全部资源

全部 AI 精选，可按分级、类型、是否付费、收录时间筛选，按关键词搜索。

全部分级必读值得看
全部类型 帖子博客项目教程书籍课程讲座
全部费用免费部分免费付费未知
全部时间近 7 天近 30 天近 90 天近一年
排序：最新收录 · 推荐755 条精选
讲座发布 10-11
YouTube

超越 RAG：从零构建关系型上下文引擎 — Peter Werry，Unblocked

Beyond RAG: Build a Relational Context Engine from Scratch — Peter Werry, Unblocked

这是 Unblocked 的 Peter Werry 的实操工作坊录像，观点是 RAG（即相似度搜索）只覆盖检索的一半。工程上下文分布在 PR、评审评论、工单、wiki 和聊天中，带有作者、日期、状态、标签和关系等结构，全部丢进向量库再重排无法应对带时间或结构条件的提问；另一半是把自然语言转成真正的数据库查询，由模型写查询而非直接作答。工作坊通过六个层叠的 PR，把一个打桩的查询演练场变成可用的引擎：用程序化代码而非模型推断对 300 份文档采样并合并出 schema；用简单模糊匹配做身份解析；查询规划中传入 schema、强制调用名称抽取工具并注入当前日期；默认拒绝的校验，用操作符白名单防止在服务器上执行任意代码，并对隐藏元数据字段做租户隔离；以及把校验和执行错误回传给模型的重试循环。适合正在为代码与工程数据构建检索或上下文引擎的开发者观看。

深入业务应用与决策上下文与记忆
查看详情 →
讲座发布 10-11
YouTube

延迟是预算，像人才是目标 — Jesse Hall，LiveKit

Latency Is a Budget. Humanlike Is the Goal. — Jesse Hall, LiveKit

这是 LiveKit 资深开发者布道师 Jesse Hall 的演讲，讲如何构建听起来自然的语音智能体。他指出排行榜无法用于选型，因为分数只衡量单个模型而你交付的是从语音识别到 LLM 再到语音合成的整条管线、误差会累积；实测延迟也不等于来电者听到的体验。内容涵盖：在工具调用执行时像人一样“买时间”、一个能处理打断和来电者改变主意的酒店前台演示、LiveKit 基于音频的轮次检测（被打断率 4.5%，最佳替代方案为 9.9%）、端到端 1.5 秒仍可用而约 600 毫秒开始显得像人，以及可对自己的智能体运行的开源基准、LiveKit Inference 上的语音微调 Gemma 模型预览和一份检查清单。适合开发语音智能体的工程师观看。

进阶语音与音频智能体评测
查看详情 →
讲座发布 10-11
YouTube

MiniMax M3 是如何构建的：稀疏注意力与原生多模态 — Olive Song

How MiniMax M3 Was Built: Sparse Attention and Native Multimodality — Olive Song

这是 MiniMax 强化学习方向研究者 Olive 的演讲，介绍开源权重模型 MiniMax M3：具备前沿级编码与智能体能力、100 万 token 上下文窗口和原生多模态。她讲解 MSA 稀疏注意力设计（prefill 约快 9 倍、解码约快 15 倍）：一个索引分支挑选关键 block，一个稀疏分支只对这些 block 做注意力，并说明 DeepSeek 的 DSA 等既有设计为何不适配分组查询注意力和 GPU 内存访问方式。还包括从训练第一步起同时使用文本与视觉数据、为何后期加视觉会导致结果不稳定、注意力图所显示的内容，以及视觉 transformer 内部的 3D 注意力为何改善视觉理解。适合关注大模型注意力机制、多模态训练与开源模型架构的读者观看。

