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2025年11月

• 11.27 21:15:38
  发表了文章 2025-11-27 21:15:38

  从零开始：用Python和Gemini 3四步搭建你自己的AI Agent

  AI Agent并非玄学，核心仅为“循环 + 大模型 + 工具函数”。本文教你用Gemini 3从零搭建能读写文件、执行指令的命令行助手，拆解其“观察-思考-行动”循环机制，揭示智能体背后的简洁本质。

  
• 11.26 20:19:07
  发表了文章 2025-11-26 20:19:07

  LLM提示注入攻击深度解析：从原理到防御的完整应对方案

  本文深入解析提示注入——OWASP LLM Top 10头号风险，揭示其与传统注入的本质区别及为何无法靠过滤器根治。涵盖直接与间接攻击手法、真实案例，并提出五层纵深防御策略，助你构建弹性AI系统，有效管控风险。

  
• 11.25 21:22:21
  发表了文章 2025-11-25 21:22:21

  分类模型校准：ROC-AUC不够？用ECE/pMAD评估概率质量

  本文探讨模型概率校准问题，强调仅看ROC-AUC不足，需结合ECE与pMAD。ECE衡量校准精度，pMAD反映预测区分度。二者平衡是关键，可通过ECE/pMAD比值或设定pMAD阈值筛选最优模型，确保既准确又具分辨能力。

  
• 11.24 21:04:39
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  Pixeltable:一张表搞定embeddings、LLM、向量搜索，多模态开发不再拼凑工具

  Pixeltable 是一个开源多模态 AI 基础设施框架，统一管理文档、图像、视频、embedding 和 LLM 输出，通过“一切皆表”理念，将数据存储、计算与 pipeline 自动化集成于一体，简化 RAG、目标检测、相似性检索等应用开发，告别拼凑式架构，提升开发效率与可维护性。

  
• 11.23 19:37:15
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  JAX 核心特性详解：纯函数、JIT 编译、自动微分等十大必知概念

  JAX是Google与NVIDIA联合开发的高性能数值计算库，依托XLA实现CPU/GPU/TPU加速，支持自动微分、JIT编译、向量化与并行化。生态丰富，含Flax、Optax等工具，适合深度学习与科学计算。
• 11.22 23:15:37
  发表了文章 2025-11-22 23:15:37

  高级检索增强生成系统：LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 的实现与选择

  检索增强生成（RAG）已超越简单向量匹配，迈向LongRAG、Self-RAG与GraphRAG等高级形态。LongRAG通过大块重叠分片保留长上下文，提升连贯性；Self-RAG引入反思机制，动态判断检索必要性与内容相关性，增强可信度；GraphRAG构建知识图谱，支持多跳推理与复杂关系挖掘。三者分别应对上下文断裂、检索盲目性与关系表达缺失难题，代表2025年RAG工程化核心进展，可依场景组合使用以平衡准确性、成本与复杂度。

  
• 11.21 19:41:54
  发表了文章 2025-11-21 19:41:54

  CrewAI 上手攻略：多 Agent 自动化处理复杂任务，让 AI 像员工一样分工协作

  CrewAI 是一个基于 Python 的自主 AI 智能体编排框架，可构建“虚拟团队”协同完成复杂任务。通过定义角色明确的 Agents、任务流 Tasks、协作流程 Processes 及可用工具 Tools，实现研究、写作、开发等多环节自动化。适用于长链条工作流，如研报生成、竞品分析、软件开发等，支持异步执行、人工介入与结构化输出，集成主流大模型与工具生态，是处理复杂知识型任务的高效选择。（238 字）

  
• 11.20 21:54:00
  发表了文章 2025-11-20 21:54:00

  PyTorch 分布式训练底层原理与 DDP 实战指南

  深度学习模型规模激增，如Llama 3.1达4050亿参数，单卡训练需数百年。并行计算通过多GPU协同解决此问题。本文详解PyTorch的分布式数据并行（DDP），涵盖原理、通信机制与代码实战，助你高效实现多卡训练。

  
• 11.19 21:17:13
  发表了文章 2025-11-19 21:17:13

  LEANN：一个极简的本地向量数据库

  LEANN是面向RAG的轻量级嵌入式向量数据库，如SQLite般无需服务依赖，可在本地运行。它通过图结构与选择性重计算，节省97%存储且不损精度，让笔记本也能高效检索百万文档，兼顾隐私与性能，堪称个人AI搜索引擎。

