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#教程/实践

今日 19 条
9月9日周三
9月8日周二
9月4日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML60

    GitHub Copilot app 新手教程:如何同时运行多个 agent 会话

    GitHub 官方博客发布面向新手的教程,介绍如何在 GitHub Copilot app 中同时运行多个 agent 会话。每个会话可运行在独立的 Git worktree 上互不干扰,各自保留上下文,用户通过 sessions 视图追踪进度,教程以 tailspin-toys 仓库演示了并行添加功能、无障碍审查和运行测试的做法。

    推荐理由:官方教程讲清了并行 agent 会话如何借助 Git worktree 隔离运行,读者可以照着示例直接上手尝试。

9月3日周四
  1. Hugging Face Blog65

    用 TRL 和 GRPO 微调 LFM2.5-350M,100 步提升 IFStruct 结构化输出成绩

    Hugging Face 发布一份完整教程,用 TRL 库的 GRPO 微调 LiquidAI/LFM2.5-350M 提升结构化输出合规性,在 IFStruct benchmark 上从 22.6% 提升到 29.7%。

    推荐理由:原文给出完整可复现的 GRPO 微调流程和前后对比数据,读者可以照着用免费 GPU 把小模型的结构化输出提升约 7 个百分点。

9月2日周三
  1. Meta Engineering50

    Meta 构建从专家学习的组织级第二大脑 AI 智能体

    Meta 工程团队构建了一个作为组织第二大脑的 AI 智能体,通过结构化知识体系、可组合 recipes 推理层和自动自我改进循环,把专家反馈编译为无需模型重训练的验证更新。系统将 200+ 知识文件按密度与使用频率划分、以 YAML 依赖图组织,六周内把单项评估时间从数天降到数分钟,每轮次 token 消耗减少约 80%,改进周期零回归。

  2. Google Developers Blog62

    Google 复盘 AI Agents Challenge 最强提交背后的 4 种工程模式

    Google for Startups AI Agents Challenge 评选结束后,官方从高分提交中总结出四种工程模式:双向 MCP、事件驱动并发、同标准降级(Gemini 3.1 Pro 503 时回退 Gemini 3.6 Flash 并共用同一校验函数)、以及模型调用前的分层路由。

    推荐理由:文章从真实参赛代码中提炼四个可复用的工程模式,覆盖工具暴露、并发、降级校验和分层路由,可直接迁移到自己的智能体项目。

8月29日周六
8月28日周五
8月27日周四
  1. Google Developers Blog43

    用深度学习和 Keras 解码宇宙信号

    Google 开发者博客介绍深度学习在天体粒子物理中的应用:Pierre Auger 天文台用 1500 多个探测器站覆盖 3000 平方公里,IceCube 以约 1 立方公里南极冰探测中微子,这些观测设施的空间分布传感器记录波形数据,结构类似图像,适合用深度学习分析。文章聚焦深度学习如何提升仪器灵敏度、发现隐藏模式并搜寻信号异常。

  2. Linear Now64

    Linear 用 1000+ 个 PR 将 React 应用从 styled-components 迁移到 StyleX

    Linear 宣布完成从 styled-components 到 StyleX 的迁移,历时逾 1000 个 PR。迁移动机包括 styled-components 进入维护模式、React 18 并发渲染下的性能回归,以及团队希望为 Agent 参与代码库建立更清晰的样式边界。

    推荐理由:Linear 团队亲历者复盘超千个 PR 的迁移过程,给出可迁移的确定性工具加 Agent 加人工判断的方法和降险步骤。

8月26日周三
  1. Hugging Face Blog74

    Sentence Transformers 教程:用 MultiVectorEncoder 训练与微调多向量嵌入模型

    Hugging Face 发布 Sentence Transformers v6.0 教程,介绍第四种模型类型 MultiVectorEncoder 的完整训练方法,支持 ColBERT 风格的 late interaction 检索微调与从零训练。

    推荐理由:作者用实测对比给出多向量模型微调的完整配方,包括起点选择、损失函数和索引压缩的量化取舍。

8月25日周二
  1. OpenRouter Announcements60

    OpenRouter 发布 Video Generation API 代码指南,一个端点调用 Seedance、Veo、Wan

    OpenRouter 发布视频生成 API 教程,通过 POST /api/v1/videos 提交任务、轮询状态、下载 MP4,同一集成可用 Seedance 2.0、Veo 3.1、Wan 2.7,切换模型只需改 model 标识符。

