ai

AI视频创作笔记（六）动画短片制作目录一、整体流程二、编写故事剧本、脚本三、用脚本生成分镜图片前期准备提示词结构提示词描述技巧图片修改技巧

【AI面试】小白理解大模型：自注意力机制如何使大模型能够捕捉长距离依赖关系，它跟RNN有什么区别?1.自注意力原理词元生成 Q/K/V，全局计算注意力权重并加权融合；词与词直接关联，杜绝信息损耗；多头注意力强化特征，位置编码补充语序，以此捕捉长距离依赖。

人月神话-Lee

【WWDC】Core AI：iOS 端侧大模型新纪元2026年度WWDC在北京时间凌晨1点召开，这次介绍了苹果全新的端侧 AI 模型部署框架——Core AI，作为驱动 Apple Intelligence 的底层推理框架，它现在正式向开发者开放。这个框架对 iOS 开发工程师的深远意义。

一锅炖出任易仙

创梦汤锅学习日记day29今天在大模型方面，成功在本地部署了ollama模型管理器与llama模型，成功在python环境调用了这个本地模型，实现了一个简单的聊天机器人（实现10轮对话记忆）

宇树科技回应联合英伟达开发“H2+”人形机器人，预计今年下半年正式亮相英伟达（NVIDIA）首席执行官黄仁勋日前宣布，已与本土具身智能企业宇树科技达成合作，联合推出新一代人形机器人参考设计“H2+”。

2026 Mac 本地大模型部署深度解析与混合架构指南Apple Silicon 经过多年的架构演进，在本地运行大语言模型的体验已经达到生产环境的标准。随着 2026 年 Ollama 0.19 版本的发布以及底层推理引擎全面切换至 MLX，Mac 设备的生成速度和资源利用率那就不一样了，堪称熹妃回宫。

MicrosoftReactor

技术速递｜以 Token 经济学驱动的架构：混合模型、AI Runway、AKS Kata MicroVM 与 MCP作者：卢建晖 - 微软高级云技术布道师排版：Alan Wang在 2024 年和 2025 年的大部分时间里，“Agent”更多还是一个演示概念。而到了 2026 年，它已经成为云账单中的一个独立成本项。

蜂蜜黄油呀土豆

Agent 循环：观察、思考、行动（ReAct 入门）LLM 本身只是一个"自动补全器"：你输入一段字符串，它输出一段字符串。它读不了文件、跑不了查询、开不了浏览器、也无法核实事实。一旦信息过时或错误，模型会一脸自信地说错话然后停下。

财经资讯数据_灵砚智能

基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化（夜间-次晨）2026年6月8日关于本文：这是一篇Python自动化数据采集与NLP分析的技术实践笔记。使用的技术栈包括：Python爬虫、jieba/SnowNLP情感分析、TF-IDF关键词提取、LDA主题模型、Matplotlib数据可视化。本文由脚本自动生成，仅记录技术实现过程，所有数据来源于公开渠道。基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化（夜间-凌晨）

MonkeyCode：长亭开源的企业级AI开发平台，GitHub 3.2k Star！最近在做团队AI工具选型时，关注到长亭科技开源的 MonkeyCode 项目（GitHub 3.2k Star）。它是一个覆盖需求→设计→开发→Review完整流程的AI研发基础设施，采用 AGPL-3.0 协议开源。

WCS可能用到充备{"instruction":"你是自动化立体仓库WCS核心调度专家，负责解析WMS任务、调度堆垛机/RGV/AGV/输送线、路径规划、设备协同与异常处置，输出精准可执行的设备调度指令与逻辑","input":"你是自动化立体仓库WCS核心调度专家，请列出立库可能用到的设备全部列出来。","output":"自动化立体仓库WCS管控的全品类设备分类如下： 1. 核心存取设备：巷道堆垛机、双深堆垛机、四向穿梭车、两向穿梭车、轻型料箱堆垛机、提升机（垂直输送机）； 2. 平面转运设备：RGV有轨穿梭车、AGV