  
• 11.18 20:37:25
  发表了文章 2025-11-18 20:37:25

  Pandas GroupBy 的 10 个实用技巧

  本文介绍Pandas中groupby的10个实用技巧，突破传统聚合认知。涵盖多函数聚合、结果命名、transform特征构造、组内累积计算、自定义逻辑、唯一值统计、分类分组、多级索引、扁平化输出及透视表结合应用，助你高效处理复杂数据场景，提升数据分析效率。（238字）

  
• 11.17 21:41:38
  发表了文章 2025-11-17 21:41:38

  TOON：专为 LLM 设计的轻量级数据格式

  TOON（Token-Oriented Object Notation）是一种专为降低LLM输入token消耗设计的数据格式。它通过省略JSON中冗余的括号、引号和重复键名，用类似CSV与YAML结合的方式表达结构化数据，显著减少token数量，适合向模型高效传参，但不替代JSON用于存储或复杂嵌套场景。

  
• 11.16 22:19:29
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  Python 3.14 实用技巧：10个让代码更清晰的小改进

  Python 3.14 带来10项实用改进：类型系统增强、错误提示更清晰、导入优化、异步任务取消更稳定，并新增 `chdir()` 上下文管理器等。虽改动细微，却显著提升代码可读性、调试效率与运行稳定性，适合自动化脚本与日常开发。升级即享，无需额外成本。

  
• 11.15 21:03:06
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  Python 开发必备：tempfile 模块深度解析

  Python的`tempfile`模块可自动创建并清理临时文件和目录，适用于处理大数据、生成报告或单元测试等场景。无需手动删除，避免命名冲突，提升代码安全与简洁性。

  
• 11.14 22:07:27
  发表了文章 2025-11-14 22:07:27

  超参数调优：Grid Search 和 Random Search 的实战对比

  模型85%准确率不够看？超参数优化能释放真正潜力！本文详解Grid Search与Random Search的原理、优劣及实战对比，揭示如何通过“粗搜+精调”混合策略高效提升模型性能，从“还行”到“能打”。
• 11.13 19:51:56
  发表了文章 2025-11-13 19:51:56

  QF-Lib：用一个库搞定Python量化回测和策略开发

  QF-Lib 是一个一体化的量化金融研究工具库，涵盖数据获取、策略回测、风险分析到报告生成全流程。支持多数据源接入与前瞻偏差防护，基于事件驱动架构，内置专业金融函数，模块化设计便于扩展，可快速搭建策略原型并自动生成PDF/Excel报告，提升量化研究效率。

  
• 11.12 21:46:59
  发表了文章 2025-11-12 21:46:59

  HaluMem：揭示当前AI记忆系统的系统性缺陷，系统失效率超50%

  AI记忆幻觉频发：刚升职就被遗忘，喜欢的书被记错。问题根源在于记忆系统“捏造、错误、冲突、遗漏”。新研究HaluMem首次实现操作级评估，揭示当前AI记忆提取与更新全面失效，为构建可信AI指明方向。

  
• 11.11 21:18:32
  发表了文章 2025-11-11 21:18:32

  AI智能体落地：Agent-Assist vs 全自动化完整决策指南

  2025年Agentic AI迅猛发展，但全自主智能体风险难控。Agent-Assist（人机协同）模式兼顾效率与安全，通过人类反馈持续学习，结合RAG构建组织知识库，实现AI越用越聪明。适合高风险、强依赖上下文的场景，是企业智能化升级的更优路径。

  
• 11.10 20:36:59
  发表了文章 2025-11-10 20:36:59

  基于 LangGraph 的对话式 RAG 系统实现：多轮检索与自适应查询优化

  本文介绍如何使用 LangGraph 构建一个具备实用性的RAG系统，突破传统“检索-生成”模式的局限。系统支持对话上下文理解、问题重写、相关性过滤、查询优化与智能路由，能处理追问、拒答无关问题，并在无结果时自动迭代，结合记忆机制实现更智能的问答体验。
• 11.09 21:42:16
  发表了文章 2025-11-09 21:42:16

  LightRAG 实战： 基于 Ollama 搭建带知识图谱的可控 RAG 系统

  LightRAG 是一款开源、模块化的检索增强生成（RAG）框架，支持快速构建基于知识图谱与向量检索的混合搜索系统。它兼容多种LLM与嵌入模型，如Ollama、Gemini等，提供灵活配置和本地部署能力，助力高效、准确的问答系统开发。

  
• 11.08 20:39:09
  发表了文章 2025-11-08 20:39:09

  TensorRT 和 ONNX Runtime 推理优化实战：10 个降低延迟的工程技巧

  模型性能优化关键在于细节：固定输入形状、预热、I/O绑定、精度量化、图优化与CUDA Graph等小技巧，无需重构代码即可显著降低延迟。结合ONNX Runtime与TensorRT最佳实践，每个环节节省几毫秒，累积提升用户体验。生产环境实测有效，低延迟从此有据可依。
• 11.07 20:03:50
  发表了文章 2025-11-07 20:03:50

