nvmath-python 封装 cuBLASLt：为 PyTorch 提供低开销矩阵乘法与偏置融合原语
剖析 nvmath-python 如何通过 cuBLASLt 绑定实现矩阵乘、偏置、激活函数的单内核融合，给出 compute_type、epilog_inputs、plan/execute 分离等可落地参数配置。
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详解 nvmath-python 中 epilog 机制如何配置参数，将偏置加法融合进 cuBLASLt 矩阵乘内核
通过 Matmul.plan 的 epilog 与 epilog_inputs 参数，配置 BIAS/RELU_BIAS 等枚举值与张量输入，实现偏置加法与矩阵乘的内核级融合，减少内存往返。
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剖析 nvmath-python：桥接 NumPy 与 cuBLASLt 的无缝集成设计
深入解析 nvmath-python 如何通过零拷贝互操作与高级 API 封装，实现 Python 生态与 NVIDIA cuBLASLt 库的无缝桥接。
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nvmath-python：在 Python 生态中无缝集成 Nvidia GPU 数学库
详解 nvmath-python 如何通过主机与设备端 API，实现无胶水的原生 GPU 加速，覆盖矩阵运算融合与自定义内核集成。
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在 PyTorch 推理中使用 cuBLASLt 实现偏差融合：减少内核启动与内存访问
通过 cuBLASLt 的 epilogue 机制，在单次矩阵乘法后直接融合偏差加法，避免额外内核启动与中间内存读写，提升 GPU 利用率与推理吞吐。
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快速上手：在 Swift 中使用 MLX 进行 Apple Silicon GPU 原生推理
通过官方示例项目，提供从环境配置到模型加载与推理的完整 Swift 实战指南，充分发挥 Apple Silicon GPU 算力。
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资深工程师如何用AI“作弊”：识别隐性缺陷的Prompt工程与审查清单
剖析资深工程师如何利用经验优势，通过特定Prompt和审查清单，高效识别并修正AI生成代码中的隐性缺陷，从而不成比例地放大AI工具的生产力红利。
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SGS-1 如何用 GNN+扩散模型实现参数化 CAD 几何约束求解
解析 Spectral Labs SGS-1 的核心技术选型：以 GNN 编码拓扑、扩散模型学习约束分布，结合物理信息引导，构建可落地的参数化几何约束求解器。
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通过 MLX Swift 示例实践 Apple Silicon GPU 原生张量计算与推理优化
聚焦 MLX Swift 示例，详解如何在 Apple Silicon GPU 上实现原生张量计算、统一内存调度与延迟执行，提供可落地的性能调优参数与监控清单。
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解析 Tongyi DeepResearch：动态规划驱动的多跳推理路径生成技术
深入剖析阿里通义 DeepResearch 如何通过动态规划与 WebWeaver 模块，实现复杂问题的多跳推理路径自动生成与优化。
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剖析 MLX Swift 示例，实现 Apple Silicon GPU 原生推理的零胶水代码集成
通过 MLX Swift 示例库，展示如何以零胶水代码方式，在 Apple Silicon GPU 上实现高性能原生模型推理，涵盖简化 API、统一内存与 Metal 优化。
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构建AI驱动的Python工具链：Python-Use范式实现代码生成与本地执行闭环
基于aipyapp项目，详解Python-Use范式如何通过自然语言驱动代码生成、自动依赖管理与本地安全执行，提升开发与自动化效率。
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解析DeepResearch代理中IterResearch模块的动态规划实现
深入剖析阿里巴巴通义DeepResearch中IterResearch模块的动态规划机制，揭示多轮研究任务中状态转移与资源优化的工程实现细节。
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构建基于MindsDB的AI Analytics Engine：MCP Server架构设计与实战参数
详解如何将MindsDB部署为MCP Server，实现大规模联邦数据问答的AI Analytics Engine，提供架构设计、安全配置与性能监控参数。
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NotebookLM架构哲学：如何在用户自由与AI引导间取得精妙平衡
解析NotebookLM如何通过‘源头归因’与‘认知伙伴’定位，在赋予用户数据主权的同时，提供主动的AI引导，实现高效知识内化。
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Claude形式化验证能力边界案例研究：错误诊断清单与人工干预策略
基于陶哲轩实验，剖析Claude在Lean形式化验证中的能力边界，提供可落地的错误诊断清单与人工干预策略，避免过度自动化陷阱。
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CopilotKit React UI与后端AI代理的无缝集成架构
深入解析CopilotKit框架如何实现React前端组件与后端AI代理的状态同步、指令路由与生成式UI渲染的完整架构方案。
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剖析 DeepResearch 多跳架构：IterResearch 如何实现动态规划与认知聚焦
深入解析 Tongyi DeepResearch 的多跳推理架构，详解 IterResearch 范式如何通过任务解构与工作区重建，解决长程任务中的信息过载问题。
