Genie世界模型推理加速：KV缓存优化与并行采样策略
针对Google DeepMind Genie世界模型的推理性能优化，深入分析KV缓存内存瓶颈与并行采样策略，提供工程化实现方案与性能调优参数。
阅读全文 →
←所有分类
ai-systems
机器智能
使用 Claude Code 实现终端 AI 代理：Git 自动化与低延迟状态管理
基于 Claude Code 的终端 AI 代理，实现代码库探索、Git 工作流自动化和自然语言任务执行，重点优化低延迟状态管理参数。
阅读全文 →
构建 MCP 服务器实时提示分析引擎：跟踪 LLM 响应质量与异常检测
面向 MCP 服务器，设计实时提示分析引擎，用于监控 LLM 输出质量、识别异常并基于使用模式自动优化提示。提供工程参数、错误分类与落地清单。
阅读全文 →
Airweave：构建AI代理的语义搜索层，实现零代码SaaS数据接入
Airweave 通过语义搜索层，让 AI 代理自然语言查询任意 SaaS 应用数据，支持零代码集成和实时访问，提供工程化参数与监控要点。
阅读全文 →
LLM 编排资产生成与多模态合成：MoneyPrinterTurbo 的自动化视频生产实践
基于 MoneyPrinterTurbo，探讨 LLM 驱动的资产生成、多模态融合与自动化视频制作的关键参数与优化策略。
阅读全文 →
工程化 Extract-0：针对非结构化文档的精确信息提取
探讨 Extract-0 等专用 LLM 的工程设计，通过针对性预训练提升非结构化文档信息提取精度，并与 RAG 管道集成实现可扩展部署。
阅读全文 →
Sora 2 中工程提示层次与一致性层：维持长视频角色身份与场景连贯性
在Sora 2的扩散模型中，通过构建提示层次和一致性层，实现长形式视频生成的角色身份保持和场景连贯性，提供工程参数与落地清单。
阅读全文 →
工程化代理循环：结构化规划-执行-反思周期中的工具使用与错误恢复
探讨代理循环的工程设计，通过规划-执行-反思周期集成工具调用和错误恢复机制，实现鲁棒的多步AI自动化。提供可落地参数和监控要点。
阅读全文 →
基于Szeliski第二版工程化高效CV管道：特征匹配、多视图几何与经典-DL混合方法用于实时应用
从Szeliski第二版出发，探讨特征匹配、多视图几何及经典-DL混合在实时CV管道中的工程实践，提供优化参数与落地清单。
阅读全文 →
Building AI Design Verification Layers with Constraint Solvers: Detecting Spec Drifts via Multi-Turn Clarification and Symbolic Checks
探讨如何通过约束求解器、多轮澄清提示和符号检查构建验证层，检测AI在设计规范中的偏差，确保工程输出的鲁棒性。提供参数配置和监控要点。
阅读全文 →
工程化时空扩散模型：Sora 2 中物理感知采样与可扩展 Transformer 骨干
针对文本生成长形式连贯视频，探讨 Sora 2 的时空扩散模型工程实践，焦点物理感知采样与可扩展 Transformer 骨干的设计优化。
阅读全文 →
Airweave：为 AI 代理构建应用 API 语义搜索层
Airweave 通过 API 自省和自然语言查询，实现零自定义集成的 AI 代理数据访问。探讨其语义搜索架构、Qdrant 集成及工程化参数，帮助开发者快速构建跨应用知识库。
阅读全文 →
PyTorch 从零实现 Transformer 基础 LLM：分词、架构、训练与 KV 缓存生成
本文基于 PyTorch 从零构建类似 ChatGPT 的 LLM，涵盖分词处理、Transformer 架构设计、训练循环实现，以及带 KV 缓存的自回归生成，提供工程化参数与代码清单。
阅读全文 →
从零用 PyTorch 实现 Transformer 解码器：自注意力和前馈层优化与自定义位置嵌入
本文从零实现 Transformer 解码器块，聚焦自注意力与前馈层的 PyTorch 优化，并引入自定义位置嵌入以支持可扩展 LLM 训练。
阅读全文 →
PyTorch 模块化构建 LLM 组件：分词、嵌入、Transformer 块与自回归生成