  Orion-MSP：深度学习终于在表格数据上超越了XGBoost

  Orion-MSP提出多尺度稀疏注意力机制，攻克表格数据建模难题。通过多粒度特征交互、块稀疏注意力降复杂度、Perceiver内存实现双向信息流，在宽表与层次化数据中显著超越XGBoost及现有Transformer模型，推动表格数据深度学习新进展。（239字）

  
• 11.06 22:09:17
  发表了文章 2025-11-06 22:09:17

  Python因果分析选哪个？六个贝叶斯推断库实测对比（含代码示例）

  本文对比了Python中六大常用因果推断库：Bnlearn、Pgmpy、CausalNex、DoWhy、PyAgrum和CausalImpact，涵盖贝叶斯网络建模、因果结构学习与效应评估。基于Census Income数据集，分析各库在因果发现、可解释性与工程实践中的优劣，助你根据项目需求选择合适工具。

  
• 11.05 19:37:38
  发表了文章 2025-11-05 19:37:38

  提升回归模型可信度：4种神经网络不确定性估计方法对比与代码实现

  回归任务中，模型常只输出预测值而忽略不确定性，带来潜在风险。本文对比四种神经网络不确定性估计方法：均值+对数标准差、均值+对数方差、MC Dropout与简化PPO。实验表明，前两者在混凝土强度数据上表现最佳，能有效识别可靠预测，而PPO效果不佳。准确评估不确定性对医疗、自动驾驶等高风险领域至关重要。

  
• 11.04 20:53:54
  发表了文章 2025-11-04 20:53:54

  从零实现3D Gaussian Splatting:完整渲染流程的PyTorch代码详解

  3D高斯溅射（3DGS）正成为3D视觉新标准，广泛应用于AR/VR与实时渲染。本文用PyTorch在几百行代码内实现其核心渲染流程，涵盖投影、排序、分块与合成分步，效果媲美SOTA，助力快速理解与落地。

  
• 11.03 19:57:24
  发表了文章 2025-11-03 19:57:24

  FastMCP 入门：用 Python 快速搭建 MCP 服务器接入 LLM

  MCP协议为大语言模型连接外部工具与数据提供标准化方案，FastMCP是其Python最佳实践框架。本文详解MCP核心概念，演示如何用FastMCP快速搭建支持工具调用、资源访问与身份认证的MCP服务器，并集成至LLM应用，实现AI智能体与真实世界的高效交互。

  
• 11.02 18:28:16
  发表了文章 2025-11-02 18:28:16

  LangChain v1.0 中间件详解：彻底搞定 AI Agent 上下文控制

  LangChain v1.0 引入中间件机制，系统化解决上下文管理难题。通过模块化中间件，实现输入预处理、敏感信息过滤、工具权限控制等，提升Agent在生产环境的稳定性与可维护性。

  
• 11.01 18:52:38
  发表了文章 2025-11-01 18:52:38

  解决GRPO优势归因错误,Chunk-GRPO让文生图模型更懂"节奏"

  文本到图像模型飞速发展，但如何精准对齐人类偏好仍是难题。清华与快手提出Chunk-GRPO，通过“分块优化”替代逐步行更新，结合时间动态划分生成阶段，有效缓解优势归因错误，提升图像质量与训练稳定性，推动AI更懂审美与构图。

  

2025年10月

• 10.31 18:22:06
  发表了文章 2025-10-31 18:22:06

  打造自己的 Claude Code：LangGraph + MCP 搭建一个极简的 AI 编码助手

  本文通过构建一个极简CLI编码代理，探索LangGraph与MCP服务器的底层机制。摒弃商业代理的复杂封装，验证“裸机”LLM代理在无限循环中调用工具的可行性。集成文件操作、网络搜索、GitHub交互等MCP工具，结合Pytest自动化测试与SQLite状态持久化，实现可观察、可调试的智能编码工作流，揭示模型上下文协议的核心价值与实践挑战。

  
• 10.30 18:41:05
  发表了文章 2025-10-30 18:41:05

  sklearn 特征选择实战：用 RFE 找到最优特征组合

  特征越多模型未必越好，过多特征易导致过拟合、训练慢、难解释。递归特征消除（RFE）通过反复训练与特征评分，逐步剔除不重要特征，提升模型泛化能力与效率。本文详解RFE原理，并用scikit-learn实战葡萄酒数据集，展示如何结合逻辑回归与随机森林进行特征选择，比较不同模型的筛选差异，并通过RFECV自动确定最优特征数量，辅以可视化分析，帮助构建更简洁、高效、可解释的模型。

