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系统在线

深入大模型世界

关于 GPT-5.4、Claude 4.6、Gemini 3.1 的前沿技术洞察与实战工程笔记

6 核心主题
LLM 技术领域
V. 26 架构迭代

记忆切片

探索 AI 技术的最新动态与深度解析

Agentic

让模型在运行中进化:从基础反思到基于 MCTS 的 Test-Time Compute 搜索

大语言模型的潜力不止于预训练参数。本文带你深入探讨 Test-Time Compute 的前沿:从 Actor-Critic 双边架构,一路深入到利用蒙特卡洛树搜索(MCTS)解码 Agent 的自我纠错极限。

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AI Engineering

2026 AI 开发范式:对抗复合误差的分布式 Agent 编排与量化 Evals 体系

当大模型走向复杂的企业级落地,如何通过分布式编排对抗链路误差复合?如何构建具有统计学置信度的 Evals 评估体系?本文带你从基础概念直击硬核底座。

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AI Agent

深度解析 AI Agent 架构演进:从 Prompt 到 Loop 工程

深度解析 AI Agent 架构演进,探讨从 Prompt、Context、Harness 到 Loop 工程的四层控制面外推,以及 ReAct 架构的四大顽疾。

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Evaluation

Agent 可观测性与调试:从黑盒到白盒的进阶之路

AI Agent 不再是传统软件,调试的是推理过程而非代码。本文详细探讨 Trajectory Evaluation、LLM-as-a-Judge 和主流 Agent 观测工具(LangSmith, Langfuse 等)的实战应用。

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AI Agent

Context Engineering 实战指南:把上下文窗口当 RAM 管理

2026 年最火的新概念,从 Prompt Engineering 进化到 Context Engineering。详解如何通过 Write/Select/Compress/Isolate 四大策略管理上下文窗口,解决长对话遗忘、幻觉与上下文污染。

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Evaluation

拒绝榜单刷分:如何构筑契合业务的 LLM 评估体系

不再迷恋堆砌代码,建立大模型评估思维才是核心。本文深度剖析 LLM-as-a-Judge 的底层偏差、Ragas 算分的数学机制,以及如何用概率思维重塑 CI/CD 防线。

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关于作者

ifnodoraemon

专注 AI 大模型底座能力解析与 Agent 架构落地。致力于在通用人工智能(AGI)加速到来的前沿,打磨最硬核的技术实战方案。不拘泥于传统的开发模式,而是站在硅基时代的视角探索未来计算的边界。

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