AI与智能服务
未读
Kimi K2.6 本地部署完整教程：1.1 万亿参数模型怎么跑起来
Kimi K2.6 是月之暗面（Moonshot AI）发布并开源的旗舰级多模态智能体模型，采用 MoE（混合专家）架构，总参数量达 1.1 万亿（约 1.1TB），激活参数量 320 亿（32B），支持高达 256K 的超长上下文。相比上一代 K2.5，它在长程编码执行、大规模 Agent 集群协
AI与智能服务
未读
没人设计它，却自己长了出来：Claude 内部惊现类人脑"全局工作空间"
J-space（全局工作空间）是 Anthropic 在 2026 年 7 月的研究《A Global Workspace in Language Models》中发现的一小组内部神经模式，它在 Claude 的内部激活中扮演着类似神经科学"全局工作空间"的角色——一个让信息变得可被"意识到"、可调
AI与智能服务
未读
OmniRoute 报错怎么解决？6 个高频坑亲测修复指南（2026）
OmniRoute 报错的解决思路可以归为一句话：先分清是"安装期报错"还是"运行期报错"，再对症处理。安装期高频坑是 ERR_UNKNOWN_FILE_EXTENSION（官方发包时 TS 入口未编译）和升级后找不到 .env；运行期高频坑是 Qwen OAuth 授权失败、anthropic-v
AI与智能服务
未读
codex-plugin-cc 安装失败怎么办？7 个高频报错亲测解决（2026 最新）
codex-plugin-cc 安装失败，90% 的情况不是插件本身坏了，而是三件事没做对：没有单独安装 codex CLI（导致 spawn codex ENOENT）、Node 版本低于 18.18、或者装完没有执行 /reload-plugins 让命令生效。在我看来，把它当成一个"需要底层
AI与智能服务
未读
GLM-5.2 vs Claude：Agent能力与选型对比实战指南
企业在搭建自动化工作流时，往往面临一个核心痛点：选用的底层模型要么在长上下文里频繁“遗忘”关键逻辑，要么在调用多个外部API时出现参数幻觉。面对复杂的业务需求，GLM-5.2 vs Claude：低代码大模型选型与Agent能力对比成为了开发者社区的高频话题。 在实际的项目落地中，我们需要剥离厂商的
AI与智能服务
未读
Nano Banana 2 Lite轻量化部署实测：打破端侧生图的延迟瓶颈
移动设备和边缘计算场景对实时视觉交互的需求正呈现爆发式增长。然而，传统云端大模型动辄数秒的推理延迟和高昂的带宽成本，往往会让应用的交互体验大打折扣。业界正积极寻找能够在资源受限设备上流畅运行的生图方案。本次我们聚焦 Nano Banana 2 Lite性能实测：端侧图像生成速度极限与轻量化部署，深入
AI与智能服务
未读
Hermes Agent 完整配置教程：从安装到 40+ 工具全开，30 分钟跑通
数据来源：Hermes Agent 官方文档、GitHub Hermes Agent 是 Nous Research 开发的自进化 AI Agent，核心特点是内置学习循环——每次解决问题后自动创建
AI与智能服务
未读
Codex 新手使用完整指南：从安装、登录到第一次让 AI 改代码
Codex 是 OpenAI 面向软件开发的编码代理，可以在本地终端、IDE、桌面 App 和云端环境中帮助开发者理解代码、修改文件、运行命令、审查差异和调试问题。根据 OpenAI Codex manual 2026 年 6 月 30 日抓取版本，Codex 当前覆盖 CLI、IDE extens
AI与智能服务
未读
AI编码避免Token超标与预算管控实战
团队刚刚上线了一款自动化代码审查工具，核心开发人员去喝了杯咖啡的功夫，后台账单已经跑掉了几百美金。这种场景在当下的开发团队中屡见不鲜。大模型能力确实大幅提升了研发效率，但无限制的上下文窗口和死循环的代理调用，正在引发一场隐秘的AI编码成本危机：如何避免Token超标与预算管控实战，已经成为技术管理者