使用 verl 构建离线 RLHF 工具包：PPO Actor-Critic 中的 KL 正则化与梯度裁剪
面向 LLM 对齐部署，详解 volcengine/verl 中 PPO actor-critic 的离线 RLHF 实现，包括 KL 正则化、梯度裁剪参数与可扩展数据处理要点。
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机器智能
用API触发AI代理拨打电话与直接bot接入：呼叫中心自动化集成
基于Microsoft Call-Center-AI，详解API驱动外呼与直接bot内呼的工程参数、阈值配置及工具调用集成，实现实时呼叫中心自动化。
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从 GPT-3 到 Gemini 3：3 年 LLM 规模化工程里程碑——计算数据效率、MoE 路由与上下文扩展
从 GPT-3 到 Gemini 3 的工程演进，聚焦计算数据效率、MoE 路由优化、上下文从 2K 到 100 万 token 扩展，以及多模态代理落地参数与监控要点。
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构建 OCR Arena 互动评测游乐场：实时多模型 OCR 对比与 ELO 排名
手把手构建类似 OCR Arena 的实时互动平台，支持图像/PDF 上传、匿名模型盲测、用户投票生成 ELO 排行，以及 CER/WER 等自动化评估管道。
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轻量 Docker 部署 TrendRadar：MCP AI 多平台热点聚合与 13 种分析工具
用 Docker 快速部署 TrendRadar，轻量 MCP AI 聚合抖音/B站/知乎等 35 平台热点，支持 13 种分析工具（趋势/情感/检索）和多渠道通知。
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StreetView 全景文本搜索：CLIP 视觉嵌入 + FAISS 索引 + 地理过滤工程实践
基于 CLIP 视觉嵌入、FAISS 向量索引与地理空间过滤，构建高效 StreetView 全景语义检索系统，给出模型参数、索引配置、查询阈值与监控要点。
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用 fMRI/EEG 和 Transformer 构建预测前意识思想的神经解码器
基于脑活动序列模式，使用 Transformer 模型从 fMRI/EEG 数据构建神经解码器，实现前意识思想预测的工程参数、架构设计与落地监控要点。
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Claude 高级工具调用：多工具并行、状态持久化与错误重试工程实践
基于Claude API的高级工具集成方案，实现多工具并行执行、会话状态持久与智能重试，支持复杂代理工作流，提供落地参数与监控要点。
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工程化 Claude Opus 4.5 推理缩放：长上下文优化、MoE 路由与工具调用集成
针对 Claude Opus 4.5 的长上下文推理，提供 KV 缓存优化、MoE 路由阈值与工具调用参数，实现多模态高效部署。
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工程化云原生 Milvus：亿级 ANN 搜索的分布式分片、混合 HNSW/IVF 索引与容错查询规划
面向亿级向量ANN搜索，给出Milvus云原生架构、分片策略、混合HNSW/IVF索引配置与容错查询规划的工程参数、部署清单与监控要点。
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Call Center AI 实时电话工具调用：Azure API 集成与低延迟参数
基于微软开源 Call Center AI，详解实时工具调用与 Azure Speech 集成的工程参数，实现低延迟电话机器人。
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用 ADK-Go 实现 Code-First AI Agent 开发：多代理编排与部署参数
基于 Google ADK-Go 的 code-first Go SDK，详解构建复杂 AI agents 的工具集成、多代理控制与生产部署配置。
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CERN AI 原则下 LHC 数据管道的可审计工程实践：重现性检查、偏差控制与来源日志
基于 CERN 高能物理 FAIR AI 原则，构建 LHC 高吞吐管道，包括重现容器化、偏差审计、来源追踪参数与监控清单。
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Memori 多代理分层记忆同步协议：向量检索与实时协调工程实践
剖析 Memori 在多代理协作中的分层记忆引擎，详解实时同步协议、向量检索集成及工程化参数配置，实现 LLM 代理间高效记忆共享。
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Azure 电话呼叫中心 AI 的实时工具调用：动态 STT/LLM/TTS 循环与错误恢复
基于 Microsoft Call Center AI，剖析实时电话对话中工具调用、错误恢复及多 bot 规模化的可落地参数与策略。
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LightRAG 双图边蒸馏融合：低资源快速 RAG 检索核心算法与部署调优
LightRAG 通过双图结构边蒸馏融合，实现高效知识图谱索引与双层检索，工程参数调优与低延迟部署策略，提升 RAG 在低资源环境下的性能。
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verl RL工具包生产部署工程化：离线RLHF PPO训练与分布式配置
聚焦verl框架离线RLHF PPO训练的生产部署策略，给出Docker镜像启动、分布式YAML配置、性能调优参数与监控清单，实现高效工程化落地。
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Gibberifier：注入隐形Unicode扰乱LLM Tokenizer的工程实践
