小狮博客
AI真的是泡沫吗？——一个程序员视角的冷思考与热信心AI泡沫大模型跑分过拟合算力短缺DeepSeekSoraAGI行业观察
不是那种发布会PPT上的牛，是实打实能感受到的牛。
thbcm的文章
9. AGENTS.md+memory，把规矩写进Agent脑子
工具越挂越多，流程细则如果全写进代码里，改一次就要动源码。更稳的做法是分工：system_prompt 负责指定角色，AGENTS.md 负责写清细则；创建 Agent 时用 memory=[“./AGENTS.md”...
15天学会AI应用开发（二十）使用LangChain实现RAG检索功能
首先下载离线的大语言模型，比如在命令行窗口执行下面命令，即可下载国产大模型qwen2:1.5b：
RankMixer 中 Semantic Split 与 Auto Split 的 Token 构造方式分析
目前可以将 Token 构造方式概括为 Semantic Split 和 Auto Split 两种。
AI 写代码总跑偏？用 spec-superflow 把规划引擎和执行纪律焊成一条流水线
这就是用 AI 写代码最常踩的两个失控点。第一，还没想清楚要做什么，AI 就动手了。第二，规划文档写得明明白白，执行阶段照样跑偏。
yolo26训练自己的数据集
YOLO26 是一个统一的实时视觉模型,它引入了原生端到端推理、更轻量化的检测头、更新的训练方案，以及用于检测、分割、姿态估计、分类和有向检测的任务专用头。
SERP 客户端 SDK 版本管理:接口改了怎么不炸
SerpBase 的响应信封会带 status、 request_id、 search_type 等。但具体模块(organic、news、places)的字段,会随 Google 变动而调整。你的解析器如果写死了字段名,一次加字段可能没事...
装闭 RenoPit 源码解析（02）：AI装修闭坑系统数据库与模型设计
装闭 RenoPit 的项目、装修素材、AI 分析结果和 PDF 报告都需要跨请求保存。本篇结合开源仓库 fthux/RenoPit 中的 SQLAlchemy 模型，分析六张核心数据表如何组织一份完整的装修闭坑项目。
“RecHarness: A Bandit-Routed Agentic Harness for Self-Evolving Recommender Systems” 论文笔记
推荐系统优化天然适合 MLE Agent，但直接应用通用 MLE Agent 存在一个关键的系统挑战：每个候选修改都需要代码生成、执行、训练和验证， 每一次试验都消耗不可忽略的预算。更重要的是，推荐模型优化不是一组独立的单次实验，而是一个持...
用递归消除法优化“特征子集”
今天介绍的方法 “简单粗暴”，通过递归的方式，不断淘汰一个个特征，直到找到那个最优的 “特征子集”。