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Java大模型后端开发全流程指南用 Java 做大模型后端，整体可以理解为两件事：把“模型能力”包装成一个可靠的服务（API）让业务方（Web/小程序/APP/内部系统）能安全、高效地调用它

高考志愿填报辅助系统高考志愿填报辅助系统是一个专为高考学生、教师和教育机构设计的综合性平台，旨在提供全面的高校招生信息查询、志愿填报分析、AI智能问答等功能，帮助学生科学合理地进行高考志愿填报决策。

努力的光头强

《智能体设计模式》从零基础入门到精通，看这一篇就够了！文章详细介绍了AI智能体设计模式中的规划模式，这是让AI"先思考再行动"的关键机制。通过目标理解、任务分解、步骤排序和执行调整四个阶段，AI能分解复杂任务、保持方向一致性并进行动态优化。文章还探讨了LangChain实现、思维树、Google ADK规划引擎等内容，强调规划模式是智能体从"指令执行"迈向"理性决策"的转折点，是实现真正AI智能的基础。

哥布林学者

吴恩达深度学习课程二：改善深层神经网络第三周：超参数调整，批量标准化和编程框架（四）编程框架此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。课程相关信息链接如下：本篇为第二课的第三周内容，3.10的内容。

硬刚GPT 5.1，Grok 4.1来了，所有用户免费使用！还得是马斯克，直接杠！就在OpenAI发布GPT-5.1没几天，马斯克这边就坐不住了。刚刚，xAI官宣推出最新版本Grok 4.1，直接面向全球所有用户免费开放。

Solon AI 开发学习 - 1导引Solon AI & MCP ，是 Solon 官方推出的 Java 智能体应用开发框架。旨在为 Java 开发者提供统一的接口抽象层，简化与 OpenAI、DeepSeek、QWen 等主流 AI 模型的集成流程，以及简化 Mcp 的开发体验。同时支持 Java 8 到 Java 25。

天草二十六_简村人

docker安装MoneyPrinterTurbo，实现文本转视频的本地私有化部署前文我们已经搭建了文本转图片、文本转音频两种转换工具，尚缺文本转视频的这种工具。想要把文本转为视频，需要以下几个素材：

云安全联盟大中华区

构建AI原生工程组织：关于速度、文化与安全的经验不久前，我领导了一家快速发展的科技公司的工程组织的转型。我们的目标是从一个传统的、高功能的团队转向一个完全围绕人工智能原生原则构建的团队。

AI研究-129 Qwen2.5-Omni-7B 要点：显存、上下文、并发与成本Qwen2.5-Omni目前开源提供的是7亿参数（7B）版本。相对于GPT-4等数千亿参数的闭源模型，7B的规模非常小巧，这带来了低资源占用和易部署的优势。在FP16精度下模型权重约需14GB显存，使用INT4量化后可压缩到<4GB，使普通PC甚至高端手机都有能力运行。

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前端开发者如何拥抱 AI-Agent（科普）在人工智能领域，Agent 到底扮演着什么角色？我们可以把这个世界抽象成能力 → 执行 → 系统 → 生态四层：

带刺的坐椅

Solon AI 开发学习 - 1导引Solon AI & MCP ，是 Solon 官方推出的 Java 智能体应用开发框架。旨在为 Java 开发者提供统一的接口抽象层，简化与 OpenAI、DeepSeek、QWen 等主流 AI 模型的集成流程，以及简化 Mcp 的开发体验。同时支持 Java 8 到 Java 25。

哥布林学者

吴恩达深度学习课程二：改善深层神经网络第三周：超参数调整，批量标准化和编程框架（三）多值预测与多分类此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。课程相关信息链接如下：本篇为第二课的第三周内容，3.8到3.9的内容。

天草二十六_简村人

dify中级入门示例--使用知识库搭建智能客服机器人参考官方文档知识库功能将 RAG 管线上的各环节可视化，提供了一套简单易用的用户界面来方便应用构建者管理个人或者团队的知识库，并能够快速集成至 AI 应用中。

谷歌搜索全面AI化：SGE如何重构我们的搜索体验与营销格局人工智能搜索正在迅速改变人们发现内容和与品牌互动的方式。谷歌人工智能产品首席产品经理Logan Kilpatrick在X平台（原推特）发文称，谷歌搜索的"AI模式"将"很快"成为默认设置，随后又澄清了相关表述。但若此举成真，SEO行业可能面临何种冲击？尤其考虑到谷歌数据显示，每月有超过1亿活跃用户使用AI模式进行搜索。

iFlow CLI Hooks 「从入门到实战」应用指南Hooks（钩子）是 iFlow CLI 中的事件驱动机制，允许您在特定的生命周期事件发生时自动执行自定义命令。通过配置 Hooks，您可以实现工具调用前后的自动化处理、环境设置增强、会话停止时的清理操作等功能。

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练习项目：基于 LangGraph 和 MCP 服务器的本地语音助手本项目旨在构建一个在本地计算机上运行的个人语音助手，以替代功能有限的商业产品。该助手能够处理比简单语音命令更复杂的任务。项目利用了大型语言模型（LLM）智能体和 MCP (Machine-to-Machine Communication Protocol) 服务器的最新技术，实现了从语音识别、意图理解、工具调用到语音合成的完整流程。

基于AI Agent模板：快速生成 SQL 测试数据DigitalOcean 云平台一直在不断研发以代码为核心的项目，帮助用户快速构建可投入生产的应用程序，并能根据自己的需求进行扩展。

使用 LLM + Atlassian MCP 1小时生成年终总结每到年底，技术人员都需要编写年终总结。这个过程通常面临以下挑战：以一个完整的工作年为例，通常包括：本方案通过 LLM + Atlassian MCP，将这个时间缩短到1小时以内（效率提升90%以上），且结构更规范、内容更完整。

增强AI编程助手效能：使用开源Litho（deepwiki-rs）深度上下文赋能iFlow在AI辅助编程的日常实践中，无论是使用字节TRAE、阿里iFlow，还是Codex、Claude Code等智能编程助手，开发者都面临着一个共同的挑战：上下文理解的局限性。这些AI工具虽然强大，但主要依赖两种方式获取项目信息：