工具实战盘点 2026:从 CodeRabbit 到 Greptile 的七大主流工具工程对比

    AI Code Review 工具实战盘点 2026:从 CodeRabbit 到 Greptile 的七大主流工具工程对比

    本文用上下文深度、误报率、价格、ROI、CI 集成四个维度拆解 CodeRabbit、Sourcery、Greptile、Graphite Reviewer、Ellipsis、Bito PR Review、Codereviewer.ai 的实战选型路径,给出 7-15 天 POC 验证清单与决策流程图。

    2026年7月4日·
    AI 工具与产品
  • AI 编程的长会话状态管理工程 2026:当 Session Resume、Context Re-Hydration 与 Checkpoint 撞上 Token 预算与重构安全的工程闭环

    AI 编程的长会话状态管理工程 2026:当 Session Resume、Context Re-Hydration 与 Checkpoint 撞上 Token 预算与重构安全的工程闭环

    拆解 Cursor、Claude Code、Cline、Cody 四大 AI 编程代理在 30+ 轮同步长会话下,如何管理“上下文状态持久化、跨轮次结构重整、断点恢复、token 预算闭环、重构安全网”五大工程问题,并给出生产级落地的 16 条工程 checklist。

    2026年7月4日·
    AI 编程
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