鹰逻AI学｜一个意思，练出三种说法
导语：你会不会有过这种时刻：想说一句话，卡在唯一的那个说法上——说法想不起来，意思就报废了。问题不在于词不够，而在于每个意思你只存了一个版本。熟练的标志，是同一个意思你兜里揣着好几种说法。
with构成的动词短语集锦㈡
26. bother…with(1) 打扰；烦扰①Please don’t bother me with silly questions.请不要拿无聊的问题烦我。②He hates being bothered with useless messages.他讨厌被无用消息打扰。
Chromebook 统治美国校园，AI 成了没得选的「套餐」
Google Workspace for Education 覆盖逾 1.7 亿名学生和教师，Gmail、Docs、Classroom 组成了许多学区无法绕开的操作系统，从布置作业到批改、交流，全在里面。
C# AI开发 篇115：拒答策略：让 AI 学会说"这个我不确定"
上一篇讲的是输出自动校验——检查"答案对不对"。这篇讲的是更靠前的一步：该不该答。知识库里没有的东西，模型照样能编出一段像模像样的文字；用户不会怀疑，直到照着做出了问题。对企业应用来说，一次自信的错误回答，损失远大于一句"我不知道"。
深入解析 LangChain Deep Agents 的 RAG 架构与实战
本文基于 LangChain 官方文档《Retrieval Augmented Generation (RAG) with Deep Agents》整理与扩展，结合大量架构图与代码示例，帮助你从原理到落地完整理解 RAG 在 Deep Agents 框架下的实现方式。
对话Om AI赵天成：多年坚守，押注物理AI原生的「流式」未来
一个从未见过监控画面的多模态模型，却比在监控数据上练了多年的小模型“老将”更懂监控。这不是科幻电影，这是2023年Om AI联汇的一场“无心插柳”，也是CEO兼首席科学家赵天成博士更加坚信“多模态训练方式能为物理开放世界带来泛化性”的关键节点。
LLM（二）：LLM 能做什么？从「会生成」到「会做事」的能力地图
上一篇 LLM 开发（一）：LLM 是什么？ 把模型拆成了一个函数：给定上下文，输出词表上的概率分布。也讲了它为什么会一本正经地胡说，以及那个 POST /v1/chat/completions 里每个字段在干什么。这一篇回答下一个问题：那它到底能干什么？