使用 PyTorch 从零实现大型语言模型的关键组件，包括分词处理、嵌入层、Transformer 块以及自回归生成机制，适用于自定义聊天模型的工程实践。
阅读全文 →
用 TypeScript 构建 Handy 风格的离线语音转文本引擎
基于 Tauri 和本地 Whisper 模型，在 TypeScript 中实现实时隐私保护的离线 STT，提供模型选择、VAD 参数和性能优化指南。
阅读全文 →
Scheme-78 Lisp 微处理器设计：硬件加速与微码优化
面向 Scheme Lisp 操作，设计 RISC 微处理器，包括 cons/car/cdr 硬件原语、标记内存 GC 支持，以及微码 eval/apply 实现，降低解释器开销。
阅读全文 →
使用 Claude Python SDK 构建模块化 AI 代理：多步协调、工具调用与状态管理
基于 Claude Agent SDK，在 Python 中实现模块化 AI 代理的多步工作流协调、工具调用机制以及状态管理的工程实践与参数优化。
阅读全文 →
PDFMathTranslate：工程化 AI 驱动的科学 PDF 双语翻译，保留布局、数学公式与表格
基于 PDFMathTranslate 工具，探讨科学 PDF 的 AI 翻译工程实践，包括 OCR 布局解析、多模态 LLM 翻译与格式重构管道，提供优化参数与部署清单。
阅读全文 →
集成 Claude 3.5 Sonnet 的计算机使用 API：实现 AI 代理的自主屏幕交互与任务自动化
探讨 Claude 3.5 Sonnet 的计算机使用 API 集成方法，提供工程化参数、监控要点和自动化任务清单，帮助开发者构建高效 AI 代理。
阅读全文 →
利用 Claude 3.5 Sonnet 的工具调用构建 RAG 结构化提取管道
基于 Claude 3.5 Sonnet 的工具调用能力，构建实时结构化 JSON 提取管道，提升 RAG 系统中的查询处理和数据验证效率。
阅读全文 →
Claude Sonnet 并行工具调用集成：面向代理工作流的并发API编排
将Claude Sonnet 4.5的并行函数调用集成到代理工作流，实现多步推理的并发API调用，降低延迟，提供参数配置与监控要点。
阅读全文 →
工程化分布式 AlphaFold 推理管道：GPU 编排加速分子生物学假设生成
探讨构建分布式 AlphaFold 推理系统，利用 GPU 编排加速蛋白质结构预测，支持分子生物学中的快速假设生成与验证。提供架构设计、优化参数及工程实践要点。
阅读全文 →
Engineering Graph-Based AST Traversal and Semantic Indexing for AI Agents in HumanLayer
在 HumanLayer 项目中，探讨基于图的 AST 遍历和语义索引技术，帮助 AI 代理高效导航大型代码库，提供具体参数配置和优化策略，确保工程落地。
阅读全文 →
在 Redisearch 中实现向量量化：压缩高维嵌入以支持 AI 推荐系统的高效搜索
介绍向量量化在 Redisearch 中的应用，通过压缩高维嵌入实现高效存储和快速相似搜索，适用于 AI 推荐系统。
阅读全文 →
Claude Sonnet 4.5 并行工具调用的工程实践：并发调用、结果聚合与低延迟代理工作流
探讨 Claude Sonnet 4.5 中并行多工具编排的实现，包括并发调用、结果聚合、错误重试策略，确保代理工作流在 100ms 内响应。
阅读全文 →
AI 开发代理的分层任务图：依赖解析、并行执行与实时进度跟踪
在 AI 开发代理中，工程化分层任务图可有效协调复杂编码工作流。本文探讨依赖解析、并行执行机制及实时进度跟踪的实践要点，提供参数配置与监控清单。
阅读全文 →
在6502汇编上实现反向传播：Apple II微型神经网络的内存优化
探讨在Apple II的6502处理器上模拟反向传播算法，针对微型神经网络的内存高效梯度计算和权重更新，适应64KB限制。
阅读全文 →
Claude Sonnet 4.5 中低延迟指令跟随的工程实践：优化令牌处理与并行执行
