AI
- 11 / 08 Claude Tag：AI 如何从个人工具变成团队里的数字同事
- 06 / 08 CubeSandbox 原理：从 Docker、MicroVM 到 Agent Runtime
- 04 / 08 AI 编码不等于组织提效：快手万人研发范式升级复盘
- 04 / 08 机器学习框架：计算图、自动微分与大模型优化
- 04 / 08 GPT 参数量从哪里来：结构拆解、估算公式与显存下限
- 04 / 08 Hello-Agents：从大语言模型到可执行的智能体系统
- 04 / 08 从矩阵乘法到神经网络：线性变换、非线性与归一化
- 04 / 08 看懂 PyTorch Tensor：从 dim、形状变换到批量矩阵乘法
- 04 / 08 从词向量到 ChatGPT：预训练语言模型如何把 NLP 变成通用能力
- 04 / 08 算法理论框架
- 04 / 08 从 GeForce 256 到 Rubin：NVIDIA GPU 架构演进全景
- 04 / 08 Graph Engineering：用节点、边和状态编排复杂 Agent
- 03 / 08 从 Harness 到 Loop Engineering：把 Agent 接成自动闭环
- 30 / 07 Agent 与 AI 搜索服务：能力边界与评测方法
- 26 / 06 把搜索当代码来写：AI Agent 的搜索范式重构
- 23 / 06 大模型公司的收入幻觉：产品收入还是项目收入？
- 23 / 06 SAG：用 SQL 动态激活超边的检索增强生成
- 14 / 06 Loop Engineering：从 prompt 到 loop 的瓶颈迁移
- 13 / 06 AI Coding CLI 为什么全面倒向 TypeScript
- 13 / 06 GraphRAG vs LightRAG：从传统 RAG 的痛点到图增强检索的选型权衡
- 13 / 06 RAG 的工程深度：切分、检索、排序、评估与幻觉防护
- 07 / 06 【Anthropic】Claude Code 在大型代码库中的工作原理：Harness 架构与部署模式
- 06 / 06 Kimi Agent 集群模式实战：无线 Mesh 方案调研完整执行记录（超详细版）
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- 05 / 06 【Anthropic】Context Engineering 框架：从原则到工具维度实践
- 05 / 06 【Anthropic】Claude 代理工具高级特性：工具搜索、编程调用、使用示例
- 05 / 06 【Anthropic】构建长期自主 Agent 的三重挑战与解法
- 05 / 06 【Anthropic】长期自主编程的 Harness 架构设计
- 05 / 06 【Anthropic】长期运行 Agent 的有效容器架构
- 05 / 06 【OpenAI】Harness Engineering：百万行 Agent 代码背后的工程闭环
- 05 / 06 【Anthropic】AI Agent 的上下文工程：让有限的 token 更高效
- 04 / 06 Harness Engineering：AI Agent 从能跑到跑稳的第三道关
- 28 / 05 Claude Code 多 Agent 机制：隔离、通信与并发的源码解析
- 27 / 05 Claude Code 源码里的 Harness Engineering
- 27 / 05 Claude Code /powerup 教程速览
- 27 / 05 grep vs RAG：Claude Code 检索之争
- 27 / 05 Claude Context：给 Claude Code 加向量检索
- 27 / 05 Claude Code 为什么用 grep 而不是 RAG
- 01 / 12 Andrew Ng Sequence Model
- 29 / 11 Activation Function
- 25 / 11 Stanford CNN
- 10 / 11 数学概念
- 20 / 10 Stanford ML
- 12 / 08 机器学习概念
- 22 / 02 Google Machine Learning Crash Course