一个真实的痛点场景 作为一名研究者，我每天都需要阅读大量的学术论文。最近在做文献综述时，我想到：能不能让 AI 帮我快速理解这些论文的核心内容？ 于是我尝试直接把 PDF 扔给大模型，结果发现： 复杂

A2UI (Agent to UI) 是一个基于 JSON 的流式 UI 协议，旨在让 AI Agent 能够动态生成、控制并响应用户界面。后端一直在生成固定格式的 json ，复杂的是前端。

你训练了一个很聪明的AI助手，但它会像人一样变老，刚开始时它很懂你，但时间久了，它的知识就过时了，这就是模型衰老。因为世界在变！用户行为、市场环境、产品功能都在变化，导致输入数据的样子和含义都变了，这

函数, 向量, 矩阵与神经网络之间到底是什么关系? 今天, 我们就从最基础的概念出发, 一步步把这些知识点串联起来.

起因 今天上午刷到了 https://linux.do/t/topic/1409197 ，奈何该工具需要docker，而我又没有docker，遂造轮之。 技术细节 该mcp服务提供了3个工具以隐藏mc

面向中高级 Java 开发者 / 技术架构师，从核心架构、Java 生态深度适配、工程化落地到生产级避坑策略，系统化掌握 LangChain4j 在企业级 AI 应用体系中的构建方法论与最佳实践。

隐因子是我们为了理解复杂世界而构建的思维脚手架。它们是从嘈杂、稀疏的用户行为数据中提炼出的本质特征，SVD将难以理解的协同过滤转化为基于隐因子的可解释模型，通过多层次知识提取，微观层面理解单个用户偏好

语义理解是模型的根基能力，语义检索则是一种特定的检索方法。 尽管语义理解和语义检索常被提及，但许多人仍未能清晰辨析二者之间的异同、内在关联及其实际应用场域。 在大语言模型的自然语言处理框架中，系统运作

Agent 是什么 有“自主能力”的AI实体 Agent又称为AI Agent，通常称之为“智能体”，专业定义是：由大语言模型(LLM)驱动，具备感知环境变化、自主决策并主动执行。

从零入门 LangChain 开发，系统学习 LangChain 知识体系到最终开发一个 AI 应用项目。

本文探讨了SVD（奇异值分解）在深度学习模型压缩中的应用。随着模型规模不断扩大，面临的存储、计算和能耗问题日益突出。SVD通过将大型矩阵分解为三个特殊矩阵（U、Σ、Vᵀ），并根据奇异值大小进行截断，实

随着AI技术的快速发展，一种新的编程范式——Vibe Coding（氛围编程）正在改变软件开发的面貌。本文将探索Vibe Coding的演进历程，分析Gemini等大模型在生成产品需求文档方面的优势，

今天，我们就以一个“手搓计分小程序”的真实演进路径，拆解 Vibe Coding 的三大阶段，见证它如何从“碰运气”走向“控流程”，最终实现 **AI 驱动的工程化落地**。

只说应用层的AI赛道，前端是非常适合转AI的，目标岗位可以是AI工程师/AI产品经理，做得好的可以干到AI负责人，并且我身边已经有很多鲜活的案例，所以大家不必焦虑。

一、BPE 算法核心原理 1. 核心思想 BPE 的核心思想是从基础词汇单元（字符 / 字节）出发，反复迭代地合并出现频率最高的相邻字符对（字节对），将其作为新的子词单元，直到达到预设的词汇表大小或没

n8n是一个强大的工作流自动化工具，允许用户通过可视化方式连接不同的应用程序和服务。它将AI功能与业务流程自动化相结合，它可以帮助开发者和非技术人员创建复杂的工作流，实现数据在不同系统间的自动传输和处

大家好, 我是印刻君. 今天我们来聊注意力 (Attention) , 这个 Transfromer 架构的核心. 不少科普文章, 在介绍到注意力时, 都会刻意绕过数学公式, 单纯靠比喻来解释注意力.

Google最近发布了一篇关于Agent长达60页的文件： 《初创公司技术指南：AI Agents》 ，这份报告从宣传来说表达了自己与之前偏理论的文章不一样，他还是暴露了不少细节技巧，对正在做Agen

在构建智能体或 RAG 系统时，一个关键瓶颈始终存在：用户用自然语言表达的需求，与系统底层的执行逻辑之间，往往隔着一道难以跨越的沟壑。 当用户脱口而出：“我电脑连不上网了。” 若系统仅做字面匹配，检索