# 超限实验室 XCEEDQ

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## AI 深度教程（知识库）

- ["AI 自动化知识入库：GPT/Claude 生成卡片与 MOC，n8n/Make 搭建自动流程"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/ai-automation)："让 AI 帮你自动把信息变成结构化笔记：GPT/Claude 生成 Obsidian 卡片与内容地图 MOC，再用 n8n/Make 串起自动化流水线。"（"2026-08-12"）
- ["DeepSeek 开源了「Agent 界的 Android」，和字节的 TRAE Work 根本不是一回事"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/deepseek-harness-vs-trae-work)："最近总有人把几件事混在一起问：豆包是不是出了个编程助手？DeepSeek 是不是也做办公软件了？TRAE Work 和 TRAE IDE 有啥区别？"（"2026-08-21"）
- ["DeepSeek-Harness 框架详解：Agent = 大模型 + Harness"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/deepseek-harness)："先说个容易踩的坑：网上搜“DeepSeek-Harness“，很容易搜到一个叫 lm-evaluation-harness 的大模型评测框架，很多人就把这俩混为一谈。"（"2026-08-18"）
- ["DeepSeek 涨价 3~11 倍，平替怎么选？线上、批量、本地三条路直接抄作业"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/deepseek-price-alt)："8 月 17 日起，DeepSeek V4 启用峰谷定价：工作日上午 9:00-12:00、下午 14:00-18:00 算高峰，价格直接飙到原来的 3~11 倍。"（"2026-08-19"）
- ["大模型免费 API 大盘点：官方、聚合、自建，三条路线怎么零成本接入"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/free-llm-api)："大模型价格战打到现在，免费已经成了标配，不是福利。"（"2026-08-19"）
- ["完整工作流演示：从阅读到知识图谱的全链路案例"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/full-workflow)："一个贯穿'阅读→标注→AI摘要→永久笔记→双链→图谱→回顾'的完整案例，展示个人知识库的正确打开方式。"（"2026-08-12"）
- ["屠榜海外的「牛来」真身揭晓！智谱 GLM-5.3-Flash 开源：320B 大模型，价格只有前代 1/10"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/glm53-flash)："前阵子，一个代号 ox-alpha（中文社区昵称“牛来“）的神秘模型，在 OpenRouter、OpenCode 两大海外 AI 平台杀疯了：登顶调用榜、刷爆双平台历史 Token 调用纪录，甚至终结…"（"2026-08-27"）
- ["OpenAI宣告AGI时代：GPT-6 Astra 正式发布，AI 第一次能替你干活了"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/gpt6-astra)："2026 年 9 月 3 日（美东），一个值得 AI 行业记住的日子。"（"2026-09-06"）
- ["Graphify 工具教程：外部语义分析引擎，自动为 Obsidian 知识库织网"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/graphify-tutorial)："Graphify 是独立的外部 Python 工具，扫描 Obsidian 知识库文件夹，用语义分析自动挖掘知识点关联、生成知识图谱与双向链接索引。"（"2026-08-15"）
- ["面试官爱问：LangChain 和 LangGraph 到底什么关系？90% 的人第一句就答错"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/langchain-langgraph)："在大模型应用工程化落地中，LangChain 与 LangGraph 是开发者最容易混淆的两大核心框架。行业内普遍存在认知误区：有人认为 LangGraph 是 LangChain 的迭代替代品、La…"（"2026-09-03"）
- ["本地跑大模型，显卡到底怎么选？先把显存这笔账算清楚"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/local-llm-hardware)："想在自己的电脑上跑大模型，你搜一圈攻略，大概率会看到一堆显卡型号：RTX 3060、3090、4090、A6000……看得人头晕。"（"2026-08-19"）
- ["笔记工具深度对比：Obsidian / Logseq / Notion / Heptabase 的 AI 集成"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/note-tools-comparison)："四个主流知识管理工具的横向对比，重点看它们各自的 AI 集成方式和适用场景，帮你选对笔记工具。"（"2026-08-12"）
- ["Obsidian + Graphify：搭建知识图谱知识库的完整方案（个人库 / 共享库都能落地）"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/obsidian-graphify-full-guide)："从 Obsidian 空白库入门，到 Graphify 外部语义分析工具自动织网，再到两者串联联动、个人库与共享库两种落地模式与全部踩坑清单。"（"2026-08-15"）
- ["Obsidian 专题：双链、图谱视图、Dataview、模板系统与插件生态"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/obsidian-guide)："Obsidian 是个人知识库的利器。从双向链接到知识图谱，从 Dataview 查询到模板自动化，一篇讲清核心玩法。"（"2026-08-12"）
- ["「牛来」之后，匿名模型 Omen Alpha 又炸场海外：代码实测刷屏，真身仍是谜"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/omen-alpha)："8 月底，代号 Ox Alpha（牛来） 的匿名模型横扫 OpenRouter，后来被证实是智谱 GLM-5.3-Flash，把全球 AI 开发者圈震了一遍。仅仅两周，海外 AI 开发平台 OpenC…"（"2026-09-05"）
- ["本体论和知识图谱，到底什么关系？一篇从哲学讲到工程（收藏级长文）"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/ontology-knowledge-graph)："在人工智能、大模型 RAG、语义搜索、智能问答、行业知识库落地的当下，本体论（Ontology）和知识图谱（Knowledge Graph）是绕不开的两大核心基石。"（"2026-08-23"）
- ["爆火全网的「牛来大模型」（Ox Alpha）完整使用指南：从入门到接入，一篇讲透"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/ox-alpha)："最近 AI 圈最火的话题，不是 GPT-5，也不是 Claude 4，而是一个突然杀出的“隐身模型“——Ox Alpha。中文社区给它起了个接地气的名字：“牛来“。"（"2026-08-25"）
- ["保姆级教程｜自制毛绒 AI 伙伴：能聊天、有表情、会转头，树莓派 + 大模型 API 搞定"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/plush-ai)："不用本地跑 AI，树莓派联网调用大模型 API，就能做出一个类似小爱同学、但更可爱的桌面机器人。"（"2026-08-23"）
- ["火山方舟 Agent-Plan 计费重大调整｜9月1日正式生效，Trae Work 重度编码开发者必读"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/volc-agent-plan)："对于使用 Trae Work、CoPaw 等 Agent 编程工具的开发者来说，火山方舟 Agent-Plan 的 AFP 抵扣规则，将在 2026 年 9 月 1 日迎来重要变更。"（"2026-08-26"）
- ["大模型总在「一本正经胡说八道」？腾讯开源 WeKnora，让 AI 真正读懂企业私有文档"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/weknora)："先讲个几乎所有公司都在经历的痛。"（"2026-08-27"）
- ["限时白嫖！GLM 5.3 Flash × ZCode 超大额度福利来袭，新老用户全可领（保姆级领取教程）"](https://xceedq.site/ai/knowledge-base/zcode-glm53-flash)："最近 AI 圈又被智谱刷屏了：全新迭代的 GLM 5.3 Flash 正式联动 ZCode 开启限时专属活动——免费大额 Token 额度、官方半价优惠双福利同步上线，不限新老用户、无复杂门槛。"（"2026-08-29"）

