LlamaIndex检索调优实战：七个能落地的技术细节
这篇文章整理了七个在LlamaIndex里实测有效的检索优化点，每个都带代码可以直接使用。
JAX 训练加速指南：8 个让 TPU 满跑的工程实战习惯
TPU 训练的真实效率往往取决于两个核心要素：**Shape 的稳定性**与**算子的融合度**。
从 Pandas 转向 Polars：新手常见的10 个问题与优化建议
Polars 速度快、语法现代、表达力强，但很多人刚上手就把它当 Pandas 用，结果性能优势全都浪费了。
RAG系统的随机失败问题排查：LLM的非确定性与表格处理的工程实践
本文将介绍RAG在真实场景下为什么会崩，底层到底有什么坑，以及最后需要如何修改。
BipedalWalker实战：SAC算法如何让机器人学会稳定行走
这篇文章用Soft Actor-Critic（SAC）算法解决BipedalWalker-v3环境。但这不只是跑个游戏demo那么简单，更重要的是从生物工程视角解读整个问题：把神经网络对应到神经系统，把奖励函数对应到代谢效率。
GraphRAG进阶：基于Neo4j与LlamaIndex的DRIFT搜索实现详解
本文的重点是DRIFT搜索：Dynamic Reasoning and Inference with Flexible Traversal，翻译过来就是"动态推理与灵活遍历"。这是一种相对较新的检索策略，兼具全局搜索和局部搜索的特点。
从零开始：用Python和Gemini 3四步搭建你自己的AI Agent
这篇文章会完整展示怎么用 Gemini 3 搭一个真正能用的 Agent：从最基础的 API 调用,到一个能读写文件、理解需求的命令行助手。
LLM提示注入攻击深度解析：从原理到防御的完整应对方案
本文会详细介绍什么是提示注入，为什么它和传统注入攻击有本质区别，以及为什么不能指望用更好的过滤器就能"修复"它。这会涉及直接和间接注入的技术细节，真实攻击案例，以及实用的纵深防御策略。
分类模型校准：ROC-AUC不够？用ECE/pMAD评估概率质量
这里校准的定义是：如果模型给一批样本都预测了25%的正例概率，那这批样本中实际的正例比例应该接近25%。这就是校准。
Pixeltable:一张表搞定embeddings、LLM、向量搜索，多模态开发不再拼凑工具
Pixeltable提供了一个统一的声明式接口，文档、embeddings、图像、视频、LLM 输出、分块文本、对话历史、工具调用这些东西，全部以表的形式存在
JAX 核心特性详解：纯函数、JIT 编译、自动微分等十大必知概念
如果你用过 NumPy 或 PyTorch，但还没接触过 JAX，这篇文章能帮助你快速上手。
高级检索增强生成系统：LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 的实现与选择
检索增强生成（RAG）早已不是简单的向量相似度匹配加 LLM 生成这一套路。LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 代表了当下工程化的技术进展，它们各可以解决不同的实际问题。
CrewAI 上手攻略：多 Agent 自动化处理复杂任务，让 AI 像员工一样分工协作
CrewAI是一个可以专门用来编排**自主 AI 智能体（Autonomous AI Agents）** 的Python 框架
PyTorch 分布式训练底层原理与 DDP 实战指南
本文讲详细探讨Pytorch的数据并行（Data Parallelism）
谷歌Gemini 3 Pro发布：碾压GPT-5.1，AI大战进入三国杀时代
这是第一个突破1500大关的AI模型
LEANN：一个极简的本地向量数据库
LEANN嵌入式、轻量级的向量数据库
Pandas GroupBy 的 10 个实用技巧
本文将介绍10个实际工作中比较有用的技巧，文章的代码都是可以直接拿来用。
TOON：专为 LLM 设计的轻量级数据格式
这几天好像这个叫 TOON 的东西比较火，我们这篇文章来看看他到底是什么，又有什么作用。TOON 全称 Token-Oriented Object Notation，它主要解决的问题就是当你把JSON 输入给LLM 的时候，token 消耗太高了。
Python 3.14 实用技巧：10个让代码更清晰的小改进
Python 3.14 引入的改进大多数都很细微，但这些小变化会让代码写起来更流畅，运行也更稳定。本文整理了 10 个实用的特性改进，每个都配了代码示例。