    推荐理由:OpenRouter 官方教程给出完整的异步视频生成集成代码,包括轮询、失败状态处理和换模型时需注意的参数差异,可直接迁移到自己的项目。

  2. OpenRouter Announcements70

    OpenRouter 发布选型教程:如何用 MCP 服务器在编辑器内选最合适的 AI 模型

    OpenRouter 发布模型选型教程,提出六步框架:定义任务、用实时使用数据和第三方基准筛选候选、对比各提供商价格与延迟、用自己的提示词测试、按每次完成任务的成本而非每 token 成本衡量,再决定或改用 openrouter/auto-beta 按请求路由。

    推荐理由:OpenRouter 官方给出以成本每完成任务为核心的选型框架,并用自家 MCP 服务器让整个评测流程在编辑器内完成。

8月24日周一
8月21日周五
  1. Hugging Face Blog64

    Hugging Face 解析 Papers with Code 搜索背后的 Inference Endpoints、Jobs 与 Buckets 架构

    Hugging Face 介绍 Papers with Code 混合搜索架构:PostgreSQL 全文检索加 pgvector 语义检索,经 RRF 融合,用 Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B 生成 256 维向量,已覆盖超 110,000 篇 arXiv 论文。

    推荐理由:作者复盘了自己上线论文混合搜索的架构与教训,读者可以借鉴冷启动回退、embedding 契约和 Matryoshka 维度权衡这些可迁移做法。

8月20日周四
8月19日周三
8月18日周二
8月17日周一
8月14日周五
  1. Sierra Blog47

    Sierra 谈智能体时代的纵深防御:用 AI 守护 AI

    Sierra 提出在智能体时代以"纵深防御"保障 AI 行为边界,让每条客户消息在回复前经过内容、规则与政策、监督模型、确定性守卫等多层检查,单条消息可触发多达六项校验。Sierra 的智能体基于目标与护栏构建,可自主推理而非沿预设流程执行。运行时之外还包括持续评估、持续监控与上线前 Simulations 压力测试。

8月13日周四
8月12日周三
8月10日周一
  1. Linear Now60

    Linear 官方解析 Linear Agent 的构建方法:用边界而非固定路径控制 Agent

    Linear 官方详解 Linear Agent 的构建思路:不为 Agent 设计固定路径,而是通过系统提示词、工具设计、对 Linear 产品的语义建模、system skills 按需加载和自研 harness 来划定边界。

    推荐理由:Linear 官方复盘 Agent 的设计取舍,涉及系统提示词、工具设计、system skills 和自研 harness,方法可迁移到类似 Agent 构建。

8月8日周六
8月7日周五
8月6日周四
  1. OpenRouter Announcements61

    OpenRouter 讲解如何治理团队 AI 支出的 6 项控制

    OpenRouter 官方详解治理团队 AI 支出的 6 项控制:per-key 信用限额、guardrails、workspace 预算、presets、组织角色和 Activity 仪表盘,分别覆盖花多少、花在哪和谁在花。

    推荐理由:官方详解 6 项团队支出控制的功能边界和叠加规则,读者可按团队规模选择最省成本的控制组合。

  2. Runway News49

    Chime 如何用 Runway 制作最新全国电视广告

    Chime 用 Runway 完成最新全国电视广告的结尾画面,将 85 位以上真实会员照片生成稳定、可播出的动态网格画面。执行制片人 Shayla Love 称,这一原本需要 80 多人实拍、成本约为传统方式 5 倍的场景,靠传统拍摄几乎无法落地。团队还计划把 Runway 用于概念分镜和品牌图片生成。

8月3日周一
7月31日周五
7月30日周四
  1. Cursor Blog66

    Cursor 团队讲解如何搭建云端智能体开发环境

    Cursor 团队分享如何为云端智能体搭建开发环境,让智能体能在其单体仓库中运行和测试代码。做法包括用 Dockerfile 统一 Ubuntu VM 环境、构建 anydev CLI 简化智能体操作、通过 Cursor Cloud MCP 和 Cloud Doctor 实现环境自愈与持续优化。云端智能体编写 PR 的占比从去年 12 月的约十分之一升至今日的超过一半。

    推荐理由:Cursor 团队分享了自家云端智能体环境的搭建细节,含 anydev CLI 和 Cloud Doctor 等可借鉴做法。