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最近的文章
教辅内容处理中的分阶段校验
OCR 错一行，后面的问答与去重都会被带偏。公开工具链让我更在意每一层输入输出能不能单独检查。
把 AI 故事生成组织成工作流
故事创作的难点不只是“生成一张图”：人物、分镜、任务状态和可回退的修改共同决定工具是否可用。
用本地模型辅助代码命名
命名不只是找近义词：它要贴着编辑器、现有代码和团队约定工作。这里记录公开扩展可核对的实现与局限。
从“看懂指令”到“真的把杯子放稳”
视觉语言动作模型很吸引人，但真实动作还受接触、时延和误差积累约束。泛化究竟发生在哪一层？
Agent 真正难的不是“会调用工具”
一个 Agent 连续做了十步，不代表十步都对。比工具数量更值得看的，是每步操作能否留下可检验的证据。
把对话存下来，不等于让 Agent 有了记忆
上下文窗口越来越长，我反而更想问：一条信息什么时候值得被记住，过期之后又该怎样忘掉？