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【模型手术室】第四篇：全流程实战 —— 使用 LLaMA-Factory 开启你的第一个微调任务专栏进度：04 / 10 (微调实战专题) 很多初学者卡在环境配置和复杂的 torch.train 逻辑上。LLaMA-Factory 的核心优势在于它集成了几乎所有主流国产模型（DeepSeek, Qwen, Yi）和海外模型（Llama 3, Mistral），并且原生支持 Gradio 可视化面板，让你在网页上点点鼠标就能“炼丹”。

【黑马ai测试】判定表+流程图+ai生成测试用例前面我们介绍了表单类页面数据测试使用的等价类划分法，如果有数字范围的则还可以搭用边界值分析法。那么非表单类，例如这种规则类：

Day24：向量数据库 Chroma_FAISS 入门上期咱们搞定了 Embedding 向量化，把文字变成了机器能懂的数字向量。但很多同学把向量生成后就 “乱扔”，导致检索慢、找不到、甚至丢失！今天咱们就给向量找个 “智能豪宅”—— 向量数据库！Chroma 新手友好，FAISS 性能炸裂，保姆级教程 + 完整代码，看完直接写进简历！

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MCP 的三种数据传输模式教程（stdio / SSE / Streamable HTTP）适用日期：2026-03-25 术语说明：本文的“SSE 模式”指旧版 HTTP+SSE 传输（legacy），不是 Streamable HTTP 中可选的 SSE 流式响应。

Linux中部署Qwen3.5大模型先安装uv。这里部署的是Qwen3.5-2B模型，经过实测，跑4B模型显存溢出，只能跑2B参数量的模型。

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GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-03-25)生成于：2026-03-25共发现热门项目： 14 个榜单类型：日榜本期 GitHub 热榜呈现出 AI Agent（智能体）从通用化向垂直领域深耕的显著趋势。技术核心聚焦于 Python 与 TypeScript 构建的多智能体编排框架，如 deer-flow 和 ruflo 展现了复杂任务闭环能力。金融交易与内容自动化成为商业化热点，TradingAgents 与 MoneyPrinter 系列通过 LLM 实现从市场分析到短视频生成的全流程自动化。此外，离线计算与跨模态感知技术异军突起，projec

Spring with AI (5): 搜索扩展——向量数据库与RAG(下)本文代码： https://github.com/JunTeamCom/ai-demo/tree/release-5.0 https://github.com/JunTeamCom/ai-demo-tools/tree/release-5.0/data-loader

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技术速递｜底层机制：GitHub Agentic Workflows 的安全架构作者：Landon Cox & Jiaxiao Zhou 排版：Alan Wang GitHub Agentic Workflows 构建于隔离、受限输出以及全面日志记录之上。了解我们的威胁模型和安全架构如何帮助团队在 GitHub Actions 中安全运行智能体。

一篇文章讲明白：RAG + MCP + Skills + LangChain + LangGraph目录先定总纲：五个技术的核心分工（一句话记住）一、RAG：检索增强生成（大模型的“知识库”）1. 核心问题：大模型的“天生短板”

Day24（进阶篇）：向量数据库 Chroma_FAISS 深度攻坚 —— 索引优化、性能调优与生产级落地Day24 基础版我们完成了向量数据库的入门落地，但基础版在生产环境中漏洞百出：Chroma 检索延迟高、FAISS 索引易丢失、百万级向量库性能雪崩、持久化机制不完善… 这些才是资深玩家要解决的核心问题。

Claude国内使用（切换国内模型服务）Claude 官网官方文档安装claude：配置文件路径因系统而异：macOS / Linux：Windows（PowerShell）：

如何从海量文献中跨界汲取创新灵感？在科研的漫长旅途中，许多深耕单一领域的科研人员常常面临一种无形的困境：学科视野的局限。长期专注于特定的细分领域，虽然能带来精深的专业知识，但也容易导致思维固化。当研究遇到瓶颈，急需寻找新的突破口时，往往难以主动、有效地从其他学科汲取方法或理论灵感。这种“管窥”效应，使得许多潜在的交叉学科创新点被埋没在浩如烟海的文献之中。

数据团队该醒醒了：AI智能体不是你的下一个仪表盘2026年初，科技投资公司Prosus宣布了一个惊人的数字：其全球生态系统中已部署37,000个AI智能体——而就在半年前，这个目标还被外界视为“疯狂”。

GPT-5 API 完全指南：性能实测、成本测算与接入方案（2026）上周 OpenAI 正式发布 GPT-5，我当天晚上就开始折腾 API 接入。说实话，从 GPT-4o 一路用过来，这次升级的幅度属实把我整不会了——上下文窗口直接拉到 256K，原生支持音频输入输出，推理能力在几个核心 Benchmark 上把 Claude Opus 4.6 和 Gemini 3 都压了一头。GPT-5 是 OpenAI 在 2026 年 3 月发布的旗舰大模型，核心升级包括 256K 上下文、原生多模态（文本/图像/音频/视频理解）、大幅提升的推理与代码能力，以及全新的 Struct

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2026 企业 AI 选型博弈：自研大模型底座的“研发黑洞” vs. 标准化 Agent 平台的“效能突围”在 2026 年 3 月的今天，全球大模型产业已正式跨越了“参数竞赛”的奇点，进入到以“任务执行能力”为核心的生产力落地阶段。根据最新行业数据，2026 年 2 月中国 AI 大模型周度 Tokens 调用量已突破 5.16 万亿次，这一里程碑标志着 AI 已经从实验室的 Demo 演变为企业数字化转型的底层操作系统。然而，站在技术架构的十字路口， CTO 与首席架构师们面临着一个残酷的抉择：是投入数亿资金自研底座以寻求“技术定价权”，还是采购标准化的 Agent 平台实现业务逻辑的快速闭环？本文将从资源

OpenClaw通过ROS控制机器人完整教程整理了一篇关于OpenClaw通过ROS控制机器人的详细教程。添加以下内容：示例配置：完成以上步骤后，执行以下命令验证系统是否正常工作：

Context Window：上下文窗口”“token 上限“上下文窗口”“token 上限”—— 产品跟你说 “要处理 Context Window”，你是不是以为要学浏览器窗口原理？nonono！对前端来说，这词翻译过来就一句话：“AI 记不住太多聊天记录，超过一定长度就会忘事”—— 你要做的，就是 “别让聊天记录太长”，仅此而已！

每日 AI 研究简报 · 2026-03-25（本文借助 AI 大模型及工具辅助整理）一句话总结：今日 MIT 发布可穿戴机械手控制技术、英伟达 CEO 黄仁勋宣布"已实现 AGI"、OpenAI 洽购核聚变能源、快手可灵 AI 年化收入突破 3 亿美元——AI 正在从实验室走向产业落地。

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多智能体概述多智能体系统通过协调多个专职智能体或组件来完成复杂流程。并非所有复杂任务都需要多智能体——单个智能体配合合适的工具与提示词往往就够用。我们何时采用多智能体模式更有价值，以及 AgentScope 支持哪些模式？

AI-ViewNote：把网课和会议视频自动卷成结构化笔记开源地址：https://github.com/liangbm3/AI-ViewNote （欢迎提 Issue 和 PR，求个 Star ⭐）