  
• 10.29 18:42:20
  发表了文章 2025-10-29 18:42:20

  Optuna  AutoSampler 更新：让多目标和约束优化不再需要手动选算法

  AutoSampler 是 OptunaHub 热门智能采样器，下载量超 3 万/周。新版支持多目标与约束优化，自动选择 TPE、GPSampler、NSGA-II/III 等算法。基于搜索空间、目标数等特征动态切换，性能优于默认采样器。适配 Optuna v4.6，安装便捷，助力高效自动化调参。

  
• 10.28 19:05:22
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  构建有记忆的 AI Agent：SQLite 存储 + 向量检索完整方案示例

  本文介绍如何为AI Agent构建记忆系统，通过SQLite存储交互历史、向量数据库实现语义检索，结合LLM反思与总结，赋予Agent跨会话记忆、自我反思和目标追踪能力，使其从被动应答工具进化为可长期协作的智能伙伴。
• 10.27 19:33:31
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  Pandas 缺失值最佳实践：用 pd.NA 解决缺失值的老大难问题

  Pandas可空数据类型（如Int64、boolean、string）解决NaN导致的类型退化与逻辑混乱问题，统一用pd.NA表示缺失，支持三值逻辑，提升数据清洗可靠性与代码可读性。
• 10.26 19:08:15
  发表了文章 2025-10-26 19:08:15

  大模型强化学习的熵控制：CE-GPPO、EPO与AsyPPO技术方案对比详解

  近期LLM强化学习进展迅速，CE-GPPO、EPO与AsyPPO三篇论文从梯度恢复、时序平滑与非对称critic集成等角度，分别解决熵控难题，共同推动大规模推理模型训练方法革新。

  
• 10.25 19:01:33
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  LLM安全新威胁：为什么几百个毒样本就能破坏整个模型

  数据投毒通过在训练数据中植入恶意样本，将后门永久嵌入大模型，仅需数百份毒样本即可触发数据泄露、越狱等行为，防御需结合溯源、聚类分析与自动化检测。

  
• 10.24 13:43:57
  发表了文章 2025-10-24 13:43:57

  vLLM 性能优化实战：批处理、量化与缓存配置方案

  本文深入解析vLLM高性能部署实践，揭秘如何通过continuous batching、PagedAttention与前缀缓存提升吞吐；详解批处理、量化、并发参数调优，助力实现高TPS与低延迟平衡，真正发挥vLLM生产级潜力。

  
• 10.23 21:05:04
  发表了文章 2025-10-23 21:05:04

  HNSW算法实战：用分层图索引替换k-NN暴力搜索

  HNSW是一种高效向量检索算法，通过分层图结构实现近似最近邻的对数时间搜索，显著降低查询延迟。相比暴力搜索，它在保持高召回率的同时，将性能提升数十倍，广泛应用于大规模RAG系统。

  
• 10.22 20:57:39
  发表了文章 2025-10-22 20:57:39

  AutoGen框架入门:5个核心概念搭建智能体协作系统

  AutoGen是微软开源的多智能体AI框架，支持多个AI智能体与人类协作，通过对话完成复杂任务。各智能体具备不同角色与能力，可调用工具、执行代码，并在群聊中辩论、推理、纠错，实现无需人工干预的自动化协作，适用于复杂问题求解与团队化AI应用开发。

  
• 10.21 20:17:22
  发表了文章 2025-10-21 20:17:22

  深入BERT内核:用数学解密掩码语言模型的工作原理

  BERT通过掩码语言建模（MLM）实现双向语言理解，随机遮蔽15%的词并预测，结合Transformer的自注意力与多头机制，利用上下文信息生成深层语义表示。其数学设计如√d_k缩放、80-10-10掩码策略和交叉熵优化，显著提升模型性能，奠定现代NLP基础。
• 10.20 21:30:00
  发表了文章 2025-10-20 21:30:00

  LangGraph 记忆系统实战：反馈循环 + 动态 Prompt 让 AI 持续学习

  本文介绍基于LangGraph构建的双层记忆系统，通过短期与长期记忆协同，实现AI代理的持续学习。短期记忆管理会话内上下文，长期记忆跨会话存储用户偏好与决策，结合人机协作反馈循环，动态更新提示词，使代理具备个性化响应与行为进化能力。

