【高性能快报】2026-02-06：LLM 推理时间扩展与 Agentic 工作流革命

🚀 LLM 架构演进与前沿趋势

1. 推理时间扩展 (Inference-time Scaling)：当前主流模型全面转向“慢思考”模式。架构重心从单纯增加参数量转向优化强化学习 (RL) 路径，通过长链思考换取更高的准确性。

2. Mixture-of-Experts (MoE) 效率极限化：极稀疏架构配合动态路由已能将 GPT-4 级别的性能成本降低至原来的 10% 以下。

3. Agentic Workflow 彻底融入 IDE：以 Claude Code 为代表的工具标志着 AI Agent 已深度介入底层源码，具备自主环境感知与调试能力。

🌟 今日 GitHub AI 项目精选

• activepieces/activepieces: 集成了 ~400 个 MCP 服务端的开源 AI 工作流自动化平台。
• pgvector/pgvector: Postgres 的向量相似性搜索插件，RAG 必备基建。
• microsoft/onnxruntime: 跨平台高性能 ML 推理引擎，端侧模型运行的关键。

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