DEEPSEEK-V3

探索一种基于数学几何一致性的幻觉检测方法。通过分析多个模型输出在向量空间中的分布规律，无需昂贵的 LLM 裁判即可识别 DeepSeek 或 Claude 等模型的幻觉行为。

探索“氛围编程”（Vibe Coding）如何从一个网络热梗演变为 2026 年的主流开发范式。本文将深入探讨如何利用 Claude 3.5 Sonnet 和 DeepSeek-V3 等顶级模型，结合 n1n.ai 的高速 API 服务，实现 10 倍生产力提升。

深入探讨为什么传统的 LLM 网关在生产负载下会失效，以及基于 Go 语言的架构（如 Bifrost）如何为企业级 AI 应用实现 50 倍的延迟优化。

深入探讨何时从单智能体转向多智能体系统，涵盖四种核心架构模式，以及如何利用 LangGraph 和高性能 API 实现复杂的 Agent 工作流。

深入探讨投机采样（Speculative Decoding）技术：如何在不改变模型权重的情况下，通过大小模型协作将大语言模型推理速度提升 2-4 倍。

深入探讨大语言模型（LLM）在实际应用中面临的提示词注入和逻辑劫持风险，并为开发者提供基于 n1n.ai 的技术防御方案。

在传统软件中，代码定义行为；在 AI 智能体中，代码仅是脚手架，真正的逻辑在运行时产生。本文探讨为何链路追踪（Tracing）已成为 LLM 系统的新型文档。

本指南深入探讨 vLLM 的核心架构、PagedAttention 算法、生产环境部署策略以及如何通过参数调优实现 20 倍以上的推理吞吐量提升。

深入探讨高级上下文工程（ACE）的核心概念。学习如何通过结构化剧本和自我改进的工作流，利用 n1n.ai 提供的 Claude 3.5 Sonnet 和 DeepSeek-V3 等模型构建高性能 AI 应用。

深入探讨上下文工程（Context Engineering）与自动化上下文工程（ACE）如何取代传统的提示词工程，构建能够自我完善的企业级 LLM 工作流。