深入模型选择与动态视觉与多模态理解
查看详情 →
讲座发布 10-10
YouTube

GPU 利用率从 15% 到 90%：修数据管线，而不是修模型

From 15% to 90% GPU Utilization: Fix the Data Pipeline, Not the Model

这是 Amazon AGI 的 Tarun Sunkaraneni 的演讲，说明多模态训练中最难的部分常不是 GPU，而是持续喂数据。在 S3 中存储图像训练 Qwen3-VL 类模型的基线管线里，约 85% 时间花在等数据上，主要是逐张加载、解码和缩放图像。他逐一处理瓶颈：用 asyncio 和 Ray actor 做并发、预取让数据在训练器请求前就绪、用 Ray 对象存储避免在进程间复制大图像张量；到了生产规模，单机网卡成为新瓶颈，通过把 worker 分散到多节点并使用零拷贝读取，又获得约 50% 吞吐提升。还讨论了 GIL 下 asyncio、线程与进程的取舍，以及某些配置只在规模化时才有收益。适合做多模态数据管线与 Ray 训练的工程师观看。

深入预训练与数据模型服务与算力
查看详情 →
讲座发布 10-10
YouTube

小模型，大效果：用不到 500 美元训练一个金融智能体 — Charles Dickens，Snorkel AI

Small Models, Big Results: Training a Finance Agent for Under $500 — Charles Dickens, Snorkel AI

这是 Snorkel AI 研究科学家 Charles Dickens 的演讲，介绍 Snorkel 与 UC Berkeley Sky Computing Lab 如何用不到 500 美元训练一个 40 亿参数模型，在真实金融问题上超过 2350 亿参数的同类模型。内容包括：基于 SEC 10-K 文件构建并专家校验的 FinQA 金融问答数据集；前沿模型的失败模式，如编造表结构、塞爆自身上下文、重复失败策略；使用开源 rLLM 框架和简单通过/失败奖励做强化学习，使 Qwen3 4B 达到约 60%、对比 235B 的 51%；技能可迁移到更难的多表问题且未损害通用工具使用；以及更简单的训练数据和奖励效果最好、瓶颈在于有纪律的工具使用而非推理深度。适合对用小模型做领域后训练和强化学习感兴趣的读者观看。

深入智能体评测强化学习与对齐
查看详情 →
讲座发布 10-09
YouTube

别再重复提示了 — Greg Pstrucha，Sentry

Stop Prompting — Greg Pstrucha, Sentry

这是 Sentry 调试智能体 Seer 背后基础设施的开发者 Greg Pstrucha 的演讲，主张不要把反复纠正的内容一遍遍写进提示，而应固化为确定性规则。他说明智能体没有记忆，压缩上下文后同样的错误会再次出现（防御过度的代码、无用的测试、没人需要的接口），而测试、严格类型尤其是 linter 可以把这些纠正变成可自动检查的规则，并给出 Sentry 的实际例子：让接口与 OpenAPI schema 保持同步的 lint 规则，以及维护智能体技能准确性的反复修补。对于无法量化的判断，他使用书面策略和“暴躁工程师”评审循环，并提醒智能体会针对测试覆盖率之类的指标做投机取巧。适合使用 Claude Code 等编码智能体并想减少重复纠错的开发者观看。

进阶代码审查与验证技能与规则管理
查看详情 →
讲座发布 10-08
YouTube

让公司里任何人都能用 AI 交付内部应用 — Garrett Galow，WorkOS

Let Anyone at Your Company Ship Internal Apps with AI — Garrett Galow, WorkOS

这是 WorkOS 产品团队的 Garrett Galow 的演讲，讲如何让非工程人员构建并上线内部应用。起因是一位客户经理在休假前做了个销售聊天机器人，但 CEO 连打开都做不到，由此说明构建变便宜后，部署、安全和共享仍依赖工程师。他介绍了两个产物：推送到每台笔记本的一条命令式 CLI（WOW），以及底层平台 Atlas，后者把基础设施隐藏起来、默认让每个应用置于公司 SSO 之后，并使其可被发现。演示中给出的数据是 278 个应用、每周超过 300 万次请求、37% 的常用应用由非工程师在单个 commit 内完成。适合关注企业内部工具平台与 SSO 落地的产品和技术人员观看。

入门权限与沙箱隔离工作与社会影响
查看详情 →
讲座发布 10-07
YouTube

Grep 还是向量嵌入？面向公司文档的智能体搜索 — George He，LlamaIndex

Grep or Embeddings? Agentic Search Over Company Documents — George He, LlamaIndex

