聊聊AI应用架构演进

本文按AI应用架构演进路线，介绍每次演进增加的架构内容及相关技术，涵盖从简易架构到Agent模式等各阶段，还提及监控、推理性能优化等，助读者整理新技术，为探讨AI与传统应用架构异同做调研。

实战指南：从零构建 MCP 架构下的 Agentic RAG 系统，无第三方MCP Server

五一期间作者用MCP架构从零实现Agentic RAG系统，分享MCP与Agentic RAG融合思考、架构设计，介绍MCP服务端和客户端实现，还做了端到端效果演示，指出架构优势及待优化处。

为什么这篇谷歌论文被称为「Attention is all you need」V2

谷歌新论文《嵌套学习：深度学习架构的幻象》引发关注，被称为「Attention is all you need」V2。它指出主流优化器是关联记忆系统，提出嵌套学习范式，构建HOPE架构，为AI设计带来新思考框架。

真香！我用AI做PPT的血泪史：从“能用”到“真香”，V3版到底解决了什么？

作者因公开分享需做PPT，尝试多种AI PPT工具后，自己围绕Agent攒了一个。从V1到V3版不断改进，V3用多Agent提示词用法，风格多样且规则减少，还给出3步制作PPT的方法及后续功能拓展想法。

500万视频数据集+全新评测框架！北大开源主体一致性视频生成领域新基建OpenS2V-Nexus，生成视频 「像」 又 「自然」

北大团队推出开源套件OpenS2V - Nexus，含全球首个S2V细粒度评测基准OpenS2V - Eval和500万条高质量人物文本视频三元组数据集OpenS2V - 5M，还评测18个S2V模型，揭示主流模型能力差距。

DeepSeek开源，Agent能力大升级，剧透2026！

DeepSeek昨晚更新并开源V3.2正式版及长思考增强版V3.2-Speciale，亮点是Agent能力进化。一年来它未增模型规模，靠架构优化等提升性能、降低成本，坚持自我路线很稳，V3.2继续提升能力。

刚刚，DeepSeek首曝V3降成本秘诀！软硬协同突破Scaling天花板

DeepSeek最新论文从硬件架构和模型设计双重视角，探讨如何相互配合实现低成本大规模训练和推理，分析硬件特性对架构选择的影响，研究两者相互依赖关系，还为未来协同设计提出建议。

本文关注vllm V1中管控模型分布式推理的Executor部分，介绍其类型、Executor-Workers架构及数据传输机制，对比V0架构优势，以单机多卡的MultiprocExecutor为例展开讲解，还提及不同数据量的传输方式及相关代码。

规范驱动开发：让架构变得可执行

文章介绍规范驱动开发（SDD），它是软件架构重大转变，以可执行规范为核心，构建五层执行模型，反转传统架构关系，强调漂移检测，明确人机分工，具备五项核心能力，但采用时也面临多种权衡。

全网最强万字解读：DeepSeek-V4 掀翻了谁的桌子？ | GAIR live 030

文章深度解读了DeepSeek-V4，从产业、生态和架构维度拆解其效率账本。它成本低，补齐短板适配昇腾芯片，但极致省钱也有代价，如性能衰减、架构复杂等。还探讨了长上下文、MoE与稠密模型路线差异及商业化潜力。