针对Claude Sonnet 4.5的低延迟指令跟随，分析优化令牌处理管道与并行执行机制，提供工程化参数与监控要点。
阅读全文 →
Claude Sonnet 4.5 批量推理优化：多用户聊天系统的 KV 缓存共享与动态负载均衡
针对 Claude Sonnet 4.5 的批量推理管道工程，聚焦 KV 缓存共享与动态负载均衡，实现多用户聊天的高可扩展性。
阅读全文 →
Utilizing Claude Sonnet 4.5's Enhanced Chain-of-Thought and Parallel Tool Invocation for Efficient Multi-Step Decision-Making
Claude Sonnet 4.5 通过改进的链式思考和并行工具调用，提升了 AI 系统中的多步决策效率。本文探讨其在代理和复杂任务中的应用，提供工程参数和监控要点。
阅读全文 →
Claude Code 2.0 Streaming Suggestions in Node.js IDE: WebSocket/SSE Management and Real-Time Error Correction
在 Node.js IDE 扩展中实现 Claude Code 2.0 的流式代码建议，聚焦 WebSocket/SSE 连接管理和实时错误修正机制，提供低延迟优化参数和工程实践。
阅读全文 →
在 Openpilot 中部署 TensorRT 优化的神经路径预测网络
探讨如何使用 TensorRT 优化 Openpilot 的端到端神经网络，实现嵌入式汽车硬件上的亚 10ms 路径预测延迟，提供部署管道和量化参数。
阅读全文 →
Openpilot 横向控制模型的 TensorRT 推理优化
针对 openpilot 端到端横向控制模型，利用 TensorRT 进行量化与内核融合优化，实现亚 10ms 转向预测延迟，提升实时驾驶响应。
阅读全文 →
MoneyPrinterTurbo：基于LLM的模块化AI视频生成管道工程实践
探讨MoneyPrinterTurbo中LLM脚本生成、TTS唇同步集成与自动化视频编辑的工程化实现，提供高效一键HD短视频创作的参数配置与监控要点。
阅读全文 →
Dify 多代理工作流的分布式编排与扩展：负载均衡与容错机制
通过分布式Kubernetes部署和vLLM集成，实现Dify多代理工作流的规模化，涵盖动态负载均衡策略、任务委托参数及生产级监控要点。
阅读全文 →
Engineering Incremental Terminal Feedback in Opencode AI Agents
面向终端 AI 代理的实时增量代码生成，给出流式输出、中断处理和本地状态管理的工程参数与策略。
阅读全文 →
在 Node.js IDE 扩展中集成 Claude Code 2.0 实现流式代码建议
通过集成 Claude Code 2.0 npm 包，在 Node.js IDE 扩展中实现实时流式代码生成、上下文保留和自动错误修正，提升开发效率。
阅读全文 →
ChatGPT 会话中嵌入 Stripe 即时结账：临时购物车与 webhook 确认
通过 MCP 协议在 ChatGPT 会话中集成 Stripe，实现临时购物车管理、webhook 支付确认和状态化对话处理，提供无缝的商户交易体验。
阅读全文 →
DeepSeek-V3.2 稀疏混合专家层设计：动态路由与可扩展训练推理
探讨 DeepSeek-V3.2 中稀疏 MoE 架构的设计，包括动态路由机制、专家激活策略，以及在训练和推理中的工程参数与效率优化要点。
阅读全文 →
在 Apple II 6502 处理器上实现基本神经网络推理：汇编优化与资源约束
针对 Apple II+ 的 6502 处理器，探讨简单神经网络推理的汇编实现，优化 64KB RAM 和时钟周期，提供参数配置与监控要点。
阅读全文 →
集成 Claude 4.5 Sonnet 工具使用构建低延迟 AI 代理
探讨 Claude 4.5 Sonnet 的并行工具调用与扩展推理在多步任务编排中的应用，提供工程参数与监控要点，实现高效低延迟 AI 代理。
阅读全文 →