利用Gibberifier工具注入零宽度Unicode字符组合，针对LLM tokenizer实现token爆炸与输出崩溃，提供工程阈值调优、检测绕过与防护清单。
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TrendRadar：MCP驱动的多平台热点聚合与AI分析实践
基于MCP协议的多平台(35+)热点聚合管道，集成13种AI对话分析工具，支持Docker一键部署与多渠道推送的关键参数与工程化清单。
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用推测解码实现 Supermaven 式低延迟 AI 代码补全：百万 token 上下文与 sub-200ms 推理
面向大型代码库的 AI 自动补全，给出推测解码参数、多模型路由与 1M token 上下文管理的工程化实践。
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Coder：隔离并行代理开发环境的桌面访问与安全工作区隔离
Coder 自托管云开发环境实现隔离并行代理开发，支持 AI 代理安全运行，提供 VS Code 等桌面 IDE 低延迟访问。给出 Terraform 模板配置、访问控制参数与监控要点。
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Erdős 问题网站集成 AI 代理：例行数学协助工程化
基于 Terence Tao 实践，探讨 AI 代理在 Erdos 问题网站的集成方案，包括专用提示工程、符号计算钩子与验证参数，实现猜想验证与证明草图自动化。
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构建高可用LLM代码服务：分布式监控、自动缩放与故障转移工程实践
借鉴Claude Code宕机事件，提供LLM代码服务分布式监控、K8s自动缩放、熔断fallback等工程参数，确保99.95%可用性防范大规模中断。
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tosijs-schema：LLM 结构化输出的超轻量 Schema 验证与生成优化
工程实践 tosijs-schema 库，实现 LLM JSON 输出的低开销解析、验证与约束生成，提供阈值参数与监控清单。
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Milvus 云原生向量数据库工程实践：HNSW/IVF-PQ 索引、动态分片、分段自动合并与容错复制
Milvus 云原生架构下，通过 HNSW/IVF-PQ 索引实现高效 ANN 搜索；动态分片与分段自动合并支持数据增长；多副本容错复制确保高可用。提供工程参数、阈值与监控要点。
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Deepnote：实时多用户 Jupyter 笔记本的工程基础设施
Deepnote 通过共享内核、计算池化和 Git 无缝集成，实现高效的团队数据科学协作，提供实时多用户 Jupyter 的工程参数与最佳实践。
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通过API触发AI代理拨出电话：call-center-ai的工程集成与参数优化
基于Microsoft call-center-ai repo，通过REST API触发AI bot主动拨出电话，支持自定义任务描述、claim schema收集与Azure Communication Services集成。详解payload参数、实时流式对话阈值调优、生产部署清单与成本监控要点。
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VERL 中 Offline RLHF 工程化：奖励模型蒸馏、Actor-Critic 架构与稳定 PPO 更新
VERL 框架下 Offline RLHF 的奖励模型蒸馏、Actor-Critic 架构与 PPO 稳定更新的工程实践与参数配置。
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在多智能体系统中实现 MCP 协议：OpenAI 与 Anthropic LLM 的无缝上下文共享
面向 OpenAI/Anthropic 多代理系统，给出 MCP 协议的 Client/Server 实现参数、状态转移清单与监控要点。
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破解LLM Agent生产难题：工具不可靠、状态易碎与推理不稳的工程对策
基于HN热门帖，剖析pocoo博主分享的三大Agent设计顽疾，提供工具验证、状态压缩、推理投票的可操作参数与监控清单。
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Milvus动态分片与Growing Segment自动Merge策略：亿级向量无中断扩展参数
面向亿级向量，给出动态分片阈值、growing segment seal/compaction参数与proxy路由优化要点。
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Call Center AI：AI 代理一键触发外呼电话的 REST API 实现
无需电话领域专业知识，通过 Microsoft Call Center AI 的简单 REST API，让 AI 代理发起外呼电话，支持自定义目标号码、机器人身份、任务和数据 schema，直接集成 Azure 服务。
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ADK-Go 多代理编排灵活性：工具链、状态共享与动态路由工程实践
Code-first Go工具包中多代理orchestration灵活机制，包括tool chaining、session state共享与LLM动态路由的工程参数与实践清单。
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TrendRadar：多平台热点聚合 + MCP AI 的13种舆情分析工具工程化落地
TrendRadar 多平台热点聚合与 MCP AI 13 分析工具的工程参数、部署阈值、监控策略与落地清单。
