大模型真好玩

本文分享了利用AntV Infographic可视化引擎，通过声明式配置快速生成精美信息图。同时结合Trae Solo与Vibe Coding方法，构建智能体实现自然语言描述自动转换为图表的生成器。

本篇分享笔者系统系统总结并验证了行之有效的Vibe Coding编程方法论，展示了如何利用 Trae Solo，高效构建多模态 RAG 系统的前端界面，完成了整个多模态RAG系统全栈应用的闭环。

本文以通俗易懂语言深度解析DeepSeek近期两大突破：Math-V2首创“自验证训练法”，自我博弈极大提升数学推理能力。V3.2整合可扩展GRPO框架与海量Agent数据，跻身全球顶尖开源模型行列。

本期笔者借助 Trae Solo快速实现了将LangChain智能体接入Chatbox客户端的完整流程。这不仅为智能体提供了一个轻量、便捷的调用入口，也亲身感受到了“自然语言驱动开发”的高效与直观。

本文分享了基于LangChain的PDF文档处理的全流程，涵盖PDF解析、文本分块、引用溯源等核心技术，并通过完整代码示例展示了如何实现具备文档引用功能的问答系统，为构建实用化多模态RAG应用提供指导

本文详细分享了Coze知识库的基础知识与使用指南，作为一套集存储、管理、检索与应用于一体的知识管理解决方案，用户需要深入理解Coze知识库功能特性，结合具体应用，为智能体的能力扩充提供了强有力的支持

本期分享通过集成全模态大模型的能力，成功构建了支持图片和音频分析的多模态 RAG 系统。这种端到端的解决方案大大简化了传统多模态处理的复杂性，展现了未来大模型技术的发展趋势。

本文分享Gemini 3.0模型的核心特性，它以全方位性能优势超越GPT-5.1等主流模型，凭借其卓越的编程能力被誉为“AI梦工厂”。它不仅是技术的飞跃，更预演了以Agent为核心的未来开发范式。

本文介绍了基于LangChain1.0开发多模态RAG系统的核心架构，通过前后端分离架构，构建支持文本、图像、音频和PDF处理的四大功能模块。同时编写测试智能问答基础模块的开发工作，为后续扩展打下基础