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#教程/实践

今日 10 条
9月23日周三
  1. Datawhale75

    Laya 模型本地部署教程

    Laya 模型采用 ModernBERT 双向编码器架构，适用于意图识别和路由分流任务，实测单题前向延迟为 8.31 到 16.41 毫秒。教程提供了四步本地部署流程，包括环境配置、权重自动分流和最小脚本运行，并给出了 Agent 直调锁定分支以优化显存占用的方法。

  4. 优设AIGC31

    优设AIGC分享6组超大字体商业海报AI提示词

    优设AIGC分享6组超大字体商业海报AI提示词，涵盖香水、能量饮料、运动眼镜、护肤精华、无线耳机和折叠屏手机。核心思路是让核心文字占画面50%～75%，通过裁切、超出画布或与产品穿插建立层次，并赋予字体投影、光线或框架等功能。作者强调需统一玻璃、金属、液体等材质的真实表现与光影互动，以保持系列视觉语言的一致性。

  5. 优设AIGC38

    豆包工作：利用多 Agent 工作流实现自动化求职与简历定制

    豆包工作通过多 Agent 协作构建自动化求职工作流，可全网采集并筛选 93 个匹配岗位，生成专属求职工作台。该工具能将流程封装为 Skill 并设置每日定时任务，自动更新新增岗位、匹配度分析及公司背调信息。此外，它还针对高匹配度岗位直出面试速览 PPT 并进行模拟面试追问，新用户可限时领取 30 天订阅权益。

  6. Simon Willison12

    Simon Willison 将于 10 月 14 日在旧金山举办 Agentic Engineering 非正式交流会

    Simon Willison 将于 10 月 14 日在旧金山举办一场 Agentic Engineering 主题的非正式交流会，与 Jesse Vincent 共同主持。活动聚焦于使用编码智能体（coding agents）进行探索性开发，鼓励参与者分享尚未公开、未完成或缺乏明显市场的奇思妙想与实验项目。形式为自由流动的对话，无需正式演示，旨在庆祝 AI 智能体开发中的独特性与早期探索。

  7. K姐研究社56

    豆包工作上线浏览器录制与回放技能，把日常操作变成可复用 Skill

    豆包工作上线浏览器录制与回放技能，用户在浏览器里把流程完整操作一遍，豆包工作会逐帧切片分析并通过追问补充未明说的细节，最终整理成可复用的 Skill。文章用三个场景演示：跨平台文章分发、小红书爆款选题收集（可设定时任务每天 8 点运行 /hot-topic-collector）、以及带复杂个人偏好的订酒店筛选。

  9. LangChain Blog23

    LangSmith 医疗 AI 可靠性层：通用用例

    LangSmith 将稀缺的临床专家判断转化为标签数据集、校准评估器和自动化发布门槛，解决医疗 AI 规模化验证瓶颈。Included Health 使用其评估 AI 指南 Dot 的准确性与安全路由，Abridge 则利用其生成符合临床归因标准的病历笔记，两者均通过自动化流程复用专家洞察，平衡模型覆盖广度与临床精确性。

9月22日周二
  7. NVIDIA Generative AI Blog27

    如何评估 AI Agent：从工具调用到任务完成

    评估 AI Agent 需考察其执行数十个顺序工具调用链并在步骤失败时恢复的能力。仅凭模型输出是否听起来正确来打分，几乎无法反映任务是否真正完成。这要求 Agent 评估体系从单一函数调用打分进化为对完整任务过程的评分。

9月21日周一
  2. LangChain Blog62

    Jev 能否成为更好的智能体评估器

    LangChain 团队测试了 TypeSafe AI 发布的 Jev 模型在智能体评估中的应用。Jev 作为一种“System One”模型，在实验中以每次 $0.00035 的成本，在准确性上达到 100% 匹配人工标准，且方差显著低于 GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra 和 Claude Sonnet 4.6。

9月20日周日
  1. Datawhale83

    Jev 模型 22 种爆火玩法及开发者接入指南

    前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 推出的 Jev 模型因低成本高速度决策能力，在一周内涌现 20 余种社区玩法。其核心机制是将复杂场景拆解为有限选项进行概率打分，延迟仅为几十毫秒。

    推荐理由：梳理了 Jev 模型 22 种具体落地场景，展示了低延迟分类模型在 Agent 工作流决策环节的工程化应用价值。

9月19日周六
  1. 优设AIGC13

    意大利美食海报 AI 提示词教程：打造杂志风格视觉

    该教程拆解了制作意式餐厅主题 AI 海报的提示词思路，核心是将真实美食摄影、自然光与手写菜单排版结合。通过以松露蘑菇烩饭为视觉中心，搭配暖米色洞石背景及左上角斜射自然光，辅以手写菜名和价格，营造出兼具杂志感与松弛感的画面。此视觉风格适用于餐饮品牌海报及社交媒体配图。

  3. CVer7

    CVer 成立具身智能微信群及知识星球

    CVer 正式成立具身智能微信群，现有成员超 1500 人，并新增求职、校招及实习板块。平台同步推出 VLA 和 WAM 专项交流群，每日推送前沿技术动态。加入“具身智能”知识星球可获取从入门到精通的学习路线、数百家公司名单及行业报告，并享受最高 80 元优惠券。

  5. AI产品阿颖30

    腾讯乐享助力解决企业知识库 RAG 痛点

    作者因自建 RAG 知识库检索准确率不足，转向使用腾讯乐享解决企业知识管理难题。该平台通过引入知识图谱进行前置知识加工，并配备冲突检测功能，显著提升了非规整企业数据的检索准确性。此外，其 LLM Wiki 功能优化了知识对 Agent 的可读性，支持 WorkBuddy 等工具调用，在数小时内完成从文档上传到知识库搭建的全流程。

9月18日周五
  1. 优设AIGC12

    6组大牌充气Logo海报AI提示词解析

    优设分享6组将麦当劳、小米、奔驰、苹果、阿迪达斯及耐克Logo转化为充气雕塑风格的AI海报提示词。通过巨型软体造型、超大排版及差异化材质（如金属、果冻玻璃、橡胶）强化视觉反差。该设计适用于品牌创意与社交媒体配图，完整提示词可在评论区获取。