  
• 10.19 18:53:00
  发表了文章 2025-10-19 18:53:00

  如何生成逼真的合成表格数据：独立采样与关联建模方法对比

  本文介绍两种生成合成数据的实用方法：基于随机森林的逐列生成和高斯混合模型（GMM），旨在保持数据分布与列间关系的真实性，兼顾隐私与多样性，适用于测试、训练及敏感数据替代场景。
• 10.18 21:31:03
  发表了文章 2025-10-18 21:31:03

  开源嵌入模型对比：让你的RAG检索又快又准

  嵌入是RAG系统的核心，将文本转化为语义向量，实现基于含义的检索。本文详解嵌入原理、关键参数及主流开源模型，助你根据分块大小、语言需求和性能约束，选择最合适的嵌入方案，提升RAG效果。

  
• 10.17 17:35:11
  发表了文章 2025-10-17 17:35:11

  REFRAG技术详解：如何通过压缩让RAG处理速度提升30倍

  REFRAG提出用轻量编码器将检索文本块压缩为单向量，再投影至LLM嵌入空间，结合强化学习策略选择性展开关键块。相比传统RAG，输入序列大幅缩短，首token速度提升达30倍，准确率几乎无损，显著降低计算开销。

  
• 10.16 18:14:19
  发表了文章 2025-10-16 18:14:19

  RAG检索质量差？这5种分块策略帮你解决70%的问题

  RAG效果关键在于文档分块：固定、递归、语义、结构化与延迟分块各有优劣。合理选择能显著提升检索质量，减少幻觉，增强上下文理解，是构建高效RAG系统的核心环节。
• 10.15 20:42:46
  发表了文章 2025-10-15 20:42:46

  别再用均值填充了！MICE算法教你正确处理缺失数据

  MICE是一种基于迭代链式方程的缺失值插补方法，通过构建后验分布并生成多个完整数据集，有效量化不确定性。相比简单填补，MICE利用变量间复杂关系，提升插补准确性，适用于多变量关联、缺失率高的场景。本文结合PMM与线性回归，详解其机制并对比效果，验证其在统计推断中的优势。

  
• 10.14 19:19:24
  发表了文章 2025-10-14 19:19:24

  LlamaIndex检索调优实战：分块、HyDE、压缩等8个提效方法快速改善答案质量

  本文总结提升RAG检索质量的八大实用技巧：语义分块、混合检索、重排序、HyDE查询生成、上下文压缩、元数据过滤、自适应k值等，结合LlamaIndex实践，有效解决幻觉、上下文错位等问题，显著提升准确率与可引用性。
• 10.12 19:00:53
  发表了文章 2025-10-12 19:00:53

  氛围编程陷阱：为什么AI生成代码正在制造大量"伪开发者"

  AI兴起催生“氛围编程”——用自然语言生成代码，看似高效实则陷阱。它让人跳过编程基本功，沦为只会提示、不懂原理的“中间商”。真实案例显示，此类项目易崩溃、难维护，安全漏洞频出。AI是技能倍增器，非替代品；真正强大的开发者，永远是那些基础扎实、能独立解决问题的人。

  
• 10.11 21:14:46
  发表了文章 2025-10-11 21:14:46

  12 种 Pandas 测试技巧，让数据处理少踩坑

  本文介绍12种实用的Pandas测试技巧，涵盖数据工厂、模式校验、属性测试、快照比对、边界用例、随机控制、NA处理、索引验证、双实现对照、性能监控、I/O往返和Join检查，帮助开发者提前发现隐藏bug，提升数据处理代码的可靠性与可维护性。
• 10.10 21:31:19
  发表了文章 2025-10-10 21:31:19

  mmBERT：307M参数覆盖1800+语言，3万亿tokens训练

  mmBERT是基于ModernBERT架构的多语言编码器，在1800多种语言、3万亿token上预训练，创新性地采用逆掩码调度与级联退火语言学习（ALL），动态引入低资源语言并优化采样策略。使用Gemma 2 tokenizer，支持最长8192上下文，结合Flash Attention 2实现高效推理。在GLUE、XTREME、MTEB等基准上超越XLM-R、mGTE等模型，尤其在低资源语言和代码检索任务中表现突出，兼具高性能与高效率。
• 10.09 20:59:48
  发表了文章 2025-10-09 20:59:48

  vLLM 吞吐量优化实战：10个KV-Cache调优方法让tokens/sec翻倍

  十个经过实战检验的 vLLM KV-cache 优化方法 —— 量化、分块预填充、前缀重用、滑动窗口、ROPE 缩放、后端选择等等 —— 提升 tokens/sec。