【超易懂】Self-Attention 到底是做什么的？
很多人第一次看到 Self-Attention 这个词，都会下意识觉得它很玄，像是什么高深数学黑话。 其实真把它翻译成人话，它做的事情并不复杂： 一句话里的每个词，都不会只顾着自己，而是会先看一眼别的
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LangChain 1.0 第七篇 - Pydantic结构化输出
前几篇中，Agent 的输出始终是纯文本。但在实际开发中，我们往往需要 Agent 返回结构化的数据——一段文本的情感极性、一份代码审查的评分和改进建议、一个用户信息的提取结果。纯文本输出在这些场景下
2026年最硬核Agent源码解析！深度拆解Claude Code底层架构，掌握“工具调用+状态管理+安全防御”三位一体设计（Python伪代码版本）
文章不仅包含基于TypeScript源码的架构思想，还为你提供了Python伪代码到实战代码的完整转换，涵盖QueryEngine状态管理、ToolOrchestration工具编排等关键逻辑。
黄仁勋GTC 2026宣告Agent AI时代：从生成式到代理式的范式转移
2026年6月1日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在台北GTC大会发表主题演讲，面向全球70多个国家和地区直播。这场演讲不仅是产品的发布，更是一次对AI产业未来的系统宣言。"Agent AI（代理式AI）
Agent 系列（10）：MCP 协议——工具生态的标准化接入
深入解析 Model Context Protocol（MCP）解决的核心问题：工具生态的标准化。包含三个可运行 Demo来对比和解析三种工具调用方法的优劣
4.OpenClaw源码解析_路由
上节课我们学习了通道的概念，openclaw能够接受来自不同通道（平台）的消息，然后统一封装成InboundMessage的格式，然后再交给run_agent_turn进行Agent的调用。今天我们来
使用 LlamaIndex 构建数据驱动型应用——使用 LlamaIndex 进行索引
索引是任何 RAG 系统的基础，因为它们决定了信息能够被多高效、多有效地检索和使用。本章将深入介绍 LlamaIndex 中可用的不同索引类型。它会解释索引如何工作，以及它们的关键能力、定制选项、底层
Crowd Counting in the Frequency Domain - CVPR2022
本文从频域视角理解 crowd counting 中的 chf loss，重点介绍命题二与命题三：前者说明频域差异能够约束任意区域的计数误差，后者说明频域截断带来的重建误差具有可控的指数衰减上界。
ArkClaw 投研助理 —— 零门槛做投研，从一句话开始产出你的第一份深度研报
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NVIDIA RTX Spark 背后，联发科也坐上了主桌
RTX Spark 不只是 NVIDIA 重新定义 AI PC 的发布会故事。换个角度看，它也是联发科进入高端 Windows AI PC 市场的一次关键跃迁。
LangChain 1.0 第六篇 - 从Prompt模板到角色设计
在 Agent 架构中，工具决定了 Agent 能做什么，而 Prompt 决定了 Agent 怎么做。上一篇我们学会了给 Agent 装上"工具"——让它们能搜索、计算、调用 API。但如果 Pro
11—你的 Judge 准吗：LLM-as-Judge 偏差校准实践
一个让人不安的数字 在 SkillSentry 的实际测评中，我们发现一个现象： 同一批用例，脚本验证（exact_match）通过率 72%，LLM Judge（semantic）通过率 89%。