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智造短剧新引擎：火山引擎上线「火山剧创 1.0」，制作效率提升 80%近日，火山引擎正式发布了一站式 AIGC 短剧创作平台——「火山剧创1.0」。该平台深度适配火山引擎自研大模型，并依托多智能体（Multi-Agent）架构与火山方舟算力底座，旨在为专业短剧制作团队提供覆盖全生命周期的端到端解决方案。

换脸工作流学习1、新建工作流2、开始节点，2个输入参数，2个图片3、添加图像处理节点，这个节点是收费的4、图像生成节点，相关参数设置

模型预训练：Hugging Face Transformers 基础0. 环境安装1. Pipeline2. Tokenizer3. Model4. Config5. Datasets

哥布林学者

深度学习进阶（二十六）现代 LLM 的核心架构设计其一：RMSNorm上一篇我们介绍了旋转位置编码 RoPE ，它通过在 QK 点积中注入旋转矩阵，让注意力自然而然地感知到相对位置。如今 RoPE 已经成为几乎所有主流开源大模型的位置编码标准。

[实战] 2026机械加工(Machining)数字化质量控制：从GD&T图纸识别到检验计划自动化在 2026 年的机械加工（Machining）领域，数字化转型已从“选选项”转变为“生存项”。面对日益复杂的精密零件加工需求，如何快速、准确地将工程图纸上的几何尺寸与公差（GD&T）转化为结构化的检验计划（Inspection Plan），是提升质量管理效率的核心痛点。本文将从实战角度出发，分享一套标准化的数字化图纸处理与质量控制流程。

星球奋斗者

Vibe Coding：氛围编程Vibe Coding，氛围编程，是一种用自然语言描述想法，让 AI 编程工具生成、修改、运行和调试代码，开发者主要通过观察结果和继续提要求来推进软件开发的方式。

多模态记忆：让 AI Agent 记忆各种类型的信息多模态记忆是指让 AI Agent 能够记忆和理解多种类型的信息，包括文本、图像、音频等。这能显著提升 Agent 的能力。

第一章 Agent 为什么会出现讨论 Agent，最容易从词开始：模型、工具、工作流、记忆、规划、技能、多 Agent。这些词堆在一起，看着像目录，其实没回答问题。换一个角度，从一个具体任务出发会清楚得多。

创业公司如何实现持续增长我们创业初期，用户增长很快，但很快就遇到了瓶颈：新用户增长缓慢，老用户流失严重。后来我们建立了数据驱动的增长体系，现在每个月都能保持稳定的增长。

DeepSeek 大模型落地应用与场景实战指南在企业日常运营中，我们常常面临这样的困境：海量的文档沉睡在服务器角落，新员工入职培训周期漫长，客服团队重复回答着相同的基础问题，而研发人员则耗费大量时间在 boilerplate 代码的编写与调试上。这些痛点不仅拖慢了业务迭代的速度，更消耗了团队宝贵的创造力。随着大语言模型技术的成熟，构建一套能够理解企业私有知识、辅助多场景工作的智能系统已不再是科幻构想，而是触手可及的工程实践。

13-大模型智能体开发工程师：工具使用（Tool Use）范式系列文章导航：AI系列文章导航目录-持续更新中📝 本文摘要：本文阐述Tool Use的完整概念层级（Tool Use→Function Calling/MCP/Skill等实现方式），详解工具描述规范（name/description/parameters JSON Schema）、工具选择策略（模型自动选择/强制调用/禁用）、工具结果处理（结构化返回→模型理解→下一步决策），对比不同模型工具调用能力差异，以及从Function Calling到MCP协议的标准化演进方向。

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图像处理特征提取新手实战指南刚开始接触图像分析时，最让人头疼的往往不是复杂的模型架构，而是面对一张原始图片不知从何下手。很多开发者在教程里看过了各种高精度的识别结果，轮到自己实操时，却卡在环境配置冲突、图片格式不统一，或者提取出的特征数据根本没法用这些基础问题上。其实，无论后续是要做简单的颜色统计，还是训练深度的卷积神经网络，一套稳定、清晰的特征提取流程才是地基。如果地基没打好，后面调参再努力也是事倍功半。

