引言 2025年对我来说是充满挑战和收获的一年。这一年里，我聚焦于大模型应用落地与推理优化，从工程实践中总结经验。从提升大模型推理性能、调优OpenAI API参数，到探索新兴的MCP协议以及反思大模

刷抖音、小红书的时候，你是不是经常刷到那种“AI做的漫画视频”？ 这些AI漫剧真的越来越火：随便一条就是几十万点赞，还有不少人用它做内容顺便实现变现。 但很多新手一开始就容易卡住： 到底该用哪些工具？

🧠 一、告别“应用时代”：人机边界的再定义 在 20 世纪末到 21 世纪初，我们使用软件的方式大致是这样的： 👉 打开应用程序 → 输入指令 → 点击按钮 → 等待结果。 看似自然，其实这是一种“人

看到网上不少人都在谈论deepseek开源的Engram，刚好最近某微服务社区也有找我咨询过AI推理面建设相关，也谈一下自己关于在mooncake(kimi开源)的改造试想. 目录 一、核心问题与技术

- **协议感知**：自动识别 OpenAI API 中的 `stream` 字段，分别处理流式（SSE）与非流式（JSON）请求

🌍 一、前言：信任危机与数字孤岛 我们生活在一个 前所未有的数据丰盈时代。 信息爆炸让我们能认识全世界的人，却越来越难判断谁值得信任。 于是，“信任”成了未来社交系统中最稀缺、也最珍贵的资源。 如果

一、Skill技术核心介绍 Skill是一套模块化的可复用能力包，其核心价值在于将特定任务的专业流程、可执行逻辑与资源模板进行标准化封装，让通用AI助手快速升级为具备领域专家级能力的智能代理，彻底解决

最近高强度使用 AI 协助工作，让我不禁有些恍惚：距离传说中的超人类智能究竟还有多远？ 带着这份好奇，我重读了那段波澜壮阔的数学史，试着将人类的智力征途与当下顶尖 AI 的能力版图做了一次对照。

本文将在**语义检索**领域探讨更加接近实战的话题：如何如何选择FAISS的索引类型。**Faiss** 是一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。

引言 在 Spring AI Alibaba（以及更广泛的 Spring AI 和 LangChain 生态系统）中，RunnableConfig 和 OverallState是构建Agent（智能体

LangChain 的创始工程师 Lance 和 Manus 的联合创始人详细探讨了 上下文工程 的概念、策略以及在生产环境中的实战经验。这是一篇基于视频的解读文章.

说句有点酸但也很真实的话：A2UI 这条路，我相信不少人（包括你、也包括我）早就在脑子里推演过了——“别让模型吐代码，吐个 UI 描述，然后客户端用自己的组件去画”。这不是多么玄的发明，甚至有点像常识

💎 本文价值提示 👋 大家好，我是你们的老朋友，那个正在从大数据转型 AI 架构的“老司机”。 在前三篇文章中，我们已经完成了 Python 的“脱胎换骨”： 第一篇：我们用 Type Hints 和

前言 Open-AutoGLM 是一个创新的开源项目，它将本地/服务器上的大语言模型与 Android 手机的自动化控制相结合，实现了基于自然语言指令的智能设备操作。通过结合 vLLM/SGlang

Virtual Try-On 是一个结合 AI 与时尚的炫酷工具，它可以让我们通过 AI 模型将指定的服装试穿在照片中的人物身上。以下是对该技术的通俗解释

一 先别急着造“自己的 Agent 平台” 这两年身边做平台的朋友，基本都踩过同一个坑。 上来就想做一整套“万能智能体平台”：沙箱、工具管理、工作流、知识库、观测，一口气全包。 结果半年过去，业务一个

Ooder定位为A2UI轻量级企业AI框架，核心目标是为轻中型企业AI相关业务系统（如智能表单、数据可视化交互模块）提供“低门槛开发、轻量化部署、快速适配业务”的技术支撑。其控制层设计围绕“注解驱动、

最近 AI 画画特别的火，你能从网上看到非常多好看的图片，于是我就开始了我的安装之旅，我看到的图是这样的。 这样的。 还有这样的。 然后我就开始了我的 AI 安装生成计划。 安装环境 首先我们需要安装

引言：颠覆NLP领域的新架构 2017年，一篇名为《Attention Is All You Need》的论文横空出世，正如其标题所揭示的，它宣告了一个仅凭“注意力机制”就能独当一面的新时代。这篇论文