把 AI 运维塞进真实工作流：多智能体 Kubernetes 故障诊断原型实测
本文介绍了一个自主SRE指挥中心原型，它结合Gemini 4 Argon、Google ADK、Neo4j和MCP，通过多智能体协作实现Kubernetes故障的自动诊断与修复。系统包含8种混沌工程场景，强调人在回路和零信任安全，能将45分钟的故障排查压缩至30秒。
24GB 显存单用户只快 1.2 倍：L4 跑 Gemma 4 的真实并发收益
本文详细测试了在 AWS EC2 G6 实例的 NVIDIA L4 显卡上使用 llama.cpp 部署 Gemma 4 E2B 和 E4B 量化模型的表现，并与本地 8GB RTX 3050 和 4GB GTX 1650 Ti 进行对比。结果显示，单用户场景下 L4 仅比 3050 快 1.2-1.3 倍，但在高并发（64 请求）时可达 1.6 倍；草稿模型（drafter）能显著提升生成速度，且在不同显卡上最佳草稿长度不同。
从朴素检索到图RAG：三种实现范式的选型与代码实战
这篇文章系统梳理了RAG（检索增强生成）的完整知识体系，从基础概念到三种实现范式（朴素RAG、高级RAG、图RAG），并提供了可运行的代码示例和选型决策指南。作者结合自身从2023年以来的实战经验，帮助读者快速掌握RAG的核心原理与落地方法。
RAG 到底怎么运转？拆成四步就通了
这篇文章解释了RAG（检索增强生成）的基本原理：它通过引入信息检索组件，先从外部数据源中查找相关信息，再结合用户输入一起交给大语言模型，从而生成更准确的回答。文章还介绍了创建外部数据、检索相关信息、增强提示词以及更新外部数据这四个关键步骤。
语义检索拆开看：从Bi-Encoder粗排到Cross-Encoder精排的实战路径
语义检索通过将文本编码为向量并按语义相似度匹配，能理解查询意图并处理多义词和同义表达，但需要模型编码和向量存储开销。实际系统常采用两阶段架构：先用Bi-Encoder粗排，再用Cross-Encoder精排，并依赖向量数据库实现规模化。本文从原理到代码实战，带你搭建一个智能知识库语义检索系统。
语义搜索到底怎么理解“孟字去掉子”？本体、知识库与嵌入模型拆解
语义搜索通过理解查询意图而非字面匹配来返回结果，其核心依赖本体与知识库进行推理。随着多模态嵌入模型的发展，文本、图像等跨模态语义搜索的技术门槛正在降低，并已进入OneDrive、MagicOS等实际产品。
TPU v5e 与 v6e 实测：Gemma 4 推理吞吐量对比与量化收益
本文是“Inference on Google Cloud”演讲的配套文章，详细介绍了如何在Cloud TPU v5e和v6e上通过vLLM部署Gemma 4模型，并对比了不同硬件（包括NVIDIA L4、Blackwell、AMD MI300X和AWS Inferentia）的性能。文章通过实际测试展示了量化（int8）和4位嵌入表对吞吐量的提升，并提供了从环境准备到长上下文处理的完整步骤。
Mistral Agentic Search 实测：多步检索让准确率从 26.7% 跳到 86%
Mistral 在2026年8月20日发布了 Agentic Search，它给模型提供了 search、open、navigate、read、grep 五个类似文件系统的工具，让模型通过多步检索循环来查找、定位和验证信息。在 FinanceBench 金融问答基准上，准确率从26.7%提升到86%，p90延迟最高下降39.6%。
把检索从主模型手里拆出来：Search Agent 让超大型仓库省下三成 Token
这篇文章分析了传统AI编程助手在代码检索上的瓶颈，提出将检索任务交给独立的Search Agent处理。通过职责解耦、多路混合检索和并行迭代，该方案在大型代码仓库中能显著降低主模型Token消耗（最高30.46%），同时提升任务完成质量。
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