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AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
烧钱，能解决 AI 存储的焦虑吗？
存储短缺焦虑或延续至 2026 年，传统云存储因 AI 落地面临性能、成本等压力。InfoQ 联合腾讯云邀行业人士探讨成因、策略与竞争主线，还给出存储价值评估与规划方法，介绍文远知行和腾讯云实践。
AI 的「成本」，正在把所有人都拖下水
文章指出，虽大模型成本下降，但 AI 公司仍难盈利。因市场追逐新模型，且模型消耗算力单位剧增。如 Anthropic 的不限量套餐失败，各公司陷入囚徒困境，还给出按使用量计费等破局思路。
高德 AI 别再打古典互联网战争了
高德切入团购市场，推出扫街榜。但在AI科技评论看来，团购已是美团和抖音的战场，高德下场或重蹈覆辙。高德优势在POI、数据和路线规划，应将地图升级为“生活操作系统”，不过实现空间智能存在障碍。
Vibe Coding撞墙了？换个思路治好AI编程的「局部失忆」
Vibe Coding虽降低开发门槛，但Coding Agent处理复杂任务易失控。当前Agent缺乏工程状态层隔离控制，Valkor等联合开源loom，它将交付拆解成状态链，过滤噪音，为大模型落地提供状态基建。
Claude Code 起源：一个人的副业换歌脚本，变成最强 AI 编码工具
很多人以为Claude Code是Anthropic规划已久的大项目，实则最初是个人副项目。工程师Boris Cherny为熟悉API做了听歌脚本，后经改进让Claude能读文件、探索代码库，其在公司内部疯传，最终发布并发展成完整产品。
想要「版本」超车，Agent 需要怎样的「Environment」？
AI创企you.com完成1亿美元C轮融资并转型为AI Infra公司。伴随Agentic AI发展，人工智能重心转变，人们开始思考开发适用于现代智能应用的「Agent Environment」及相应AI Infra。
包含一个 75+ AI 工程项目！所有内容100%开源
此 GitHub 仓库含 93+ 生产级 AI 项目，覆盖大语言模型、RAG、Agent 等主题。有不同难度项目及教程，适合各水平人士，还给出新手入门学习路径，采用 MIT 许可。
Meta全新AI组织架构曝光，这范儿有点字节
Meta内部组织调整后，全新架构浮出水面，围绕‘超级智能实验室’整合出3400多人的新组织，负责人是亚历山大·王。其分工类似字节AI架构，还在挖人，有反噬风险。
AI时代：判断力为何比技术能力更重要？
音乐家布莱恩·伊诺1995年指出计算机音序器把技术问题转为判断问题，如今AI时代这一洞察更凸显价值。技术壁垒消失，判断力成关键差异，未来职业将向战略判断转变。