本文提出AgeMem框架，通过统一管理长时记忆（LTM）和短时记忆（STM），提升大语言模型智能体的长程推理能力。该框架将记忆操作工具化，使智能体能自主决策存储、检索、更新等行为，并采用三阶段渐进式强化学习策略（先学LTM存储、再学STM抗干扰、最后协同优化）和分步式GRPO优化解决训练难题。在5个长程任务测试中，AgeMem在Qwen2.5-7B和Qwen3-4B基座上均优于基线模型，任务完成率

《智能体设计模式》阅读摘要： Antonio Gulli的实战指南强调智能体的核心价值在于整体架构设计，而非单一模型能力。书中指出三大关键点：1）应构建多智能体协同体系，包括自主规划、任务拆解与自我迭代能力；2）人类在问题定义和非标判断上仍具优势；3）需警惕AI的可靠性风险，如误差累积、进化失控等问题。落地建议包括：重视规划与评审Agent设计、重构人机协同组织架构、理性看待AI能力边界。Chat

本文是一位30+北漂程序员的亲身经历分享，讲述了他如何从传统软件开发转行至AI大模型领域，并在短短两个月内成功获得月薪2w+的offer。文章详细介绍了大模型领域的现状、岗位分类、工作内容以及学习路径，为想要转行至AI大模型领域的程序员提供了实用的指导和建议。同时，作者还分享了自己的自学经验和心得，鼓励大家不要犹豫，积极行动，抓住AI时代的发展机遇。

本文探讨了百万上下文大模型处理长文本的需求，指出传统Transformer架构在显存和计算上的瓶颈。介绍了SALA混合注意力架构，该架构通过线性注意力和稀疏注意力的结合，有效处理长文本，减少计算量和显存占用。文章还介绍了HALO训练范式，降低了新架构的训练成本。实验数据显示，MiniCPM-SALA在推理速度和显存占用上优于同等规模的全注意力模型，且在数学、代码、知识问答等能力上没有明显性能折损。

AI Skills是AI的"技能包"，类似插件，可将重复性工作封装成标准化流程。文章通过真实案例展示了Skills如何自动化选题整理、信息归纳、内容创作等任务，极大提升效率。Skills与Prompt（临时指令）、MCP（工具）的区别在于其流程化、可复用性。用户可轻松安装现成Skills或通过Skill-Creator自定义技能，如公众号润色助手等。核心价值在于将个人经验转化为

本文提供了一份详尽的AI大模型学习路线图，帮助小白程序员打好数学与编程基础，入门并深入机器学习和深度学习，最终探索大模型的应用。内容涵盖数学基础、编程基础、机器学习理论学习与实践、深度学习理论学习与实践、大模型探索、进阶与应用以及社区与资源等环节，并推荐了相应的课程、书籍和在线资源。通过系统的学习和实践，读者可以逐步掌握AI大模型的相关知识和技能。

《AI编程演进四阶段：从辅助到编排的工程师转型》记录了工程师使用AI工具的完整历程：1）初期AI作为高效代码填充工具；2）中期发展为理解业务逻辑的协作伙伴；3）后期工程师角色转向AI工作流编排者；4）最终编程范式转向AI友好型开发。文章揭示工程师核心竞争力正从编码能力转向业务理解、AI流程设计及知识转化能力，指出未来技术选型将以AI适配性为核心标准，同时承认复杂交互场景仍存在技术边界。这一转变标志

GLM-5在大模型评测中表现优异，成为首个突破50分的开源模型。文章指出，大模型发展从“写代码”到“做工程”的主要瓶颈在于算力效率、agent能力和长程任务稳定性。GLM-5通过稀疏注意力机制、异步agent RL和跨阶段蒸馏等技术，有效解决了这些问题，实现了从“氛围编程”到“agent工程”的范式跃迁。此外，GLM-5还适配了国产GPU生态，为开源模型在真实世界应用提供了有力支持。

文章探讨了AI大模型如ChatGPT的迅猛发展及其对就业市场的影响。作者认为，虽然AI大模型在某些基础性岗位如文案和设计上造成了冲击，但完全取代人类工作尚不现实。AI更适合作为提升工作效率的工具，缺乏主动性和深度创造性。文章进一步分析了AI在处理深度内容、设计创意等方面的局限性，并指出需要体力、专业知识、情感交流等工作的岗位难以被AI取代。最后，文章强调了学习大模型技术的重要性，并提供了实际应用案

ERNIE 5.0是百度团队发布的革命性统一多模态基础模型，首次在单一自回归框架内实现文本、图像、视频和音频的理解与生成。该模型采用超稀疏混合专家（MoE）架构和模态无关的路由机制，在保持高性能的同时显著提升计算效率。ERNIE 5.0通过统一训练范式、弹性部署能力和跨模态知识共享，解决了传统多模态模型的局限性。文章详细解析了其架构、预训练、后训练和评估方法，展示了在语言和视觉基准测试中的优异表现