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1：跟着【杨中科】学大模型专栏介绍主讲者是：杨中科b站视频地址为：.NET+AI应用开发1-为什么要学AI开发，不下牌桌就是赢_哔哩哔哩_bilibili

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从 Chat 到 Agent：Solon AI 带你进入“行动派”大模型时代在过去的一年里，我们已经习惯了与 AI “聊天”。但当你试图让大模型帮你在数据库查数据、给客户发邮件、或者自动排查系统日志时，你会发现：只会“说”的对话框，无法直接解决复杂的业务逻辑。

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2：调用大模型下面我从概念 → 原理 → 能力边界 → 典型形态 → 产业与应用 → 局限与趋势这几个层次，对大模型（Large Language Model / Foundation Model）做一个系统、去营销化、偏工程与架构视角的总体介绍。

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安全稳定，是企业部署智能体的基础在应用智能体进行智能化转型的实践中，很多企业都发现，智能体是否真正安全、稳定、可控，比它是否聪明更重要。

AI → JSON → UI过去两年，AI 生成 UI 的实践基本集中在两种路径上。第一种是直接让模型生成 JSX、HTML 或 CSS。这条路线的优势在于自由度极高，模型几乎不受约束，看起来“什么都能写”。但在真实工程环境中，这种方式几乎不可控：输出结构不稳定，无法保证组件边界，难以做权限与审计控制，生成的代码经常无法编译或违背工程约定，更重要的是，它与实际业务中的组件体系和设计系统严重脱节。

智析单词书 - AI 驱动的深度英语词汇学习平台智析单词书（GPT-Wordbook）是 AI 驱动的深度英语词汇学习平台，精选 8000+ 核心词汇，利用 GPT 模型深度解析每个单词的词义、例句、词根、词缀、文化内涵与使用场景，从理解本质出发构建长期记忆。

AI搜索重构流量格局：企业如何通过GEO优化抢占品牌推荐位当用户在DeepSeek中询问“工业软件哪家强？”或在豆包里搜索“本地可靠的设备维修服务”时，AI的回答正悄然决定品牌的命运。传统搜索引擎优化（SEO）的逻辑在生成式AI面前逐渐失效，企业面临前所未有的“品牌隐身”风险。生成式引擎优化（GEO）应运而生，它专为AI的认知逻辑设计，旨在帮助品牌在AI的主动推荐中占据一席之地。本文将从技术原理、实战路径、行业适配到成效衡量，为企业决策者提供一份抢占AI搜索流量红利的系统性导航指南，并探讨如何借助如BugooAI布谷这样的专业服务，高效构建AI时代的品牌知识资产

sse学习今天在学习ai，看到了一行代码transport=“sse”，一瞬间想不起来sse如何用语言来表达。sse：服务器主动实时的向浏览器推送数据 websocket:全双工通信

什么是 AI Agent 详解？https://manus.im/appAI Agent（人工智能代理）是一个能够自主感知环境、做出决策并执行动作的智能系统。与传统的 AI 系统（如简单的聊天机器人）不同，AI Agent 具有以下关键能力：

AI一周事件（2026年01月07日-01月13日）（本文借助 DeepSeek 和 ChatGPT 辅助整理）时间：2026-01-09事件：北京智源人工智能研究院发布年度趋势报告，提出 2026 年十大 AI 技术趋势。报告指出，AI 正从追求参数规模与语言能力，转向对物理世界底层秩序的理解、建模与预测。重点方向包括：世界模型、具身智能、多智能体通信协议、合成数据、推理优化与 AI 安全等。

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吴恩达深度学习课程五：自然语言处理第一周：循环神经网络课后习题与代码实践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：本篇为第五课第一周的课后习题和代码实践部分。

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GEO优化服务商深度评测：实战选择指南随着AI搜索成为主流，GEO优化（生成式引擎优化）成为企业获客新战略。本文深度对比了不同GEO服务商在技术架构（AI原生vs传统升级）、服务模式（快速见效vs长期共建）与平台行业适配三大维度的核心差异，并以BugooAI布谷为例解析了其全栈闭环解决方案。旨在为市场总监、营销负责人提供一套科学的评估框架，帮助企业在AI搜索红利期选择对的伙伴，构建可持续的竞争优势。

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基于大模型的发票识别系统项目地址https://github.com/rucijiandan/invoice

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LangChain1.0学习LangChain1.0是一个专为构建生产级AI智能体（agent）而设计的轻量，稳定，模块化的框架，底层基于LangGraph实现，支持工具调用，持久化，流式响应，人工干预。 LangChain 不是一个大模型，而是一套帮开发者快速搭建基于大模型的智能应用的 “脚手架 + 工具箱”，用通俗的话讲，就是让大模型 “能记忆、能联网、能干活、能处理自己不擅长的事” 的桥梁工具。

Agent实战！从创意到突破：构建一个多智能体协作的研究创意生成系统当研究灵感枯竭时，你是否希望有一个智能助手团队帮你 brainstorm？今天，我将分享如何使用 OpenAgents 框架构建一个多智能体协作系统，让 AI 们协同工作，从多个维度生成、优化和评估高质量的研究创意。

RAGFlow 全面接入 MinerU 2.0，支持 pipeline、vlm-transformers、vlm-sglang 三种模式，解析精度大幅度up在企业级RAG（检索增强生成）落地过程中，“文档解析精度”始终是决定应用效果的核心瓶颈——扫描件的模糊文本识别错误、表格结构还原失真、多模态内容（图文混排）信息丢失，往往导致后续分块、检索环节出现连锁问题，最终影响大模型应答的准确性。作为专注深度文档理解的开源RAG引擎，RAGFlow近期完成重大升级：全面接入MinerU 2.0解析引擎，新增pipeline、vlm-transformers、vlm-sglang三种解析模式，彻底重构文档处理链路，实现复杂格式文档解析精度的跨越式提升。本文将从技术原理、

EmbeddingRWKV State-Centric Retrieval with Reusable StatesAuthors: Haowen Hou, Jie YangDeep-Dive Summary: 以下是论文部分的中文总结：

Spring ai 指标监控Spring AI 基于 Spring 生态系统中的可观测性功能，为 AI 相关操作提供洞察能力。启用可观测性功能需要 spring-boot-actuator 模块。在项目的 Maven pom.xml 构建文件中添加 Spring Boot Actuator 依赖：

Prompt 工程--“骗出” System Prompt在和大模型交互的过程中，总是一问一答的形式。和人交流类型，不过模型“人”可能并不聪明。得用大量的提示词告知 context，spec 等等其他内容，回答才能比较理想。

Gemini CLI 进阶：构建安全的MCP连接与验证策略随着Model Context Protocol (MCP) 的普及，越来越多的开发者开始使用Gemini CLI来调试和连接各种MCP服务器。无论是连接简单的工具集，还是对接Google Cloud上有着严格权限管控的企业级服务，选择合适的验证方式对于保障安全性和可用性都不可或缺。