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从GPU编程视角重新审视RNN：并行化潜力与现代硬件优化策略
深入探讨RNN在现代GPU上的并行化瓶颈与突破路径，涵盖FlashRNN的寄存器级优化、头部分割并行、自动调优框架等核心技术，提供可落地的性能提升参数与工程实践。
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构建超越基准的实用评估体系：Hugging Face 模型评估框架解析
解析 Hugging Face 如何通过 Leaderboard、Evaluate 库与社区基准，构建聚焦真实场景的模型评估体系，提供可落地的评估策略与工具。
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非 Transformer 架构结构化 CAD 生成：SGS-1 的工程化参数与约束求解
聚焦 Spectral Labs SGS-1 模型，解析其非 Transformer 架构下实现参数化输出与几何约束求解的工程化路径与关键参数。
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剖析NotebookLM架构设计哲学：动态上下文与源锚定的协同之道
深入解析NotebookLM如何通过200万Token动态上下文窗口与严格的源锚定机制，构建高效、可靠、可追溯的私有知识处理引擎。
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NotebookLM架构解析：源锚定与动态上下文管理如何构建个人知识网络
深入解析NotebookLM如何通过源锚定技术确保回答可信，以及动态上下文管理实现跨文档智能关联，构建高效个人知识网络。
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NotebookLM上下文管理架构解析：源绑定、动态索引与可追溯输出
深入剖析NotebookLM如何通过源绑定、动态索引与可追溯输出三大支柱，构建其独特的上下文管理架构，实现多源信息的精准锚定与高效利用。
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NotebookLM 架构解析：源材料锚定与对话上下文管理如何实现精准可追溯的 AI 问答
深入剖析 NotebookLM 如何通过源材料锚定机制与多轮对话上下文管理，确保 AI 输出精准、可追溯，有效规避幻觉问题。
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OM1 模块化运行时：通过 Zenoh 插件实现传感器融合与亚毫秒响应
剖析 OM1 如何利用模块化插件架构集成 ROS2 与 Zenoh，实现多传感器数据融合与低延迟物理响应，提供可落地的配置参数与监控清单。
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构建实用 LLM 评估框架：以 MCP 生态与 LightEval 超越基准测试
聚焦真实用户场景的行为对齐，利用 MCP 协议生态与 LightEval 工具构建可落地的实用化评估体系，摆脱对传统基准的过度依赖。
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RNN训练从O(T)到O(log T)：CUDA分治策略与核函数优化实战
详解如何通过分治策略与CUDA核函数优化，将RNN训练复杂度从O(T)降至O(log T)，提供可落地的参数配置与调试清单。
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RNN GPU并行化潜力再评估：RWKV架构如何挑战Transformer霸权
从现代GPU编程视角，剖析RWKV架构如何融合RNN与Transformer优势，以线性复杂度与硬件友好设计释放RNN的并行潜力。
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SGS-1非Transformer架构下几何约束求解的工程化参数与策略
解析Spectral Labs的SGS-1模型如何通过工程化参数与策略，实现物理设计中的高效几何约束求解，而非依赖传统神经网络参数。
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SGS-1 如何用 GNN+扩散模型实现参数化 CAD 约束求解：节点特征、步长调度与损失函数
解析 Spectral Labs 的 SGS-1 模型，聚焦其非 Transformer 架构下，通过图神经网络与扩散过程协同求解 CAD 参数化约束的三项关键技术参数。
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剖析SGS-1：GNN扩散架构如何精确求解几何约束以生成可编辑CAD模型
深入解析SGS-1核心的GNN扩散架构，揭示其通过约束图建模与引导式扩散，实现参数化CAD模型精确生成与直接编辑的工程化路径。
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SGS-1 非 Transformer 架构解析：参数化输出与几何约束求解的工程化路径
对比主流 Transformer 方案，解析 SGS-1 如何通过非序列化架构实现参数化 CAD 输出与混合约束求解，提供可落地的工程参数与监控清单。
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SGS-1 非 Transformer 架构解析：绕开序列建模直接生成结构化 CAD 的工程要点
聚焦 SGS-1 如何抛弃 Transformer 序列依赖，通过空间关系编码与几何约束内嵌，实现可制造、拓扑有效的 CAD 模型直接生成。
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构建首个结构化CAD生成模型SGS-1：从文本到精确工程图纸的端到端参数指南
面向结构化CAD生成，解析SGS-1模型的核心设计哲学，并给出可落地的工程约束参数与调试清单，确保生成结果符合工业标准。
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Tongyi DeepResearch 分层智能体编排：IterResearch 与 Research-Synthesis 工程实践
解析 Tongyi DeepResearch 如何通过分层编排与多智能体协同，实现复杂研究任务的自动化分解与高效执行。
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剖析 Tongyi DeepResearch 动态规划模块：路径生成与状态管理的工程实现
深入解析 Tongyi DeepResearch 中基于 WebWeaver 动态大纲的路径生成与状态管理机制，提供可落地的工程参数与监控策略。
