黎跃春讲AI智能体运营工程师：如何构建与优化智能体系统
黎跃春深耕AI智能体领域，倡导运营工程师作为技术与业务的桥梁，构建涵盖感知、决策、执行与进化的智能系统。其提出的四步构建法及在客服、制造、金融等场景的实践，为企业数字化转型提供有力支撑，推动AI技术落地与人机协同进化。
智能体领航员：当AI成为数字世界的“船长”
在数字浪潮中，智能体领航员正崛起为AI新角色。它们具备自主决策、情境理解与持续学习能力，不再是被动工具，而是能规划复杂任务、优化多目标决策的数字伙伴，助力个人生活、专业工作与企业运营，引领人机协同的智能未来。
从零搭建向量数据库：实现文本语义检索实战
本文带你从零实现一个最小可用的文本语义检索系统，剖析向量数据库核心模块：文本嵌入、向量存储、近似最近邻搜索、元数据过滤等。不追求极致性能，重在理解工程设计权衡。通过亲手搭建，掌握系统瓶颈与优化方向，真正用好成熟方案。
大模型对齐实战：PPO算法的原理与应用实践
本文深入浅出讲解PPO算法在大模型偏好对齐中的应用，涵盖核心原理、三大环节（SFT、RM、PPO）、实操步骤与效果评估。结合LLaMA-Factory工具，手把手带新手完成智能客服模型微调，助力打造贴合人类偏好的AI应用，是入门强化学习对齐的实用指南。
智能体领航员：数字迷雾中的新罗盘
清晨阳光下，百万智能体悄然运行，从交通到医疗、能源到气候，它们以自主感知与决策重塑世界。这些无形的“智能体领航员”不是冰冷工具，而是协同人类的智慧伙伴，在复杂系统中奏响协同交响曲，拓展认知边界，点亮未来共生之路。
《智能缓冲调度：文件I/O异步处理的底层实战指南》
本文聚焦文件I/O异步缓冲优化算法的底层逻辑与实践价值，突破传统固定缓冲策略的局限，构建起基于数据行为预判的动态资源调度体系。文章深入解析“请求解析-缓冲调度-存储适配”的三角联动机制，阐述场景化策略适配、缓冲生命周期动态管理、多维度性能调优的核心思路。
智能体领航员：解码幕后大脑”的技术架构与运行逻辑
智能体领航员是融合多模态感知、大模型推理与工具调用的AI系统，具备感知、理解、规划与学习能力。它通过“感知-决策-执行”闭环，化身工作助手、家庭管家与健康顾问，实现主动服务。其核心技术涵盖NLP、CV、RAG、多智能体协作与强化学习，正迈向更自主、更智能的未来生活导航。
从零开始：PPO 微调大模型实战（基于 PyTorch）
本文带你从零用PyTorch实现大模型PPO微调，不依赖黑盒框架。聚焦工程安全，详解每步原理与常见坑：从模型准备、响应生成、KL控制到优势估计，强调ref model重要性与KL监控。目标不是极致性能，而是让模型在合理边界内稳定优化，避免训坏。适合想深入理解PPO实战的开发者。
Java+AI 核心指南：大模型丝滑接入与多模型统一范式
在AI深入企业应用的背景下，Java凭借稳定的工程化能力、成熟生态和存量系统兼容性，成为AI落地的关键。本文探讨Java如何高效集成AI，强调“用模型”而非“造模型”，聚焦复用现有技术栈、工程化落地与多模型统一管理，助力企业实现智能化升级。
趁智能体之势，融入智创未来，书写精彩人生
开发者如何抓住AI Agent红利？告别焦虑，从“码农”进阶“指挥官”。智能体不是替代你，而是放大你的创造力。未来属于善用Agent、构建数字员工团队的超级个体。融入浪潮，用智慧解决真问题，书写属于技术人的精彩人生。