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用 ADK-Go 实现代码优先的 AI 代理构建：编排与基准测试灵活控制
基于 Google ADK-Go 的 Go 工具包，提供代码定义代理逻辑、工具集成、多代理编排与基准评估的工程参数与落地清单。
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LightRAG 双图 edge-distillation 融合参数调优：阈值、排序与低延迟高召回实现
LightRAG 双图检索中 edge-distillation 融合的核心参数调优指南，包括 cosine_threshold、top_k 排序聚合策略，实现低延迟高召回 RAG 检索。
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LightRAG 双图检索融合参数调优：实现亚毫秒级 RAG 延迟
详解 LightRAG dual-graph edge fusion hyperparams 调优策略，包括 batch-threshold、token limits 与 sharding deployment，实现 sub-ms 检索延迟的工程参数与监控要点。
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Vibe Scaffold：AI编码代理规格向导
通过Prompt-chaining UI向导，将模糊想法解析为AI代理的结构化规格：需求分解、架构图、测试用例、部署配置，实现LLM编排下的高效idea-to-spec转换。
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ADK-Go 代理评估基准与部署实践：成功率延迟监控与持久状态管理
基于ADK-Go的Go语言AI代理框架，给出工具调用成功率/延迟评估基准、Cloud Run部署钩子及持久状态/容错参数，实现生产级脱离Python LLM绑定的控制。
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LightRAG 双图边蒸馏索引：实体关系提取与生产融合参数
LightRAG 通过 LLM 驱动的双图边蒸馏，实现低延迟 RAG 的实体-关系索引、1-hop 扩展与融合优化，给出生产级参数配置与监控清单。
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LightRAG 通过边提炼实现双图索引的低延迟检索融合：参数调优、阈值选择与展开重构
LightRAG利用关系边提炼构建实体-关系双图索引，在RAG管道中实现低延迟检索融合，提供参数调优、相似度阈值选择与1-hop展开重构的工程化指南。
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通过API驱动的AI电话代理：号码配置与实时转录集成
基于 Microsoft Call-Center-AI，解析简单 API 发起 outbound calls 的参数配置，支持 inbound bot 直拨与实时对话转录工具集成要点。
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AI 代理 API 外呼电话：呼叫中心 LLM 与电话集成参数与架构
基于 Call Center AI，详解 API 驱动外呼实现：POST 参数配置、实时流式架构、Azure 部署清单与优化阈值。
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ADK-Go：代码优先的代理评估框架与部署实践
基于 Google 开源 ADK-Go 工具包，代码优先构建复杂 AI 代理，集成评估框架实现性能量化，并配置灵活部署管道的关键参数与监控清单。
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TiDAR：扩散思考、自回归表达的混合生成架构
TiDAR在单一前向传播中融合扩散并行草稿生成与自回归拒绝采样，实现LLM生成吞吐量4.71~5.91倍提升，同时保持AR级质量，详解训练参数、推理优化与部署清单。
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无服务器 AI 代理出站电话编排：API 集成 STT/TTS 与实时状态管理
通过 Microsoft Call Center AI 项目，工程化实现 serverless 出站电话呼叫，重点优化语音管道容错、实时对话状态管理和监控参数，提升 AI 代理可靠性。
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RT-DETR：端到端 Transformer 实现低延迟无锚点实时检测，边缘设备胜过 YOLO
RT-DETR 通过高效混合编码器和不确定性最小化查询选择，实现低延迟无锚点实时目标检测，在边缘设备上超越 YOLO，提供部署参数与监控要点。
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RT-DETR：端到端Transformer实现实时目标检测，边缘硬件胜过YOLO
RT-DETR通过Transformer解码器绕过锚点和NMS，在边缘硬件上实现更快实时检测，匹配YOLO精度，提供部署参数与优化清单。
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权重稀疏 Transformer 实现可解释神经电路：剪枝与桥接工程参数
通过权重稀疏训练揭示 Transformer 内部电路，提供 L0 正则、mean ablation 验证及桥接对齐的具体参数与监控清单。
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Serverless 出站电话 AI 代理：Azure OpenAI 与电话集成编排
基于 Azure 的 serverless 出站呼叫中心 AI 代理，支持 API 触发拨号与实时语音交互，提供参数配置与监控要点。
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用 ADK-Go 实现代码优先的代理编排：多代理工作流与工具集成
基于 Google ADK-Go 开源工具包，聚焦 code-first 方式构建复杂 AI 代理：详解顺序/并行/循环代理、多步推理工具集成及运行时控制参数。
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