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Claude Code 的创始人刚刚透露了他的工作流，开发者们都抓狂了
当世界上最先进的 coding agent 的创始人发言时，硅谷不仅仅是倾听——它在做笔记。过去一周，工程社区……
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AI 代理：掌握3个关键模式（ReAct）。第2部分，共3部分
文章第一部分 这些模式的代码已在 GitHub 上提供。仓库 “Tool‑Using” Pattern Article 1 我们给了 AI 手来与外部世界交互....
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微调与模型优化：关键趋势与洞察
概述 随着人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的持续发展，对大型语言模型（LLMs）的微调和优化……
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通过循环语言模型实现潜在推理的规模化
摘要 现代大型语言模型主要通过显式文本生成进行“思考”，例如 chain-of-thought CoT，这将推理推迟到后训练阶段并且…
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如何在 Agentic 流水线中保持 MCP 的实用性
在用更强大的模型替代之前，先检查你的 LLM 使用的工具。文章《如何在 Agentic Pipelines 中保持 MCP 实用性》首次发表于 Toward…
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RAG 是如何工作的...
什么是 Retrieval‑Augmented Generation（RAG）？如果你一直在关注 AI 领域，你一定听说过流行词汇 RAG（Retrieval‑Augmented Generation）。它……
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使用 Gemini 3 的真实世界代理示例
markdown 2025年12月19日 我们正进入 agentic AI 的新阶段。开发者正从简单的 notebooks 转向构建复杂、production‑ready 的 agentic w...
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构建内部代理：代码驱动 vs. LLM 驱动工作流
请提供您希望翻译的具体摘录或摘要文本，我才能为您进行简体中文翻译。
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2025：LLM 年度回顾
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使用 NeMo Agent Toolkit 简化生产就绪的 LLM
从简单聊天到多代理推理和实时 REST API。文章《Production-Ready LLMs Made Simple with the NeMo Agent Toolkit》首次出现在 Towar…
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2026年提升工作流的8款开发者工具 🔥
2026 年即将到来——做好准备！我们的生产力受多种因素影响，合适的工具可以显著提升它。随着快速发展……