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15小时前
BinSentry 1.0 二进制哨兵测试版发布
二进制哨兵是首款面向 AI Agent 智能化场景的原生动态调试引擎，聚焦解决传统调试工具无法被智能体调用、接口非标准化、协同与规模化能力不足等问题。产品以 调试能力接口化、大模型调用原生化为设计理念，将专业级进程调试、逆向分析、内存操作、反汇编、
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7天前
BinSentry 自研二进制哨兵调试引擎架构
BinSentry（二进制哨兵）由 LYSHARK 独立自研，是面向 Windows 平台的**二进制动态调试引擎**。项目主框架从零手写，C++ 代码量约 3.5 万行，配套 AI Agent 专家协同框架（开发中），内置超过 300 种调试方法。
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7天前
BinSentry 自研二进制哨兵压力测试+冒烟回归脚本
BinSentry 二进制哨兵，由 LYSHARK 独立自研，是一款运行于 Windows 平台的二进制动态调试引擎。该调试引擎从零手写开发，C++ 代码 3.5 万（主框架）+ AI Agent 专家协同框架（开发中）余行，实现 300 + 调试方
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8天前
BinSentry 自研二进制哨兵调用Python SDK库
BinSentry 二进制哨兵，由 LYSHARK 独立自研，是一款运行于 Windows 平台的二进制动态调试引擎。该调试引擎从零手写开发，C++ 代码 2 万余行，实现 200 + 调试方法；原生采用 CMD 命令行 HTTP 服务器架构，专为
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9天前
BinSentry 自研二进制哨兵调试引擎接口规范
BinSentry 二进制哨兵，由 LYSHARK 独立自研，是一款运行于 Windows 平台的二进制动态调试引擎。该调试引擎从零手写开发，C++ 代码 2 万余行，实现 200 + 调试方法；原生采用 CMD 命令行 HTTP 服务器架构，专为
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09-22
MysticMirror 自研大模型全维度自动化测试套件（42 项用例）
本文档为 MysticMirror 自研大模型的全覆盖自动化回归测试套件，整合原有 22 项基础回归测试与 20 项新增边界能力测试，共计 42 个测试用例。全面覆盖模型配置校验、RoPE 位置编码（原生 / YaRN 缩放 / 长序列外推）、注意力
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09-21
基于 LlamaIndex 实现 Hybrid‑RAG 召回指南
前文《基于 LlamaIndex+PostgreSQL 实现 RAG 持久化》已完成向量数据库持久化部署，并封装了 RAGService 基础检索服务，解决了 RAG 系统的向量存储与索引持久化核心能力。但单纯依赖基础向量检索，普遍存在语义漂移、关键
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09-21
LangGraph 基于状态图构建工作流入门
传统LangChain是LLM应用的组件工具箱，以Chain与Runnable为核心抽象，提供提示词模板、文档处理、向量检索、工具调用、记忆能力等标准化组件，目的是快速构建简单线性的LLM任务。而LangGraph是面向复杂场景的状态图编排运行时，专
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09-19
大模型网络结构：模型接口测试用例参考
大模型的网络文件是模型训练的核心参考。例如 MiniMind 项目中 /model/model_minimind.py 这份网络结构文件，它用来定义整套大模型的神经网络拓扑，包含配置参数、RMSNorm 归一化、GQA 注意力、RoPE 位置编码、T
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09-18
基于 LlamaIndex+PostgreSQL 实现RAG持久化
前文《基于 LlamaIndex 实现 RAG 向量检索入门》已完成本地大模型与 Embedding 向量检索的基础搭建，但仅支持临时向量存储，无法持久化复用。本文将在此基础上实现 RAG 持久化存储方案，借助 PostgreSQL + pgvect
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09-17
基于 LlamaIndex 实现RAG向量检索入门
本章将通过多个案例实现私有数据集检索功能，虽然 LangChain 也可以实现向量检索，但在企业级项目中，通常会选用 LlamaIndex 这类专门面向检索场景的框架。LlamaIndex 是 MIT 协议开源、以 RAG 为核心的大模型应用开发框架
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09-15
基于魔搭 MS-Swift 实现大模型微调落地指南
在大模型二次开发学习阶段，手写训练代码可以帮助我们吃透模型微调底层逻辑，做到知其然更知其所以然。但落地到企业生产环境，我们更追求标准化流程、高复用能力与稳定可靠的工程化方案。MS-Swift 作为阿里达摩院魔搭社区开源的一站式大模型开发框架，集成了模
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09-12
基于 HuggingFace Tokenizers 训练自定义分词器
在大模型开发流程中，分词器（Tokenizers）是文本预处理的核心组件。神经网络无法直接理解人类的原始文本，分词器的核心作用，就是将自然语言转换为模型可用于计算的数值序列。Hugging Face Tokenizers 是底层由 Rust 编写的高
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09-12
基于 HuggingFace Tokenizers 训练自定义分词器
在大模型开发流程中，分词器（Tokenizers）是文本预处理的核心组件。神经网络无法直接理解人类的原始文本，分词器的核心作用，就是将自然语言转换为模型可用于计算的数值序列。Hugging Face Tokenizers 是底层由 Rust 编写的高
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09-11
基于 vLLM+Nginx 构建负载均衡推理集群
企业内部私有环境部署大模型推理集群时，很容易遇到流量调度混乱、节点负载失衡、会话上下文丢失、接口缺少鉴权防护等一系列问题，单 vLLM 推理节点难以支撑并发请求。本文基于 Ubuntu 22.04 系统环境，搭建 Nginx + vLLM-Seman
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09-10
LLama-Factory 实现大模型LoRA-SFT微调指南
LLaMA Factory 是一款开源、低代码、一站式大语言与多模态模型微调框架，用于降低大模型的微调落地门槛。框架兼容 Qwen、LLaMA、ChatGLM、LLaVA 等上百款主流开源模型，支持增量预训练、SFT 监督微调、DPO、KTO、ORP
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09-08
千问大模型完整RLHF全参数微调指南
大模型微调是实现模型领域定制的核心方案，本文承接《千问大模型二次 LoRA‑SFT 指令微调指南》部分内容，聚焦 Qwen3.5‑Base 纯文本基座全参数微调，完整复现 ChatGPT 风格 RLHF 对齐工程链路，覆盖数据预处理、SFT 监督微调
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09-06
千问大模型二次LoRA‑SFT指令微调指南
大模型微调是实现模型领域定制的核心方案。本文基于 Ubuntu 22.04 服务器环境，依托 NVIDIA RTX 家用高性能显卡，选用千问 Qwen3.5‑0.8B‑Instruct 指令模型，完整演示二次 LoRA‑SFT 微调全流程，包含环境搭
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09-06
C++ 中 extern 与 extern “C“ 详解：从跨文件共享到 C/C++ 混合编程
C++ 中 extern 与 extern "C" 详解：从跨文件共享到 C/C++ 混合编程 一、引言：两个相似关键字，两种不同用途 extern 和 extern "C" 是 C++ 中两个重要但容易混淆的语法元素。它们名称相似，但用途截然不同：
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09-06
C语言从入门到精通：基础语法、数组、指针、内存、结构体、文件与项目实战
定位：这不是一篇只列语法的“知识点清单”，而是一份可以从头学习、也可以以后回来查阅的 C 语言长篇教程。文章重点放在 代码、内存模型、指针、常见错误和工程实践 上。 如果你已经会 Java / Python，也可以直接跳过非常基础的部分，把重心放到
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