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通义DeepResearch多跳推理架构：IterResearch动态认知聚焦与并行合成框架
剖析IterResearch如何通过研究轮次解构与精简工作空间，解决传统单窗口推理的认知窒息问题，并结合Research-Synthesis实现多智能体协同验证。
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剖析Transformer架构如何工程化解构CAD生成：参数化、拓扑一致性与几何约束
深入解析SGS-1等前沿模型如何将Transformer应用于CAD序列生成，通过参数量化、拓扑-几何解耦与分步扩散策略，解决结构化数据生成中的工程挑战。
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剖析首个结构化CAD生成模型SGS-1：基于Transformer的序列架构与工程实现挑战
聚焦SGS-1模型，解析其基于Transformer处理CAD操作序列的核心架构，并探讨参数混合性、序列依赖与拓扑有效性等关键工程挑战。
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为AI驱动的CAD系统调优几何约束求解器：一份工程化参数清单与监控策略
面向高精度、可制造的AI生成CAD，提供一套通用的几何约束求解器核心参数调优清单与运行时监控策略，确保设计意图的准确实现。
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Unsloth低显存微调实战：消费级GPU高效训练参数全解析
详解如何在12GB至24GB显存的消费级GPU上，通过Unsloth框架实现2-5倍加速与70%显存节省，完成主流大模型的高效微调。
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Claude 生成可验证代码：契约驱动的局部验证路径与校验清单
聚焦高危函数，通过参数化提示约束 Claude 输出带前置/后置条件的代码契约，结合 Frama-C 等轻量工具实现局部形式化验证，规避全自动证明的陷阱。
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Claude 4 形式化验证实用化路径：生成可验证代码与辅助规约
探索 Claude 4 系列模型在形式化验证领域的实用化潜力，聚焦生成结构化可验证代码与辅助形式化规约两大路径，提供可落地的工程参数与协作清单。
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CopilotKit React UI 与 Agentic 后端集成工程实践
深入解析 CopilotKit 的 React UI 组件与 Agentic 后端架构集成，提供生产级部署参数与状态管理最佳实践。
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DeepResearch代理框架解析：分层规划与工具调用如何驱动多跳推理
聚焦DeepResearch框架的核心架构，解析其如何通过分层规划与工具协同，将复杂研究任务拆解为可执行的多跳推理链。
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通义 DeepResearch 中分层代理编排：多跳推理与工具链的动态规划
基于 IterResearch 范式，探讨 Tongyi DeepResearch 如何实现分层代理协调，支持复杂研究查询中的多跳推理、工具链执行与动态规划，提供工程参数与落地清单。
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使用 TimesFM 构建可扩展零样本预测管道：针对资源受限边缘设备的多元时间序列推理
利用 TimesFM 的 Transformer 解码器和 patching 技术，实现边缘设备上的高效零样本多元时间序列预测，提供优化参数和实施清单。
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Detectron2生产管道工程化：ONNX导出、自定义ROIAlign与多尺度推理优化
针对生产环境下的目标检测与分割，探讨Detectron2管道的ONNX导出、自定义ROIAlign实现及多尺度推理优化策略，提供可落地参数与监控要点。
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将 Gemini API 集成到 Chrome：实现实时多模态 AI 处理
面向 Chrome 浏览器，集成 Gemini API 实现实时多模态 AI：处理标签内容、生成代码、图像/文本查询，支持流式响应与设备端推理。
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为AI代理设计运行时模式演化的数据层：自动检测、动态触发与零停机参数清单
面向AI代理的不可预测读写，给出支持运行时模式演化的数据层设计要点、关键工程参数与监控清单，确保零停机与自动向下传播。
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通义DeepResearch的IterResearch范式：分层代理动态规划与工具链编排实战
基于IterResearch范式，详解分层代理如何通过动态工作空间重构实现多跳推理与工具链编排，给出可落地的参数配置与监控回滚策略。
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使用 CopilotKit 构建应用内 AI 副驾驶：React UI 与 Agentic 后端集成
探讨 CopilotKit 如何将 React UI 与 agentic 后端集成，构建高效的 AI 聊天机器人和自主代理，包括关键参数和最佳实践。
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使用Rust构建集成Ollama的本地终端编码代理：实时代码合成与RAG检索
无云依赖的终端编码代理，用Rust CLI集成Ollama LLM，实现代码生成、调试、补全及RAG检索，提供落地参数。
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基于 TT-Buda 构建 TT-NN 操作库与 Metalium 低级内核：Wormhole AI 芯片的高吞吐量推理优化
利用 TT-Buda 编译框架，构建 TT-NN 操作库和 Metalium 低级内核，实现 Wormhole AI 芯片上神经网络的高吞吐量推理，提供优化参数与工程实践要点。
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