让 Agent 跑得快：LLM 推理服务
Agent 的记忆：从上下文到向量库
让 Agent 会思考：规划与推理范式
Agent 的手脚：工具调用
把模型练成你的 Agent：微调方案
GPT-5.5 的提示词，从流程控制变成了结果验收
Agent Harness 不是要安装的软件包
Codex 在自己的执行历史里找补丁
LLM 排行榜的另一条轴
安全是一种功耗，不只是包过滤
NVIDIA 给 3 万人 RAG 助手装了一个数据飞轮
embeddings 是 cached compute
LLM 评测的下一步是一张二维矩阵
数据稀缺的模态,要靠别的模态来养
多模态对齐的难处,从来不是把数据拼起来
Claude / GPT / Gemini 一个网关全搞定——账号池统一调度、并发限流、按量计费,几行配置即可接入 Claude Code,稳定不限速。自建可控,用量可追溯。