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DeepSeek V3.2爆火，Agentic性能暴涨40%解密
DeepSeek V3.2的Agentic能力大增，离不开这项关键机制：Interleaved Thinking（交错思维链）。Interleaved Thinking风靡开源社区背后，离不开另一家中国公司的推动。
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AI Agent架构有缺陷，Workflow一定会存在
当AI助手从单一工具调用进化到智能体（Agent）架构，其核心挑战在于意图识别与工具调度的无缝衔接。通过解析Manus等实例，我们看到尽管技术框架趋于成熟，但在效率与可靠性之间仍需权衡。未来，AI Agent的故事虽美好，但生产级应用仍依赖于工作流的精准控制。
给 AI 装上“USB-C”接口：通俗解读 MCP 协议
想象一下，如果AI大模型能像USB-C一样通用，那会是怎样的体验？MCP（Model Context Protocol）的出现，让AI从“空房间里的天才”变成了能操作电脑、读写文件的真实助手，打破了AI巨头间的围墙。
DeepSeek-V3.2 技术报告解读
开源大模型领域迎来重磅突破！DeepSeek 推理能力追平 GPT-5-High，高算力版更是拿下 IMO 和 IOI 金牌，核心得益于 DSA 稀疏注意力机制、超预训练 10% 的后训练投入及大规模合成数据三大创新。这篇报告解读深度拆解其技术逻辑与性能表现，揭秘开源模型的突围路径。
闭源越跑越快之后，DeepSeek V3.2 如何为开源模型杀出一条新路
当闭源模型加速领跑，开源阵营如何突围？DeepSeek V3.2 以稀疏注意力架构、超10%后训练算力投入和大规模Agent合成数据，在成本压缩的同时逼近GPT-5级推理能力，为开源生态开辟了一条技术驱动的新路径。
从 Text-to-SQL 到 NL2MQL2SQL：企业级 Chat BI 的产品设计进化之路
在 Chat BI 的 Demo 阶段，Text-to-SQL 看起来像个魔法；但一旦进入企业真实的“深水区”，幻觉、逻辑黑盒、口径不一致就像三座大山，让 AI 变成了一个满嘴跑火车的“玩具”。本文将从产品架构视角，复盘我们如何通过引入“语义层”和 MQL，解决大模型在严谨数据场景下的落地难题。
深度解析在构建知识库中使用RAG的细节
RAG流程虽看似简单，但其效果上限取决于知识库的质量与结构化程度。本文重点剖析了“录入”这一基础且易被忽视的环节，涵盖数据源选择、知识结构化录入、内容清洗、知识分块、向量化等方面，助您构建稳固可靠的知识库。
PM勇闯技术 – JSON
JSON，一种轻量级的数据交换格式，正在改变我们如何在不同的系统和平台间传递信息。相较于传统的XML，JSON的优势在于其轻量、易解析和跨语言兼容性，使其成为现代Web开发中不可或缺的一部分。
谷歌王炸级图像模型Nano banana（附：技术原理揭秘）
Nano Banana，这个神秘的图像模型横空出世，以多图融合、角色一致性、自然语言直出等强大功能惊艳全网。它如何做到如此稳定真实？背后又有哪些技术亮点？让我们一起探寻其背后的故事。
诞生才一周年，MCP凉了
曾被誉为“AI界USB-C”的MCP协议，一年内从万众瞩目到无人问津。问题不在愿景，而在现实：工具越多，模型越蠢；上下文膨胀，成本飙升。当Anthropic自己转向Skills系统，这场通用协议实验揭示了一个残酷真相——当前AI的能力边界，还不配拥有真正的“即插即用”。
Agentic RAG：从“被动找答案”到“主动解难题”
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想解决一个复杂问题，却要在一堆资料里翻来翻去，最后得到的答案还不全面；或者咨询客服时，机器人只会机械回复，解决不了实际问题？如今，一...