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时光轴：全部 23 篇笔记与历次动态，写作的脚印都在这里。
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写作热力图
过去一年 27 篇（笔记 + 说说）少 多
2026 年 10 月
10 篇-
LangChain：模型的创建与调用
介绍云端与本地模型接入、参数配置，以及同步、流式、批量和异步调用。
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LangChain：LangSmith 的使用
从调用追踪与运行分析入手，介绍大模型应用的调试、数据集和实验评测。
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LangChain：Message 与提示词模板
理解消息角色、工具响应配对、多轮历史、内容块与提示词模板的组合方式。
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LangChain：Tools 工具调用
掌握工具定义、参数 Schema、模型工具调用循环与执行控制。
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LangChain：结构化输出
使用 Schema 定义模型输出，理解结构化结果的生成、校验和解析方式。
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LangChain：智能体
介绍 Agent 创建、工具循环、结构化结果、错误处理与流式输出。
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LangChain：中间件
通过摘要、人工审核、调用限制、重试和自定义钩子管理 Agent 的运行过程。
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LangChain：上下文与记忆
区分 State、检查点、Store 和运行时 Context，理解短期记忆、长期记忆与消息治理。
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LangChain：RAG 检索增强生成
从文档加载、切分、嵌入和向量检索出发，构建基于 Milvus 的知识库问答。
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LangChain：框架概述
梳理 LangChain 生态、包结构与开发环境，比较 Prompt、Agent、RAG 和微调的适用场景。
2026 年 07 月
13 篇-
李宏毅 AI 课程：生成式人工智能与基础模型总览
从自回归生成、Transformer 和 Mamba 到预训练、对齐、推理与 AI Agent 的课程总览。
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李宏毅 AI 课程：模型合并与任务向量
整理任务向量、Task Arithmetic、TIES、DARE 和模型能力合并中的参数干扰。
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李宏毅 AI 课程：模型编辑
整理 IKE、ROME、MEND 等模型编辑方法，以及可靠性、泛化性和局部性评估。
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李宏毅 AI 课程：模型内部与可解释性
整理神经元、表示方向、稀疏自编码器、激活补丁、电路和 Patchscope。
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李宏毅 AI Agent：目标、行动、观察与规划
整理 AI Agent 的循环、应用、记忆、工具调用、自动构建工具和规划研究。
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李宏毅 AI 课程：推理评估与指标偏差
整理基准污染、模板记忆、ARC-AGI、Chatbot Arena、成本评估和 Goodhart 定律。
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李宏毅 AI 课程：高效推理与长度控制
整理过度思考、Chain of Draft、隐式思维链、最短正确轨迹和动态推理预算。
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李宏毅 AI 课程：语音基础模型
整理语音 token、神经 codec、分层生成、文本模型初始化和全双工交互。
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李宏毅 AI 课程：Mamba 与状态空间模型
整理 Transformer 长序列瓶颈、线性注意力、RetNet、Mamba 和混合架构。
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李宏毅 AI 课程：深度推理与搜索
整理思维链、自洽性、验证器、树搜索、过程奖励和 DeepSeek-R1 推理训练。
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李宏毅 AI 课程：后训练与持续学习
整理监督微调、强化学习、灾难性遗忘、回放和安全能力保持方法。
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李宏毅 AI 课程：预训练与能力来源
整理预训练、指令微调、数据质量、合成数据和基础模型能力来源。
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《御舆：解码 Agent Harness》详细学习笔记
系统整理 Agent Harness 的对话循环、工具与权限、上下文和记忆、子智能体、MCP、流式架构及生产化设计。