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[图挖掘]GCN模型训练——从0到1完整项目代码：https://github.com/ziyifast/Demo/tree/main/1-AI/GCN-Fraud-Detection

AI Agent学习：打通真实世界：Agent 工具分类与设计原则（李博杰《深入理解 AI Agent》4.1 4.2观后总结）核心问题：工具是大模型大脑连接真实数字世界的手脚感官；本章解决工具选择、异步与事件两大核心挑战两个观察维度：调用方向、作用对象

全栈AI实战：基于 TypeScript + LangChain + MCP 的企业级智能研发助手全栈AI实战：基于 TypeScript + LangChain + MCP 的企业级智能研发助手（含 Skill 体系 / 插件机制 / Agent Harness 完整工程实现）

豆包智能体把对话批量导出为Word或PDF的正确顺序2026年7月4日，多家媒体报道豆包、千问将于2026年7月15日下线智能体功能。公开报道中提到，豆包用户仍可在一段时间内查看并自行保存智能体信息及历史对话数据，2026年10月15日后相关数据将按隐私政策处理，后续无法在豆包内查看或恢复。

Ace Data Cloud 两条变现路径：推广平台，还是做自己的白标 AI 平台？AI 应用、模型 API、自动化 Agent、内容生成工具正在快速进入企业和个人创作者的日常工作流。很多人已经不再只关心“某个模型能不能用”，而是更关心：我能不能把这些能力稳定地交付给自己的用户？能不能形成持续收益？

视觉 Token 是什么？图片是怎么送进大模型的？🎯 博主简介你好，我是安逸，CSDN「人工智能技术领域新星创作者」，码龄 6 年。博客总访问量 31万+，博客粉丝 1.2万+。

视频模型卷向第二个维度，生数科技 Vidu S1 打响第一枪编辑：前沿在线编辑部你觉得视频大模型接下来会卷什么？更高的分辨率？更长的时长？更逼真的画质？这些当然还会继续卷。而且卷得很凶。就在过去三个月里，头部模型已经从 1080P 卷到了原生 4K，时长从十几秒卷到了三十秒。

AI Gateway 与直连 LLM API 的应该怎么选，一篇文章说明白企业 AI 的投入正在快速增长。PwC 在 2025 年 4 月对 308 位美国企业高管的调查显示，88% 的受访者计划在未来 12 个月内增加 AI 相关预算。Deloitte 2026 年的 AI 基础设施调查则发现，86% 的受访企业预期未来三年 AI 基础设施预算将翻三倍以上。

告别“复制-粘贴-崩格式”：ChatGPT鸿蒙版导出word格式的底层技术重构在鸿蒙生态里用AI办公，最熟悉的流程往往是这样的：在ChatGPT里拿到一段带代码块、公式、流程图的回答，选中、复制，打开WPS，粘贴——然后眼睁睁看着LaTeX公式碎成一堆$$符号，Mermaid流程图变回纯文本箭头，代码缩进荡然无存。你开始手动调格式，折腾十几分钟，文档勉强能看，但下一次对话又来一轮。

冷雨夜中漫步

DeepSeek Harness：一切皆插件的 AI Agent 框架深度解析本项目是 DeepSeek AI 推出的开源智能体框架（Agent Harness），解决现有 AI Agent 系统扩展性差、能力耦合重、模型绑定死板的问题——传统 Agent 要新增一种工具就得改核心代码，要换一家模型提供商就得重写适配层，落地后开发者可以通过「写一个插件」零侵入地扩展工具、接入任意 LLM、替换执行沙箱，从构想到可运行的 Agent 只需一个 YAML 配置。

AI大佬的小弟

大模型名词精讲15：Agent Orchestrator（智能体编排器）一群专业Agent组队干活，效率远超单打独斗。但问题来了：谁来决定任务怎么拆、谁干什么、干完了怎么汇总？如果没有人"指挥"，一群Agent就像没有项目经理的团队——各自为政、重复劳动、互相冲突，我们又该如何面对呐？

Prompt 缓存与上下文压缩：把 Token 账单砍一刀的实操清单独立专题 · 成本优化加餐相关阅读：drafts/llm-07-cost.md（全链路成本治理）Agent 上线第三周后，账单往往不是因为「答得更长」，而是同一套 system、工具 Schema、规章前缀，每轮对话又被完整计费一遍。Prompt 缓存和上下文压缩，是少数能在不砍模型档位的前提下，立刻压低输入 token 的两把刀。

AI导出鸭PC端

Gemini流程图怎么导出？AI导出鸭一键解决格式兼容难题AI 导出鸭、Mermaid 流程图表、跨终端导出、格式无损、智能转换用 Gemini 生成流程图早已不是新鲜事，但真正让人头疼的永远是那一句：“Gemini流程图怎么导出”。复制粘贴丢结构、手动改格式耗时、多端协作乱码频出——这些导出痛点正在吞噬 AI 带来的效率红利。本文将从项目痛点出发，拆解技术方案，对比五类主流导出方式，并用真实数据与体验告诉你：AI 导出鸭如何用一个工具终结所有导出难题。

SSE 流式响应多行文本编码方案AI 聊天流式接口（SSE）推送的 thinking/reply 等文本事件常包含换行符（\n）。SSE 协议以 \n 作为帧分隔符，data: 字段中若出现裸换行，多行内容会被拆帧；非标准解析器（手写 fetch 按行解析、部分按行转发的代理）会把不以 data: 开头的行当作未知字段丢弃，导致返回信息丢失。

AI基础系列（1）| 向量、矩阵、张量在AI中分别扮演什么角色？写这篇文章的原因很直接：如果不理解这三类数据结构的本质和分工，就很难真正看懂一个神经网络在做什么。本文将从实际应用出发，讲清向量、矩阵、张量在AI中的具体角色，并给出表格、示意和常见问题解答，帮助读者建立“形状思维”。

Gemini鸿蒙版导出word格式的终极解法：AI 导出鸭如何重构AI内容落地链路当生成式AI让内容创作从“小时级”变为“秒级”时，一个极具讽刺意味的瓶颈出现了：把Gemini生成的那段结构精美、含复杂表格与流程图的回答，导出为一份标准的Word文档，往往需要花费比AI生成本身更长的时间。

慧都小妮子

C# 实现AI合同审查：从读取、风险标注到批量签发合同审查是企业采购、人事、法务中高频却重复的工作：从 Word、PDF 中提取签约方、有效期、付款条件与违约条款，再逐条比对企业标准。传统做法要么人工逐页通读，要么为每个模板编写字段映射代码，难以应对格式各异、数量波动的合同流入。本文以供应商协议审查为例，演示如何借助 Spire.Agent.Office 在 .NET 中用自然语言指令完成合同读取、风险标注与摘要生成，并对比三种自动化方案与能力边界。

langgrah使用pgsql做会话存储会自己创建表吗是的，LangGraph 使用 PostgreSQL 做会话存储时，会自己自动创建所需的表。你不需要手动编写 SQL 建表语句，LangGraph 提供了内置的方法来完成这一步。具体机制如下：