越改越烂！为什么 AI 自动修改 UI 总是翻车？「附终极解法」
作者分享用 AI 复刻页面时踩过的坑，搭建了渲染、截图、逐像素比对、模型诊断再修改的自动工作流。实测发现模型并非每轮都变好，有时越改越烂，最终保留历史最佳。作者总结三个关键坑：尺寸不一致、动画未播完、在坏版本上叠补丁，并给出三条规则：统一尺寸、固定渲染环境、每轮从历史最佳继续。
全部文档 / 作者: Lonely / 标签: LLM
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大模型本地部署完整指南：用 Ling-3.0-flash 搭建自己的 Agent 工作流
本文是一篇面向新手的本地大模型部署教程。作者在 NVIDIA DGX Spark（GB10 芯片、121.6GB 统一内存）上，使用官方适配的 vLLM 分支部署了蚂蚁百灵开源的 124B MoE 模型 Ling-3.0-flash INT4 版本。文章先科普了模型精度、Dense 与 MoE、推理引擎等概念，再详解下载权重、环境准备、启动服务与验证的完整流程，并开启 MTP 投机解码。性能测试显示 8 并发聚合吞吐达 141.38 tok/s，远超本机 Qwen3.8-27B；随后通过逻辑推理、安全边界、长文本三方向测试验证真实能力，最后介绍用 Python 脚本搭建终端 TUI 聊天界面，逐步走向 Agent 工作流与 Token 自由。
Hermes Agent 入门指南：模型选择与 Skill 配置实战
本文是 Hermes Agent 的新手入门教程，通过 PPT 生成的实战对比测试，深入解析了“模型能力”与“Skill 技能”之间的乘数关系。文章指出，仅靠强模型或好 Skill 无法达到最佳效果，必须两者配合。作者介绍了 Ring-2.6-1T 模型在工具调用和多步规划上的优势，并强调了在使用 Hermes Agent 时“先规划（Plan）、后执行”的重要性。