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图像处理之形态学处理新手实战指南在处理图像数据时，我们常常会遇到一些令人头疼的“噪点”：比如文档扫描后留下的斑驳黑点、显微镜照片中断裂的细胞边缘，或者是车牌识别中因为光照不均导致的字符粘连。这些问题如果直接丢给后续的识别算法，准确率往往会大打折扣。很多初学者第一时间想到的是用高斯模糊或者锐化滤镜，但在处理这种基于形状和结构的缺陷时，传统滤波效果往往不尽如人意，甚至会让原本清晰的边界变得模糊不清。

面向Agent权限系统的快速审计工具一个面向Agent权限系统的快速审计工具，主要用于自动化收集、统计、分析和导出系统授权行为的审计日志。其设计目标是为系统管理员和安全审计人员提供轻量化、可落地的审计能力，覆盖风险监控、异常行为检测、合规性数据导出等核心场景。程序基于Python 3开发，依赖自定义的AuditLogger类（来自src.audit_service.logger模块）实现日志全生命周期管理，通过模块化设计将审计流程拆解为统计概览、高风险事件筛查、特定Agent行为追踪、日志导出、核心算法验证五大环节，兼顾实时性与可追溯性。

[MAF的Agent管道详解-06]ChatClientAgent对IChatClient和输入输出增强管道的整合上面我们介绍了与LLM交互的IChatClient管道、持久化对话消息的ChatHistoryProvider、以及实现输入和输出增强的AIContextProvider，接下来我们来看看ChatClientAgent是如何将它们整合在一起的。

程序员鱼皮

我用 GitHub 仓库养 AI 龙虾，自动开发上线项目！保姆级教程大家好，我是程序员鱼皮。前两天，我受邀参加了微软 AI Tour 大会，还在会上做了一场演讲。主题是「带你看 GitHub Copilot 的另一面：智能体装机，不只在 IDE」。这名字是大会方包装的，说实话我自己看着都一头雾水。。。

【Codex实战】创建永久工作树、派生到本地/新工作树、分叉的区别在类似 Claude Code 这类现代 AI 程序员桌面端（此处为特定客户端界面）中，引入了基于 Git 概念的 “工作树 (Worktree)” 和 “派生/分叉 (Fork)” 机制。这是为了让你在让 AI 改代码时，既能多任务并行，又不会把本地的主代码库搞乱。

[技术深挖] 2026年CAD图纸气泡图数字化处理规范与FAI检验计划实务在 2026 年的智能制造环境下，CAD 图纸气泡图（CAD drawing balloon）已成为数字化质量管理不可或缺的基石。无论是进行首件检验（FAI）还是生产件批准程序（PPAP），如何快速、准确地从工程图纸中提取尺寸特征并生成带有索引编号的气泡图，直接决定了质量控制流程的效率。本文将从技术实务角度，探讨 2026 年主流的图纸气泡化路径及其在检验计划中的应用。

LazyGit + Codex 自动生成中文 Commit Message 完整配置指南适用环境：目标：效果：创建目录：创建脚本：内容如下：说明：验证：看到：表示脚本可执行。确保有代码修改：

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机器学习之决策树新手实战指南很多刚接触机器学习的朋友，面对“决策树”这个概念时，往往觉得它既熟悉又陌生。熟悉是因为我们在日常生活中无时无刻不在做类似的判断：今天要不要带伞？先看天色，如果阴沉再查降水概率，如果概率高就带上，否则就算了。这种层层递进的判断逻辑，其实就是决策树的核心思想。陌生则是因为一旦涉及到代码实现、参数调优和数学原理，很多人就容易卡在环境配置或过拟合这些具体问题上，导致理论懂了不少，却跑不通一个完整的模型。