这是 LlamaIndex 工程负责人 George He 的演讲，讨论智能体检索该用预建索引还是纯文件遍历。他解释了 Claude Code 跳过向量嵌入的原因是代码体量小、纯文本、本地且线索丰富，而企业数据庞大、杂乱、多模态且有权限控制；并展示如何给智能体一套工具组合：先用混合检索做定位，再用列举、元数据过滤、grep 和读取深入，复杂文档辅以解析文本和页面截图。还涉及 LlamaParse 与开源 LiteParse 的解析、生产环境中的多租户、权限与数据新鲜度，以及 ingest-parse-index 流程，并演示了从 135 份 Alphabet 财报构建现金流表的智能体。适合在构建企业文档检索或 RAG 系统的开发者观看。

进阶文档解析与理解RAG 与搜索
查看详情 →
讲座发布 10-07
YouTube

投机解码值得吗？在 NVIDIA Blackwell 上对 vLLM 做性能剖析 — Akamai

Is Speculative Decoding Worth It? Profiling vLLM on NVIDIA Blackwell — Akamai

这是 Akamai 开发者布道师 Sheilah Kirui 的演讲录像，讲解投机解码（speculative decoding）的原理与适用条件。内容包括推理的 prefill 与 decode 阶段、小模型提议 token 而目标模型在一次前向中验证的机制、托管第二个模型及其 KV cache 的内存成本、草稿模型的选取标准，以及在单块 NVIDIA Blackwell GPU 上用 vLLM 做的并排演示：结构化输出在高接受率下快 1.6 倍，创意写作的接受率则低得多，并说明长上下文与高并发负载收益较少的原因。适合正在用 vLLM 部署推理、考虑是否开启投机解码的工程人员观看。

进阶解码与生成加速模型服务与算力
查看详情 →
博客发布 10-06
OpenAI

分享 AI 在数学领域的进展

Sharing AI progress in mathematics

OpenAI 于2026年10月6日发布的研究公告，介绍其内部前沿模型在若干数学开放问题上取得的新结果，并在 GitHub 上公开 Lean 证明形式化与研究细节。文中还提到10月15日的更新：向一个新相关项目捐款500万美元。材料适合关注 AI 数学推理的研究者阅读。

深入数学与形式化证明推理与持续学习
查看详情 →
讲座发布 10-06
YouTube

AI Agent 如何付款：ChatGPT 与 Google AI Mode 中的结账 — Sam Parsons，PayPal

How AI Agents Pay: Checkout in ChatGPT and Google AI Mode — Sam Parsons, PayPal

PayPal 企业支付（原 Braintree）高级主任工程师 Sam Parsons 的演讲，介绍商家接受 AI agent 发起支付的三条路径：ChatGPT 中基于 Agentic Commerce Protocol 与商家自建 MCP app 的 Instant Checkout；Google AI Mode 中基于 Universal Commerce Protocol 与 Google Pay、商家只需提供端点的方案；以及带外部结账页的 MCP app 方案，可保留完整控制权。他现场演示各流程，说明 tokenization 如何让卡号不进入 agent 与商家的 PCI 范围、集成点位置，以及 token 如何按商家、金额、币种和有效期受限，并比较在 agent 内结账与外部结账交接的取舍。适合做电商支付集成、关注 agent 商业化的开发者观看。

进阶业务应用与决策工具调用与协议
查看详情 →
帖子发布 10-06
Reddit

用神经网络为所有字体做嵌入会产生一些漂亮结构（包括一朵花）[P]

Embedding Every Font with Neural Networks makes some Nice Structures (including a flower) [P]

r/MachineLearning 社区帖子。作者为做字体搜索工具，用预训练神经网络把每个字体中的字形转成图像并编码为表示该字体视觉特征的嵌入，再用 tSNE 把嵌入降维到 XYZ 与 RGB 通道并可视化成点云，位置或颜色相近的字体共享视觉特征，可看到不同字体的簇与路径。作者在 Google Fonts 语料上生成的图呈现出类似花朵的形状，多数手写体落在花蕊位置；帖中还给出可视化站点和代码仓库链接。适合在做嵌入可视化、字体检索或表示学习的人阅读。

进阶RAG 与搜索神经网络与注意力
查看详情 →
加载更多精选 ↓