6月30日
23:19
23:19Yangyi@Yangyixxxx
用户分享让 coding agent 通读 openclaw 前端代码的经验。通过深度学习 openclaw 的前端设计,agent 能避免生成 AI slop。这是用户从 openclaw 项目中获得的最大收获之一。
事件专题

推荐理由:想知道怎么让 AI 写代码不产生垃圾?这位开发者分享了一个很实际的工作流:让你的 coding agent 去读 openclaw 的前端代码学习一下。
21:47
14:55
14:17
14:17AI Will@FinanceYF5
一位开发者将其产品使用的AI模型全部替换为中国系模型,涉及6类任务逐一对比。替换后成本下降87%,收入未受影响,而模型输出质量平均仅下滑4%。该案例展示了中国模型在性价比上的显著优势。

推荐理由:有人实测把模型全换成中国的,成本省了87%,质量只差4%,收入没掉,这性价比太香了。
11:49
11:49官方一手marktechpost@Michal Sutter
精选
本文介绍了6款无代码工具,支持构建企业级RAG系统、多智能体工作流以及微调数百个LLM。这些工具无需编程经验即可快速部署智能应用,显著缩短开发周期。文章逐一解析每款工具的核心功能和适用场景。
推荐理由:想不写代码就搞定AI应用?这6个工具能帮你快速搭RAG、调模型,省时又省力。
02:47
02:47官方一手AWS Machine Learning Blog@Enrique Salgado Hernández
精选
本文介绍了Amazon QuickSight中BI资产的备份最佳实践。首先讲解如何选择需要备份的资产(如仪表板、数据集等)。然后说明可用的API(如ListDashboards、CreateDashboard)用于备份操作。最后提供示例代码帮助快速实现备份流程。
推荐理由:AWS教你备份QuickSight资产,有代码示例,照着做就能避免数据丢失。
01:58
01:58官方一手AWS Machine Learning Blog@Anuranjan Mondal
精选
PAR 在 AWS 上构建了一个生产级多租户 LLM 分析系统,通过三层架构强制执行行级安全:使用 AWS SigV4 进行加密请求签名、在 Amazon Bedrock 上进行语义验证、以及通过 Split-Plane SQL 实现程序化数据隔离。每层独立运行以降低跨租户数据暴露风险,即使 LLM 本身被攻破或操纵也能保护数据。
推荐理由:AWS 这篇教程手把手教你用 Bedrock 和 Split-Plane SQL 搭建多租户 LLM 分析系统,三层隔离防止数据泄露,值得做企业级 AI 安全的开发者看看。
01:56
01:56官方一手AWS Machine Learning Blog@Troy Parrett
精选
本教程展示如何结合Amazon Bedrock Data Automation自动提取医疗理赔表单数据,再通过Amazon Bedrock AgentCore托管AI代理进行验证并转换为FHIR资源存入AWS HealthLake。该端到端工作流可减少人工处理流程,同时通过自动化校验保持数据准确性。文中逐步讲解每个组件的配置与集成方法。
推荐理由:AWS官方手把手教你搭医疗理赔流水线,用Bedrock自动抽数据、转FHIR格式存HealthLake,能省不少人工核对时间。
01:33
01:33官方一手AWS Machine Learning Blog@Joshua Lacy
精选
本文介绍如何使用Amazon Bedrock AgentCore的内置可观测性功能调试生产环境中的智能体故障。文章涵盖常见的故障模式,如无限循环和工具调用失败。通过追踪和指标分析智能体行为,并提供结构化工作流来解决问题。本文是两部分系列的第一部分,第二部分将讨论性能优化和内存管理。
推荐理由:AWS博客教你用Bedrock AgentCore内置观察功能排查生产智能体故障,比如无限循环和工具调用失败,省去自己搭建监控的麻烦。
6月29日
18:57
18:57官方账号vLLM@vllm_project
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NVIDIA 与 vLLM 合作发布 step-by-step 指南,教你用四台 DGX Spark 盒子组建私有集群,自托管 550B 参数的 Nemotron-3-Ultra 模型。指南基于 vLLM 官方容器,可提供兼容 OpenAI 的端点。无需数据中心,适合构建私有 agent 工作流。
事件专题

推荐理由:想不依赖数据中心自己跑 550B 模型?NVIDIA 出了详细教程,四台 DGX Spark 就能拼出 OpenAI 兼容的端点。
13:52
13:51
13:51官方账号Together AI@togethercompute
Together AI 工程师将在 AI Engineer World’s Fair 举办 hands-on workshop,讨论 Agentic Coding 如何改变推理引擎需求。workshop 将讲解推理引擎的工作原理及服务生产级 agentic workloads 的要点。活动时间为6月29日上午9-11点,地点在 Room 2020。

推荐理由:想了解 agentic coding 对推理引擎的新要求?Together AI 的这个实操 workshop 直接带你上手,时间是6月29日上午。
13:51
13:51官方账号Jasper AI@heyjasperai
Jasper将Hugging Face基础设施用于其MONET系统的数据创建和存储。该方法针对随时间更新的大型训练数据集进行了优化。Jasper团队通过HF实现了更高效的数据管道管理。这一案例展示了HF在训练数据工作流中的实际应用。

推荐理由:看看Jasper怎么用Hugging Face当MONET的数据后台,对做大模型训练数据管道的团队很有启发。
13:50
13:50官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
阿里巴巴云Qwen团队将于2026年6月30日举办Qwen Live第一集直播,主题为Agent-First。Qwen云负责人Linlin Kong与产品经理Pan Gu、Xijue将分享从零构建智能体云平台的经验。直播将重新定义面向非人类用户的开发者体验,并探讨大规模人机协作的新范式。

推荐理由:想搞智能体云平台?Qwen这期直播讲从零搭建、非人类用户开发体验,做agent的开发者别错过。
13:50
13:50官方账号阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AI
Step Plan 专为 Agent 工作流设计,用户只需连接一次即可持续构建和实验。它在 Claude Code 中集成了 Step 3.7 Flash 模型,大幅降低每次 API 调用的管理成本。开发者 @codedailyML 用 Step Plan 制作了 Tarot 生成器 demo,验证了工作流的便捷性。
推荐理由:StepFun 的 Step Plan 让你在 Claude Code 里连一次就能持续调模型,不用反复写 API,看那个 Tarot 生成器 demo 就知道了。
13:49
13:49Ethan Mollick@emollick
Ethan Mollick 指出,所有模型路由器(model routers)在处理非数学/编程任务时,普遍低估任务难度并分配过少的智能资源。他建议,对于不可验证的任务(如创新、营销、定性分析),使用更智能的模型往往能带来更大收益。这一观点源于他对多种路由器实际表现的经验观察。
推荐理由:Ethan Mollick 分享了一个容易被忽视的问题:模型路由器的任务分配不够智能,尤其对创意和分析类任务。如果你也发现一些任务结果不好,可能不是模型不行,是路由器给它派了太弱的模型。
13:48
13:48岚叔@lufzzliz
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LufzzLiz基于Andrej Karpathy的LLM Wiki gist衍生出两套模板:个人知识库schema(五层目录)和代码仓库wiki schema(三层目录+双层导览)。附带实践案例Hermes-wiki和wiki-web,后者支持关系图和脑图。模板可直接用于构建结构化个人知识库或项目文档。

推荐理由:如果你嫌搭建知识库太麻烦,试试这套基于Karpathy思路的模板,五层目录帮你把笔记理得清清楚楚,还有实际案例参考。