2张图看懂 LLM 推理与 AI Agent
本组图解揭秘大模型与AI Agent工作原理：首张图详解Prompt→首个Token的全流程（分词、Embedding、Transformer、KV Cache、Logits到采样）；次张图拆解Agent任务闭环（理解→规划→调用工具→观察→记忆→输出）。揭示LLM生成文本、Agent驱动行动的协同智能本质。
6大海外AI搜索场景：出海企业内容策略的GEO实战指南
2024年AI搜索（ChatGPT、Perplexity、Google SGE等）月活破亿，传统SEO失效。本文提出GEO（生成式引擎优化），拆解6大海外AI搜索场景的引文逻辑，提供“认知对齐→场景拆解→分层优化→效果度量”四步实战框架，助力出海企业从“被搜索引擎理解”升级为“被AI模型信任”。
2026年8月1日 AI创业机会日报
《AI创投内参》专注AI商业真相，基于20+权威数据源交叉验证，深度拆解“功能塌缩”、Agent基建、Shadow AI检测等高价值赛道，直击SaaS替代浪潮与垂直AI落地痛点。（239字）
27 岁，我终于做出了自己的游戏！但是一行代码都没写
我用 Claude Opus 5 + Cursor 复刻了自己最爱的游戏《以撒的结合》网页版，代码开源！涵盖提示词设计思路（Loop Engineering 循环工程）、AI 自主执行过程、EdgeOne Makers 部署上线和 GitHub MCP 开源的全流程。附完整提示词，适合对 AI 编程和 Vibe Coding 感兴趣的开发者参考
AI Agent 从跑通到可用：五个必须解决的生产问题
本文聚焦AI Agent工程化落地难题，提出可直接实践的系统化分析框架：强调将模型路由、上下文管理、工具调用、失败降级与可观测性解耦为独立模块，通过统一API入口实现调用治理，确保系统长期稳定、安全可控、成本透明。
大模型应用成本为什么容易失控：一套可落地的工程治理方法
本文系统阐述大模型成本治理的工程化方法：聚焦重复调用、无效上下文、错误重试与缺细分账四大隐性成本源；主张“先分类、再推理”，按任务价值匹配模型与上下文；强调细粒度日志（模型/Token/缓存/重试/场景）与结构化成本追踪，并给出缓存策略与落地实施顺序，助力降本增效。
8月：阿里云服务器配置价格表（轻量、ECS、GPU云服务器）
在云计算成为业务基础设施的当下，选择合适的云服务器配置并精准控制成本，是个人开发者、小微企业与大型企业共同面临的核心课题。阿里云作为国内领先的云服务提供商，其服务器产品线覆盖轻量应用、通用计算、企业级高性能、GPU计算等全场景，价格体系清晰且持续优化，新老用户均可享受普惠政策。本文将全面梳理阿里云服务器最新配置价格，涵盖轻量应用服务器、ECS弹性计算实例、GPU计算实例三大核心品类，详细拆解各规格配置、价格档位、计费方式与适用场景，并提供实操命令与选型建议，帮助用户快速匹配需求、高效上云。
