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Project Mariner：含五个实用示例的指南

通过真实案例了解 Google 的 Project Mariner，并分析其优缺点。

François Aubry

2026年10月6日

人工智能

提示缓存：含代码实现的指南

了解什么是提示缓存，以及如何结合 Ollama 使用它来优化与 LLM 的交互、降低成本，并提升 AI 应用的性能。

Aashi Dutt

2026年10月6日

人工智能

提示链教程：什么是提示链，如何使用？

提示链是一种技术，将复杂任务拆解为一系列更小且相互关联的提示，其中一个提示的输出作为下一个提示的输入，引导 LLM 完成结构化推理。

Dr Ana Rojo-Echeburúa

2026年10月6日

人工智能

提示压缩：含 Python 示例的指南

提示压缩是在保留语言模型理解并生成相关响应所需关键信息的前提下，缩短输入提示长度的过程。

Dimitri Didmanidze

2026年10月6日

人工智能

使用 LangChain 的提示工程入门

探索 LangChain 中提示工程的威力，这是一项从 AI 模型获取准确且相关响应的关键技术。

Moez Ali

2026年10月6日

人工智能

Promptfoo 教程：LLM 评估实操指南

借助 Promptfoo 将临时的提示词检查转化为结构化的 LLM 评估，从本地测试套件到自动化 CI，更快构建可靠的 AI 应用。

Bexruz (Bex) Tuychiev

2026年10月6日

人工智能

Pydantic AI：新手指南与实践示例

学习如何在 Python 中使用 Pydantic AI 构建可靠的 AI 代理。通过实际代码示例验证输出、调用工具并进行流式传输。

Bexruz (Bex) Tuychiev

2026年10月6日

人工智能

大型语言模型（LLM）的量化：高效缩减 AI 模型体积

一份全面的模型体积缩减指南

Andrea Valenzuela

2026年10月6日

人工智能

Qwen 3.5 小型模型教程：使用 Ollama 构建“视频生成游戏”应用

学习如何通过 Ollama 在本地使用 Qwen 3.5 小型模型，将一段简短的游戏实况视频转换为可玩的 HTML 游戏。

Aashi Dutt

2026年10月6日

Qwen 3.7 Max API 教程：构建具自我审阅能力的生产力代理

学习如何通过 OpenRouter 使用 Qwen 3.7 Max 构建生产力代理，在 Streamlit 应用中完成规划、研究、写作与自我审阅。

Aashi Dutt

2026年10月6日

大语言模型

Qwen3-Max-Thinking：上手体验全球最大规模的 LLM

在推理模式下测试全球最大规模的 LLM——Qwen3-Max-Thinking。看看它在逻辑、数学和代码方面与 GPT-5 和 Claude Sonnet 4.5 的对比表现。

Bexruz (Bex) Tuychiev

2026年10月6日

人工智能

Qwen3-Next：含演示项目的指南

学习如何构建一个 Streamlit 应用，将 Qwen3-Next-80B-A3B 与其他 Qwen 模型进行并排比较，重点关注真实场景下的性能指标。

Aashi Dutt

2026年10月6日