DSH 的模型接口层：为什么每家大模型都需要一个「翻译官」
DeepSeek Harness 的模型接口层通过统一抽象 Message、ContentBlock、GenerateOptions 与 StreamChunk，把 DeepSeek、OpenAI、LM Studio 等差异各异的模型接入变成可插拔的翻译官系统。本文用小白也能听懂的方式，解释接口层如何解决多模型接入的脏活，以及 8 条适配器铁律如何保证上层业务换模型时一行代码不动。
标签：LLM
共 5 篇文章
大模型架构与AI Agent记忆瓶颈：为什么你的Agent越用越蠢？
Agent失忆不是意外，是架构决定的必然。本文拆解大厂在长文本和记忆上玩的'数字游戏'，以及真正值得投入的应用层架构长什么样。
当AI替你思考：我们的大脑正在发生什么？
MIT、Microsoft和Science Advances最新研究揭示：AI改变认知负荷分配，但方向取决于测量维度。4个AI Agent交叉审计后发现，'AI让人变笨'的结论存在激励扭曲，真正值得警惕的是同质化风险。
LLM是蒸汽机吗？一份2026年的冷静评估
将LLM比作蒸汽机的类比部分成立，但概率性本质使其与蒸汽机的确定性存在根本差异。LLM是强大的认知工具，价值取决于使用者如何驾驭其输出。
Prompt Engineering 的五年真相：没有万能方法，只有场景适配
基于25篇学术论文（2022-2026）的系统分析：不存在跨任务通用的最优方法，Chain-of-Thought 不是万能钥匙，场景适配才是正解。
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