AI 实操指南
Agent 逻辑总跑偏，GRPO 能做什么
当 Agent 在多步任务里反复跑偏，继续加“请一步步思考”往往只能改变当次输出。GRPO 去掉 Critic，用同题多回答的相对得分更新模型，把优化重点移到可验证的奖励规则。
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面向开发者和一线从业者的具体工具教程、工作流优化、效率提升案例与实战技巧，聚焦2026年最新工具链与落地方法。
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别再堆长 Prompt，Agent 工作流该怎么拆
Agent 一进生产环境，权限失败、API 超时、字段缺失就会接连暴露。更稳的做法，是在 Dify、Langflow、Botpress 里拆开路由、工具调用、异常兜底和回复生成，让模型少做业务判断。
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RISC-V开发板跑通7B模型：4.4 token/s怎么来的
玄铁 C950-AI 上的 Llama-3.2 7B 经 Q4_K_M 量化后约 3.8GB，MNN 实测生成速度 4.4 token/s、平均功耗 10.5W。长文本会被 KV Cache 拖慢，持续运行还会遇到 85
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昇腾910C与H200混部，20天迁移账怎么算
一套混合集群能否上线，关键看算子重写、数值对齐、HCCL/NCCL双栈、预热和运维。现有记录给出20天迁移、8ms延迟、45秒预热等数据，但测试配置并不完整，适合做项目预算，不宜直接外推为芯片结论。
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把十几个插件接入 MCP 后，Agent 终于稳了
一个接了十几个插件的 Python Agent，经常因参数、返回值和读写边界不一致陷入错误循环。迁移到 MCP 后，真正见效的是统一工具定义、结构化结果、认证和超时。文中给出 FastMCP 示例，也说明 MCP 解决不
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Sora 3.5 素材进达芬奇，先别急着套 LUT
把 Sora 3.5 素材直接放进 Rec.709 时间线，高光发死、暗部糊掉和渐变色带很容易一起出现。更稳妥的做法是先确认输入色彩空间，在 DaVinci Resolve 21 中选定 ACES 或 CST 路线，再处
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MCP协议2026实战：统一Agent工具调用接口后的效率红利与陷阱
2026年7月，MCP联合创始人dsp_在AI Dot Engineer Europe定调MCP为Agent生产落地的“胶水层”。本文从LangGraph、AutoGPT等框架对MCP的支持入手，直接演示如何将企业内部A
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大模型评估避坑：从单一指标到多维度Benchmark组合
2026年大模型选型，MMLU分数早已失真。本文结合《通用大模型评测体系2.0》与SuperCLUE最新数据，拆解代码、多模态等场景的评估陷阱，提供一套避坑的组合策略。
阅读全文Sora 3.5 更新后，影视工作室的调色与剪辑工作流如何无缝衔接
Sora 3.5 在2026年6月发布后，带来了镜头控制与风格参考等关键功能，但专业影视工作室在调色和剪辑环节仍面临色彩科学、时间码和文件格式的兼容性挑战。本文结合达芬奇与 Premiere 的实际案例，拆解从生成到成片
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从Prompt到参数：企业级模型对齐全流程拆解
当提示词工程在长链条高风险任务中失效，企业级模型对齐成为必选项。本文拆解从P-tuning、LoRA微调到DPO/RLHF的全流程实操，结合金融风控与电商客服案例，揭示如何让通用基座模型严守业务红线与合规规范。
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Agent 多模型投票别只看效果，工具调用账单也要算清
多模型投票的目的通常是让 Agent 的判断更稳，但它也会把模型推理、工具执行、重试和审计成本叠加到同一任务里。开发者需要限制执行权，并把每一步调用纳入可核对的成本账。
阅读全文AI短剧出海东南亚，6个月跑出来的本地化清单
跟踪印尼、泰国、马来12部AI短剧上线数据后发现，字幕翻译不换梗、支付钱包不全、宗教服饰出错、节奏照搬国内，这四个点能直接拉低留存一半。本文拆解每个环节的执行细节和避坑方法。
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