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  1. 从AI代码到可信软件：工程约束的实践
    文章探讨了“工程约束”如何通过仓库强制执行标准，确保AI生成代码的质量与问责。它强调权限、质量门、证据和可观测性，并描述了从辅助到自主的成熟度阶段。核心是...
  2. Kimi K3 模型结构（6）：输入端与零件，MoonViT-V2、MTP、Per-Head Muon
    Kimi K3模型采用从零训练的MoonViT-V2视觉编码器，27层、patch14结构，支持高分辨率图像token化；MTP层预训练后微调为EAGLE...
  3. EP224：MCP与RAG及AI代理的对比
    An AI agent is kind of an AI system where the agent performs the task autonom...
  4. Kimi K3 模型结构（5）：宽度维度，Stable LatentMoE
    Kimi K3模型采用Stable LatentMoE作为FFN，基于NVIDIA LatentMoE改进，将输入压缩至半宽latent空间，增加RMSN...
  5. Claude Fable 5.1 对比 Fable 5：在实际工作中，我无法区分它们。
    Anthropic发布Claude Fable 5.1，宣称在编码和知识工作上有重大进步，基准测试得分翻倍。但作者用四个真实任务测试新旧模型，发现两者准确...
  6. 在代理式RAG中建立信任始于证据
    Agentic RAG通过代理重写查询、选择数据源和搜索方式，提升检索覆盖率，但需记录决策链以建立信任。系统应保留查询、来源、拒绝原因等痕迹，验证引用支持...
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