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Jev 到底准不准？我拿两个 Kaggle 数据集测了 662 次，结果有点出人意料
透過兩組 Kaggle 真實資料集測試 Jev 模型的準確度與機率可信度，並驗證便宜語言模型是否效果相當。觀眾可了解實際測試結果與開源指令碼細節。
※ 摘要僅根據標題與說明
五里墩茶社
Bilibili ・ 華語圈 ・ 簡體中文 ・ A 級 ・ 6.6 萬 訂閱 ・ 25 筆內容 ・ 最近更新 2026/10/07
01Coder 的 B 站帳號（名稱是「五里墩茶社」）：agent harness 的原理與實作（Pi、Codex Harness、DeepSeek Harness 的設計比較）、本地模型量化，幾乎每兩三天一支
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OpenClaw 2.0 发布：它开始像一个 Agent 操作系统了
OpenClaw 2.0 發布，重點在於產品層面的完善，包含任務狀態、長期記憶、多人協作等功能，讓 Agent 系統更完整。
1.6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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开源决策引擎 Laya 实测：能平替 Jev 吗？
實測開源決策引擎 Laya 0.3.11，對比公開資料集與 Jev 的測試結果。觀眾可了解從本地部署到完整測試流程，評估其作為 Jev 替代方案的可行性。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Jev 实战分享：我用它给 Pi Agent 做了一个跑偏提醒插件
分享作者實際使用 Jev 為 Pi Agent 開發跑偏提醒外掛的實戰經驗。觀眾可了解如何將 Jev 整合到個人專案中，並判斷 AI 回應是否與當前對話主題相關。
2,721次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Codex Harness 开源，究竟开源了什么？
探討 OpenAI 是否真的在 8 月 19 日全面開源 Codex Harness，透過檢視官方推文、部落格原文及 Git 歷史來釐清事實。讀者能了解 Codex Harness 的開源狀態與相關技術細節。
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【Agent开发必读】DeepSeek Harness 的上下文压缩是怎么做的？
拆解 DeepSeek Harness 的上下文壓縮機制，說明獨立外掛如何組合、token meter 如何估算壓力以及近期歷史如何保留。觀眾可了解大模型應用中處理長上下文的有效技術細節。
※ 摘要僅根據標題與說明
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跟着 Unsloth 学量化：GGUF 到底是什么？
解釋 GGUF 格式是什麼，以及它如何將大型語言模型壓縮成單一檔案。看完後能了解量化模型的結構與在 Hugging Face 上的使用方式。
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Codex 没额度了🤯，我用 Pi + DeepSeek V4 Flash 接过开发工作
分享在 Codex 額度用盡後，如何透過 Pi Agent 搭配 DeepSeek V4 Flash 模型，僅用兩輪對話完成真實倉庫開發任務。讀者可學習利用本地 AI 代理進行程式碼撰寫、測試與構建，解決開發工具受限問題。
9,046次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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跟着Unsloth学量化 04：量化模型质量如何评估？PPL、KL 散度与 imatrix
探討量化模型後如何評估品質，解析 PPL、KL 散度與 imatrix 三個關鍵指標。觀眾能學會如何判斷量化造成的能力損失程度。
※ 摘要僅根據標題與說明
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用 Pi Durable 快速写一个 Agent：从 SQLite 做存储到 Tools、Skills
示範如何從空專案開始，利用 Pi Durable 快速建立具備 SQLite 儲存、工具呼叫與技能處理的 Agent。觀眾可學習從環境配置到功能完善的完整開發流程。
4,262次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Pi Durable 是什么，有什么用？Pi 1.0 同日发布的 Agent Harness 框架
介紹 Pi 1.0 與同日發布的 Pi Durable 框架，該框架將 Agent 步驟寫入儲存後再執行，確保程序崩潰或重啟後仍能繼續運作。觀眾可了解此實驗性框架如何提升 Agent 應用的穩定性與永續性。
1.1 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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跟着Unsloth学量化 04：量化模型质量如何评估？PPL、KL 散度与 imatrix
探討量化模型後如何評估品質，解析 PPL、KL 散度與 imatrix 三個關鍵指標。觀眾能學會如何判斷量化造成的能力損失程度。
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开源决策引擎 Laya 实测：能平替 Jev 吗？
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在 MacOS 上给 OpenAI Agents API 接一个沙箱：apple-sandbox 开源实测
介紹 apple-sandbox 這個 Go 寫成的開源工具，用於在 MacOS 上為 OpenAI Agents API 提供自託管的沙箱環境。觀眾可以學習如何將執行器部署在自有基礎設施中，讓 OpenAI 僅負責排程任務。
2,072次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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OpenAI Agents API 公测版上手：托管沙箱、Artifacts 与 Skills
介紹 OpenAI Agents API 公測版功能，涵蓋託管沙箱、Artifacts 與 Skills。觀眾可學習如何開發與部署具備自主執行能力的 AI 代理。
2,244次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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我开源 DSH 和 Pi 插件 zvec-grep：搜索步骤少了？Token开销更省了？
演示 DSH 與 Pi 外掛 zvec-grep 的安裝與使用方式，展示如何最佳化搜尋步驟並降低 Token 消耗。
3,481次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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阿里巴巴开源向量数据库 zvec 与 zvec-grep：代码搜索不只是向量检索
介紹阿里巴巴開源的向量資料庫 zvec 及其衍生工具 zvec-grep，分析精確搜尋、BM25、向量召回與結果融合各自解決的問題。觀眾可學習如何結合傳統搜尋與向量索引最佳化程式碼搜尋效能。
2,885次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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OpenClaw 2.0 发布：它开始像一个 Agent 操作系统了
OpenClaw 2.0 發布，重點在於產品層面的完善，包含任務狀態、長期記憶、多人協作等功能，讓 Agent 系統更完整。
1.6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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【跟着 Codex 学智能体开发】Agent Loop 是怎么实现的？
拆解 Codex Agent Loop 的原理與工作流，說明如何透過模型提出下一步、執行並記錄環境反饋來建立自動化迴圈。
2,675次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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【跟着Codex学智能体开发】如何支持Skills？
結合 Codex 原始碼，說明如何將技能（Skills）組織成目錄並供模型使用，涵蓋發現、消歧與載入流程。看完能了解如何讓 AI 智慧體正確呼叫外部工具。
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【Agent开发必读】DeepSeek Harness 的上下文压缩是怎么做的？
拆解 DeepSeek Harness 的上下文壓縮機制，說明獨立外掛如何組合、token meter 如何估算壓力以及近期歷史如何保留。觀眾可了解大模型應用中處理長上下文的有效技術細節。
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Codex Harness 开源，究竟开源了什么？
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DeepSeek Harness 终于能看图了！原生接入 V4 Vision
DeepSeek Harness 0.1.1 新增原生接入 DeepSeek-V4-Flash-Vision 模型，實現圖片理解與上傳功能。使用者可透過該工具輕鬆整合圖片處理能力到專案中。
2,263次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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9,046次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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我开源了 DeepSeek Harness 飞书插件
作者開源了一個 DeepSeek Harness 的飛書外掛，讓使用者能在移動裝置上隨時與 DSH 對話。安裝後即可在飛書中直接呼叫大模型進行互動。
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DeepSeek Harness 快速上手：本地安装与运行
演示如何本地安裝並執行 DeepSeek Harness，涵蓋模型配置、工作區選擇及權限檢查等步驟。觀眾可透過此影片快速掌握該工具的基本操作與開發者預覽版的注意事項。
※ 摘要僅根據標題與說明