Openpilot 端到端模型的可扩展训练管道工程实践
面向 Openpilot 的端到端神经转向模型，给出 PyTorch 分布式训练、车队遥测数据增强，以及嵌入式硬件实时验证的工程化参数与监控要点。
阅读全文 →
Dynamic Expert Routing in DeepSeek-V3.2 MoE for Low-Latency Multi-User Inference
探讨 DeepSeek-V3.2 MoE 模型的动态专家路由实现，针对多用户场景优化负载均衡与 token 吞吐量，提供工程参数与监控要点，实现低延迟高效推理。
阅读全文 →
MoneyPrinterTurbo 中层次化提示工程：确保 LLM 生成脚本在扩散视频合成中的叙事一致性与帧连贯性
在 MoneyPrinterTurbo 框架下，探讨层次化提示设计以提升 LLM 脚本的叙事连贯性，结合扩散模型视频合成中的损失函数优化，实现 30 秒视频剪辑的帧间一致性。
阅读全文 →
DeepSeek-V3 MoE 架构中令牌生成效率优化：专家路由与负载均衡
针对 DeepSeek-V3 的稀疏 MoE 架构，探讨专家路由策略和负载均衡机制在提升令牌生成吞吐量方面的工程优化要点与可落地参数。
阅读全文 →
DeepSeek-V3.2-Exp 中多头潜在注意力的优化：潜在向量压缩与头剪枝
针对 DeepSeek-V3.2-Exp 的多头潜在注意力机制，探讨通过潜在向量压缩和头剪枝实现 KV 缓存减小与长上下文推理加速的工程参数与实践要点。
阅读全文 →
工程化 DeepSeek 稀疏注意力机制：长上下文 LLM 推理的 KV 缓存优化与 128K Token 处理
探讨 DeepSeek-V3 中的 MLA 稀疏注意力机制如何通过低秩 KV 压缩实现细粒度稀疏，支持高效 128K 上下文推理。提供工程参数、监控要点和落地清单，确保无质量损失的优化。
阅读全文 →
DeepSeek-V3.2-Exp 中稀疏 MoE 层的工程化：高效训练与低延迟推理的动态专家路由
基于 DeepSeek-V3.2-Exp 的稀疏 MoE 架构，探讨动态专家路由在长上下文场景下的工程优化参数与监控策略。
阅读全文 →
PyTorch 从零实现完整 GPT-like LLM：端到端训练与生成管道
使用 PyTorch 从头构建 GPT 风格 LLM，涵盖自定义 tokenizer、Transformer 解码器、数据处理、梯度累积训练循环及 KV 缓存生成，提供工程化参数与代码清单。
阅读全文 →
Onyx 中的动态多 LLM 路由：基于成本、延迟和能力的优化选择
Onyx 通过动态路由机制，根据成本、延迟和模型能力选择最佳 LLM，实现多提供商推理管道的平衡优化，提供工程化参数和监控要点。
阅读全文 →
从精选 LLM 应用中工程化模块化 RAG 管道与多代理编排模式
基于 Awesome LLM Apps 仓库，探讨模块化 RAG 管道与多代理编排的工程实践，实现企业级 AI 部署的可扩展性。
阅读全文 →
TypeScript AI 代理工程化：自适应英语对话模拟与角色扮演分支
基于 TypeScript 构建 AI 代理，实现交互式英语角色扮演场景和用户熟练度自适应分支，提供工程参数、阈值设置与落地清单。
阅读全文 →
AI 代理入门：使用 PyTorch 和向量数据库实现多会话长期记忆
在 Jupyter 笔记本中，利用 PyTorch 生成嵌入，通过 FAISS 等向量数据库构建 AI 代理的长期记忆系统，支持多会话上下文持久化和工具增强推理链。
阅读全文 →
使用 Accept Header 为 LLMs 提供 Markdown 服务：高效内容协商实现
通过 HTTP Accept header 实现内容协商，直接向 LLMs 提供 Markdown 格式，绕过 HTML 解析，实现 token 节省和语义优化。包括构建转换、服务器配置和监控要点。
阅读全文 →
在 PyTorch 中实现多查询注意力：自定义 LLM 中高效长上下文自回归生成的 KV 缓存内存优化
面向长上下文自回归生成，给出 PyTorch 中 MQA 的实现与 KV 缓存优化的工程参数。
阅读全文 →