大模型常见面试题与生产实践不可靠分为： 1 召回不相关。2 关键信息漏掉 top-k没命中 3 来源过时 4 多源矛盾1 离线评估 2 多来源一致性交叉验证，不符合就降权 3 来源信任度 4 不可靠怎么救：1 rerank重盘，cross-encoder重新打分，2 query改写+二次检索， LLM改写query 再查一次，3 兜底，让模型说不会，转人工 5 用户透明：把命中来源，置信度，是否多元交叉都暴露在前端，再加反馈按钮收点踩做闭环

【GPU架构】硬件基础详解💞目的：本系列是个人整理为了AI Infra面试的，整理期间苛求每个知识点，平衡理解简易度与深入程度。 🥰来源：材料主要源于web资料进行的，每个知识点参考热门博客和国产AI助手，其中也可能含有一些的个人思考。 🤭结语：如果有帮到你的地方，就点个赞和关注一下呗，谢谢🎈🎄🌷 🌈系列文章：【AI Infra面试】基础学习汇总篇

行走编程：把你的 Mac 变成一台随身 AI 开发工作站前几个月，我发现自己的编程习惯正在发生变化。以前写代码的时候，我必须坐在电脑前：开发工作和电脑被牢牢绑定在一起。

特长腿特长

Cherry Studio 通过 MCP 接口操作 Obsidian 完全指南更新日期：2026-06-09 适用版本：Cherry Studio ≥ v1.1.13、Obsidian ≥ 1.7.2

从 GUI 到 LUI 的进化，报表工具也有了 CopilotAI 时代，软件开发相关工作正被全面重塑——从理解意图、自动生成代码，到补全逻辑、辅助调试错误、自动编写测试用例，AI 已深度融入开发的每一个环节，推动整个领域经历前所未有的生产力重构然而，在这场重构的浪潮中，报表开发却像一个被遗忘的孤岛，迟迟未能迎来自己的智能时刻

[MAF预定义Agent中间件-03]FunctionInvocationDelegatingAgent：将AOP引入函数调用工具让Agent具备了与外界交互的能力。按照工具的执行，MAF的工具可以划分为服务端或者承载端工具和客户端工具两大类。前者在承载LLM的服务器端执行，以Hosted前缀命名的工具（比如HostedCodeInterceptorTool、HostedWebSearchTool和HostedImageGenerationTool）基本属于这一类；后者是在客户端（Agent端）定义的函数，通过AIFunction来表示。大部分Agent都会涉及AIFunction，通过一种调用拦截机制将AOP引入函数调用是很有

DS随心转插件

AI导出鸭深度评测：DeepSeek 转 Word 实战表现与边界分析在日常的技术写作和文档整理中，我们常常面临一个令人头疼的痛点：从各类 AI 助手或技术社区获取的内容，往往是以 Markdown 格式呈现的。这种格式虽然对开发者友好，但在需要提交正式报告、与客户共享或进行归档时，Word 文档（.docx）依然是职场和学术界的硬通货。手动复制粘贴不仅效率低下，更致命的是会丢失原有的排版结构——标题层级错乱、代码块失去高亮、表格变成杂乱的文本，甚至数学公式直接显示为源码。这种“格式崩塌”让原本高质量的內容大打折扣，迫使我们在格式调整上浪费大量宝贵时间。AI导出鸭正是为解决

[MAF预定义ChatClient中间件-06]利用ImageGeneratingChatClient开发专业图片生成Agent我们目前已经有相当专业的图片生成的模型，它可以利用我们提供的文本提示来生成高质量的图片，但是由于我们对文字的驾驭能力不够，写不出迎合LLM的提示词。ImageGeneratingChatClient中间件结合我们注册的ImageGenerator将两者结合在一起：我们通过与Agent对话的方式说出我们对生成图片的描述，LLM根据我们的描述返回专业的提示词文本。注册的ImageGenerator将提示词提交给专门负责图片生成的模型来生成图片。