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Governed Enterprise AI Memory Beyond RAG: From Vector Retrieval to Permissioned Knowledge Graphs
Explores how permissioned, provenance-preserving knowledge graphs can support enterprise AI memory beyond conventional vector retrieval.
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RAG 之外的 AI 记忆：向量、图谱和 Dense-Mem
RAG 不是魔法记忆。本文用实践视角解释 chunk、embedding、向量搜索、图谱支撑的记忆，以及为什么持久 AI 记忆需要来源证据、冲突处理和检索策略。
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ai-llms从软件开发者到 AI 架构师：这一年改变了什么
一段从 Claude Code skills，到 TypeScript 状态机、MCP 工具，再到 SDK 式 AI 工作流的个人路径。技能有帮助，工具有帮助，但提示词不是约束，LLM 也不该拥有控制平面。
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ai-llms“我的公司不需要 AI。”再想想。
AI 采用不只是选择工具。即使自认为不需要 AI 的公司，也需要理解 AI 应该放在哪里、哪些东西必须保持确定性，以及谁来负责定制、安全和长期控制。
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ai-llms你不觉得你的 AI 太乐观了吗？
RLHF 可能奖励迎合而不是准确，把 AI 变成裹着糖衣的子弹：看似认可，实则隐藏失败模式。本文讨论持续的对抗性规则如何把默认行为从奉承改成诚实质疑。
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跟进这些思考
长文发布即推送，外加每日 AI 系统、agent 可靠性、记忆和软件实践 News 分析汇总。
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Standalone HTTP MCP memory server for LLM hosts with durable graph memory, typed claims and facts, server-side embeddings, team/profile isolation, and recall.
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