
教授Claude Code绘画:基于Gemini交互API与MCP构建的有状态图像编辑技能 原文:https://dev.to/xbill/teaching-claude-code-to-paint-a-stateful-image-editing-skill-built-on-geminis-

循环工程:如何阻止智能体奖励机制自我作弊 原文:https://dev.to/cleverhoods/loop-engineering-how-to-stop-your-agent-reward-hacking-its-own-checks-4fpn 你给了智能体一个失败的测试,告诉它让测试套件变

2026年9大最佳开源大语言模型(对比) 2026年,开源大语言模型不再是廉价选择。Kimi K3与Claude Opus 4.8在Artificial Analysis Intelligence Index上并驾齐驱(其托管API已上线,权重预计7月27日发布),此前GLM-5.2占据开源模型榜首

AI代理分析器——衡量代理成本、缓存浪费与上下文膨胀 原文:https://dev.to/rguiu/ai-agent-profiler-measure-agent-cost-cache-waste-and-context-bloat-p86 我构建了一个本地优先的性能分析器,它作为透明反向代理位

我用约970行Python构建了一个编码代理并诚实地对其进行了基准测试 原文:https://dev.to/troyjl_/i-built-a-coding-agent-in-970-lines-of-python-and-benchmarked-it-honestly-3jjf TL;DR:我用

面向手工测试人员的提示工程:如何从AI工具获取有用输出 你第一次打开AI助手时,心中满怀期待。你输入"为登录页面编写测试用例",大约三秒后得到了八个测试用例:有

引言 在近期的技术会议上,一个话题引起了我的注意:每年都有更多健康设备、传感器和应用涌现。智能手表追踪心率,智能秤测量身体数据,血糖仪记录血糖水平,各类应用帮助

LLM与AI智能体完全指南 - 从单词如何变成词元,到智能体如何为你预订航班 这份指南适合谁?任何希望深入理解现代AI(而不仅仅是使用它)的人。工程师、好奇

LoRA 极速挑战 :如何在单张 L40S 上,用 LoRA 微调 Qwen2.5-1.5B 在 GSM8K 上达到 >=57% 准确率? 你能在单张 L40S GPU 上,用 LoRA 微调 Qwen2.5-1.5B 模型,使其在 GSM8K 数据集上达到 >=57% 的准确率,并跑出多快的速度?

我烧光了所有代币,只为研究如何节省代币 Bartosz Kotrys·2026年7月17日 下载PNG 2026年7月19日登上Hacker News首页 在Quesma,我们正在研究AI代理的经济学:智能编码的真实成本是多少,以及你能做些什么。为此,我运行了自己的深度研究系统——一个由代理组成的流