技巧与观点
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如何只用自己拥有的文件约束编码智能体
Tessl 博客文章介绍用四个可拥有的文件杠杆约束编码智能体:CLAUDE.md 指令、.claude/rules/ 路径级规则、.claude/ 下的能力配置和 .claude/hooks/ 钩子。
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如何在单张 RTX 5090 上用 MiniMax H3 生成实时视频
ComfyUI 博客作者用智能体搜集各类优化,把 MiniMax H3 实时视频生成压缩到单张 RTX 5090(32 GB 显存)上运行,生成 30 秒视频耗时 23.51 秒,达 1.28 倍实时吞吐。
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LangChain 用 Stripe Link 和 Managed Deep Agents 构建可支付的智能体 Restock
LangChain 发布示例项目 Restock,一个在 Slack 上通过 Managed Deep Agents 运行的办公用品购买智能体,演示智能体如何安全完成支付。
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Anthropic 用 Claude Managed Agents 构建定时智能体自动化的实践指南
Anthropic 发布基于 Claude Managed Agents(beta)的每日简报参考实现,按计划读取 Slack 和 GitHub 来源并向 Slack 发布简报。
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Hugging Face 工程师用 ML Intern 以约 103 美元自制 7 个小模型
Hugging Face 工程师 yuvraj sharma 用 HuggingChat 的 ML Intern 模式在几天内做出 7 个模型,包括可在 CPU 运行、99.7% 有效输出的 0.8B 提示词重写器,以及将柑橘病害识别准确率从 14.9% 提升到 52.8% 的 Qwen3.5-2B 微调模型等,全部计算成本约 103 美元。
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Unsloth 开源教程:本地训练 Qwen3.5 0.8B 决策模型,准确率从 20.7% 提升至 74.3%
Unsloth 发布教程与开源仓库,可将 Qwen3.8、Gemma 4 等 LLM 微调为输出选项概率的决策模型,Qwen3.5 0.8B 在 3 个决策基准上的合计准确率从 20.7% 提到 74.3%,仅需 4GB 显存。
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Tessl 工程博客:AI 不是笨,是瞎——企业级 Agent 记忆的三个关键设计决策
作者基于为跨公司工作的 Agent 构建记忆系统一年的经验指出,AI 失败的常见原因不是模型推理差,而是它看不到关键决策上下文,多数 agent memory 只是给瞎子更大的档案柜。
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NVIDIA KGMON 团队分享 KDD Cup 2026 数据分析智能体的构建经验
NVIDIA KGMON 团队在 KDD Cup 2026 Data Agents 竞赛获得第二名,并发布构建可靠数据分析智能体的方法复盘。
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Google 开放 SynthID Detector 门户,可检测图片、视频和音频是否由 AI 生成
Google 介绍检测媒体是否由 AI 生成的方法:访问 https://synthid.com 上传图片、视频或音频文件,门户会扫描文件是否包含来自 Google 或其合作伙伴的 SynthID 水印。
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a16z 解析德州为何让数据中心排队等电
a16z 的 Ryan McEntush 分析德州电网暂停审批数据中心的原因:并网队列从 2024 年底的 63 GW 激增到今年 6 月的 474 GW,约 90% 是数据中心,开发商大量投机性申请且社区沟通不足。