随着AI技术的快速发展，对GPU的需求也日益增加；但是，在实际生产环境中，受限于业务的模型特点及SLA等，GPU利用率普遍比较低，硬件算力被严重浪费。在这种情况下，GPU隔离能力对于最大化利用硬件资源就至关重要，本文基于NVIDIA场景，通过分析阐述业内隔离技术方案，引出他们的优势与缺陷，进而提出B站在隔离技术上的改进思路。
本文主要介绍了面向电商直播场景的全模态理解大模型 TLiveOmni 在 vLLM 框架下的推理部署与量化优化全过程。文章详细阐述了如何通过自定义插件注册、修复多模态Token交替排布及浮点运算顺序等手段，解决vLLM原生架构对Omni模型支持不足及精度漂移的问题。在此基础上，团队采用了 SmoothQuant与GPTQ结合的复合量化方案，并构建了包含5000条高质量数据的校准集以最大限度保留模型效果。最终在H20与RTX 4090硬件上的实测表明，该方案在保证各模态任务精度损失控制在1.5%以内的前提下，实现了2.5倍至3.5倍的推理加速，且针对不同硬件特性总结出了FP8（H20）与W4A16（4090）的最优部署策略。
昨天，阿里巴巴视频生成模型HappyHorse 1.0正式开启灰测。 该模型采用原生多模态架构，实现了音视频联合生成。它不仅支持文生视频、图生视频等多种创作方式，还具备灵活的后期编辑能力。依托1080P超分输出与15秒多镜头叙事技术，HappyHorse 1.0在画面质感、人物真实感及内容可控性上表现出色。 无论是广告电商、短剧创作还是社媒创意，HappyHorse 1.0都能提供从生成到编辑的一站式支持，让创意表达更加高效、精准。
先做个自我介绍。我是一名游戏客户端开发工程师，日常工作在 Unity 引擎开发。从去年开始高强度使用 AI 辅助开发，一开始只是让它帮我补补代码、查查 API，后来越用越深入，逐渐突破了自己原有的技术边界——借助 AI 的能力和公司内网提供的工具链，我独立给项目组交付了 WPF 桌面启动器、好几个内部提效的 Web 站点、还有一堆企业微信机器人。这些东西放在以前，对一个纯客户端出身的人来说几乎不可能独自完成。正是这段经历让我对"如何高效驾驭 AI"这件事有了很多切身体会，也是写这篇文章的出发点。
这篇文章主要讲 Agent 架构里几块最影响工程效果的内容，包括控制流、上下文工程、工具设计、记忆、多 Agent 组织、评测、追踪和安全，最后再用 OpenClaw 的实现把这些设计原则串起来看一遍。整理下来，有几处判断和我原来想的不太一样，更贵的模型带来的提升，很多时候没有想象中那么大，反而 Harness 和验证测试质量对成功率的影响更大，调试 Agent 行为时，也应优先检查工具定义，因为多数工具选择错误都出在描述不准确，另外，评测系统本身的问题，很多时候比 Agent 出问题更难发现，如果一直在 Agent 代码上反复调，效果未必明显，读完这篇，这几个问题应该能有些答案。
2026 年 4 月 24 日上午，DeepSeek 又一次把"开源炸弹"丢进了大模型圈。没有预热，官微只有一句话：“今天，我们全新系列模型 DeepSeek-V4 的预览版本正式上线并同步开源”。从评分上看，这次的模型已经非常接近“闭源三巨头”的水平了，同时也是当之无愧的“地表最强开源模型”。但细读这份技术报告「DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence」，会发现DeepSeek的工作远比评分更硬核，无论是架构创新还是工程优化都是一如既往的精雕细琢。
柚漫剧团队深度拆解其如何通过构建Prompt友好型PRD、设计即代码、AI Coding基建与AI Agent测试等核心能力，打通“需求-设计-开发-测试”全链路智能闭环的实战经验。
Skill 是一个文件夹，核心是 SKILL.md 文件，使用 YAML frontmatter + Markdown 正文 的格式。当 LLM 判断需要某个 Skill 时，会调用 skill 工具加载它，SKILL.md 的全部内容会作为 tool-result 注入到对话上下文中，LLM 读到后自主决定怎么执行。
当 Harness Engineering 成为 2026 年最热门的 AI 工程话题，业界争论焦点集中在"该用多大的模型"还是"该搭多复杂的工作流"时，我们团队在落地实践中发现了一个被低估的事实——构建 Harness 工作流不是最终目的，私域和团队知识的沉淀才是真正的技术护城河。本文分享我们在 AI Team 工程交付编排系统中，如何设计知识分层架构、如何让团队知识库共建共享、如何让工作流成为知识沉淀的载体、如何突破人机交互瓶颈实现随时随地的工作流流转，以及我们的落地经验和思考。
本文系统总结了营销中后台在财年初推进AI生码提效的最佳实践升级路径：统一收敛至云端托管生码（基于AoneSuper），解决本地研发环境不一致、AK管理难、执行易中断等问题；1.构建跨仓库工作区（git submodule + turborepo）支持多仓协同；2.打造可编排场景化工作流，覆盖需求理解→编码→构建发布全链路；针对迁移/重构（高确定性）采用架构说明文档+领域Skill固化规则；针对日常迭代（低确定性）引入功能树实现精准查表式知识供给，并通过D2C/API还原优化、知识自动沉淀形成提效飞轮。核心方法论：给恰好够用的精确知识、确定性逻辑交工程、知识建正向循环。
