标签： AI应用

issue: workspace model entry with base_model_id set to its own id is dropped at merge, so its settings never apply

issue: workspace model entry with base_model_id set to its own id is dropped at merge, so its settings never apply

这是 Workspace 模型条目在合并时被丢弃导致的配置不生效问题。核心原因是自定义模型条目的 base_model_id 被错误设置成了它自己的 id（或任意非空值），导致该条目在模型列表合并时被丢弃，所有元数据设置（如禁用内置工具）从未被应用。优先排查 base_model_id 字段值。

看了 DNF 刚刚上的这个项目 AI 智能体通过「真正动脑子解题」来挖币，人类可以持有和交易这个币，但造币权只属于会思考的 AI。 它想成为 AI 机器人之间互相付钱、结算的专用货币，可以把 BaudCoin 想成「给 AI 机器人用的比特币」。 —————————– 1. 怎么挖矿？ 普通比特币：你用显卡拼命算哈希，烧电就能挖币。 BaudCoin：只有 AI Agent才能挖。 它15 分钟发…

看了 DNF 刚刚上的这个项目 AI 智能体通过「真正动脑子解题」来挖币，人类可以持有和交易这个币，但造币权只属于会思考的 AI。 它想成为 AI 机器人之间互相付钱、结算的专用货币，可以把 BaudCoin 想成「给 AI 机器人用的比特币」。 ----------------------------- 1. 怎么挖矿？ 普通比特币：你用显卡拼命算哈希，烧电就能挖币。 BaudCoin：只有 AI Agent才能挖。 它15 分钟发…

DNF 上线了一个名为 BaudCoin 的项目，只有 AI 智能体通过解答推理题才能挖矿，人类只能持有和交易这种币。它试图成为 AI 智能体之间结算支付的专用货币。

人工智能工程不再只是知道如何使用LLM。模型只是系统的一部分。在为生产构建AI应用程序时，堆栈会变得更大： →用于推理和生成的LLM →用于接地响应的RAG →用于语义搜索的嵌入+向量DB →用于工具使用和编排的代理框架 →MCP连接代理与外部系统 →记忆保持上下文 →理解问题的可观察性 →模型、数据和工具的安全性 →自动化将工作流程转化为行动 每一层都有许多工具在竞争，这可能会令人困惑。你不需要学习每一个工具——只需了解每一层解决了…

人工智能工程不再只是知道如何使用LLM。模型只是系统的一部分。在为生产构建AI应用程序时，堆栈会变得更大： →用于推理和生成的LLM →用于接地响应的RAG →用于语义搜索的嵌入+向量DB →用于工具使用和编排的代理框架 →MCP连接代理与外部系统 →记忆保持上下文 →理解问题的可观察性 →模型、数据和工具的安全性 →自动化将工作流程转化为行动 每一层都有许多工具在竞争，这可能会令人困惑。你不需要学习每一个工具——只需了解每一层解决了…

在 X（推特）上拥有广泛影响力的 AI 工程账号“概率鹿梦｜DeerLucid”发布了一份“生产级 AI 应用技术栈地图”，强调真正的 AI 工程远不止“LLM + Prompt”，而是由 RAG、向量数据库、MCP、多智能体编排、可观测性、安全等数十个层级组成的复杂系统。这为开发者从“跑通 Demo”走向“…