## 模型学院

- ["Agent 思维框架：规划-执行-反思与工具调用原理"](https://xceedq.site/ai/models/agent-thinking)："Agent 不是'更聪明的聊天'，而是一套'想-做-查-改'的循环。拆解规划-执行-反思框架和工具调用的本质。"（"2026-08-12"）
- ["扩散模型简介：图像生成背后的原理（去噪的魔法）"](https://xceedq.site/ai/models/diffusion)："Midjourney、Stable Diffusion 背后的扩散模型是怎么工作的？用最直观的方式讲清'从噪声到图像'的过程。"（"2026-08-12"）
- ["模型微调全解：全参 vs 参数高效，深解 LoRA / QLoRA / Adapter"](https://xceedq.site/ai/models/fine-tuning)："微调不是只有一条路。全参微调、LoRA、QLoRA、Adapter 各适合什么场景？为什么现在几乎都用 LoRA？"（"2026-08-12"）
- ["本地部署实践：Ollama / vLLM / llama.cpp 对比与保姆级教程"](https://xceedq.site/ai/models/local-deploy)："在本地或小服务器跑大模型的三大工具对比，含安装、量化选型、消费级显卡（RTX 3060/4090）跑 7B/13B 的实战指南。"（"2026-08-12"）
- ["模型社区与资源：Hugging Face、ModelScope、Replicate、CivitAI"](https://xceedq.site/ai/models/model-community)："去哪找模型、怎么下模型？盘点主流模型社区：Hugging Face、魔搭 ModelScope、Replicate、CivitAI 的功能与直达教程。"（"2026-08-12"）
- ["多模态模型简介：CLIP、GPT-4V 与视觉语言模型"](https://xceedq.site/ai/models/multimodal)："多模态模型让 AI 同时理解文字和图像。从 CLIP 的对比学习，到 GPT-4V 的图文对话，讲清它们如何对齐不同模态。"（"2026-08-12"）
- ["提示工程心法：Few-shot、Chain-of-Thought 等实用技巧"](https://xceedq.site/ai/models/prompt-engineering)："不堆术语，讲清提示工程最实用的几个核心方法：Few-shot、CoT、角色设定、结构化输出，附可直接套用的模板。"（"2026-08-12"）
- ["RAG 检索增强生成：架构、向量库、分块策略（与微调对比）"](https://xceedq.site/ai/models/rag)："RAG 是让大模型'会查资料'的技术。讲清架构、向量检索、分块策略，以及它和微调到底该怎么选。"（"2026-08-12"）
- ["Transformer 原理图解：自注意力、位置编码、Encoder-Decoder"](https://xceedq.site/ai/models/transformer)："从第一性原理拆解 Transformer 架构：它为什么能取代 RNN，自注意力在算什么，位置编码解决什么问题。"（"2026-08-12"）

## 引用说明

- 站长/作者：张家铭（https://xceedq.site/about）
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