Docker Hub 和阿里云都是Docker 的公网镜像中心，用户可以将镜像push到镜像中心的镜像仓库里，可以将仓库设为私有库，他人无法访问，保证镜像安全。但是，实际工作中，一般在公司内部搭建一个私有镜像中心。

draft 的计算时间越长。第二类是 parallel drafter，也就是一次性并行生成一整段候选 token。它的优势是快，因为所有位置的 token 可以在一次 forward pass 中同时生成。Forward pass 可以理解为模型完成一次从输入到输出的完整计算过程。但并行生成也有一个结构性问题：每个位置的 token 是同时预测的，后面的 token 并不知道前面实际采样出了什么

首先，它通过正余弦相对编码改善了原始 RPE 的建表大小问题，让编码拥有从理论上无限外推的能力，又相对绝对编码提高了泛化能力。中，我们介绍了 Shaw 等人提出的相对位置编码：引入可学习的 �� 和 ��，分别加到 Key 和 Value 上。，是为了在实际运算中高效计算 �����−�，但因为其只是一种计算技巧，在后续也出现了许多代替方案，就不再展开了。这就是 “相对距离为 -2” 对应的相对位

我们可以通过继承DelegatingChatClient来创建一个个的中间件组件，在这些组件中我们可以在调用InnerClient的方法前后添加一些自定义的逻辑来对请求和响应进行处理，从而实现对整个管道的控制和定制。TopK：控制生成文本的多样性，值表示在生成每个Token时考虑的候选Token数量，值越小生成的文本越集中在概率较高的选项上，值越大生成的文本越分散；PresencePenalty：

Docker引擎架构Docker引擎是用来运行和管理容器的核心软件，其现代架构由四部分主要组件构成：Docker Client、Dockerd、Containerd 与 Runc。无标题Docker 客户端，Docker 引擎提供的CLI工具，用于用户向Docker 提交命令请求。DockerdDockerd 即 Docker Daemon， 主要包含的功能有镜像构建、镜像管理、REST API、

首先，它通过正余弦相对编码改善了原始 RPE 的建表大小问题，让编码拥有从理论上无限外推的能力，又相对绝对编码提高了泛化能力。中，我们介绍了 Shaw 等人提出的相对位置编码：引入可学习的 �� 和 ��，分别加到 Key 和 Value 上。，是为了在实际运算中高效计算 �����−�，但因为其只是一种计算技巧，在后续也出现了许多代替方案，就不再展开了。这就是 “相对距离为 -2” 对应的相对位

在 AI Agent 开发中，Harness（马具/套件）是一个承上启下的概念。公式定义。模型提供推理，而 Harness 提供落地执行的实体。硬件类比：Model 是 CPU（计算核心），Context 是内存（瞬时寻址），而 Harness 则是操作系统（资源调度与环境隔离）。没有 Harness 的 Agent 就像一个漂浮在大脑中的灵魂——虽然能思考，但无法稳定地感知物理世界、无法受控地操

Docker引擎架构Docker引擎是用来运行和管理容器的核心软件，其现代架构由四部分主要组件构成：Docker Client、Dockerd、Containerd 与 Runc。无标题Docker 客户端，Docker 引擎提供的CLI工具，用于用户向Docker 提交命令请求。DockerdDockerd 即 Docker Daemon， 主要包含的功能有镜像构建、镜像管理、REST API、

答案藏在 Gliding Horse（流马） 里。media_agent 不仅仅是把 ComfyUI 的执行引擎用 Rust 重写了一版，更重要的是，它把 Gliding Horse 作为 AI Agent 操作系统的全套高级认知能力——技能图谱自进化、语义搜索、知识图谱、因果分析、工作区监控——全部注入到了图像生成的工作流里。这些能力让 media_agent 不再是“执行固定 JSON 的工具

答案藏在 Gliding Horse（流马） 里。media_agent 不仅仅是把 ComfyUI 的执行引擎用 Rust 重写了一版，更重要的是，它把 Gliding Horse 作为 AI Agent 操作系统的全套高级认知能力——技能图谱自进化、语义搜索、知识图谱、因果分析、工作区监控——全部注入到了图像生成的工作流里。这些能力让 media_agent 不再是“执行固定 JSON 的工具