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HyperAI超神经

在线教程丨 David Baker 团队开源 RFdiffusion3，实现全原子蛋白质设计的生成式突破近年来，利用生成式深度学习方法在新功能蛋白质设计方面取得了显著进展。目前包括 RFdiffusion（RFD1）和 BindCraft 在内的大多数方法，均采用氨基酸残基水平的蛋白质表示，已能够成功设计蛋白质单体、组装体以及蛋白质-蛋白质相互作用体系，但其分辨率仍不足以精确设计与非蛋白质组分（如小分子配体与核酸）发生特异性侧链相互作用的结构。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-30)生成于：2025-12-30共发现热门项目： 13 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI应用开发正席卷开源领域，项目高度聚焦解决信息过载与效率痛点。热点项目如TrendRadar借助MCP实现多平台舆情智能分析，SurfSense与awesome-llm-apps则展示了RAG与智能体在跨平台知识管理中的爆发力，而RealtimeSTT和chatterbox凸显了实时语音技术的成熟。整体趋势表明，开发者正积极构建开箱即用的AI工具链，通过低代码部署和多样化集成，将大模型能力切实转化为可复用的业务解

Nano Banana Pro与Banana系产品全面解析，深度集成Nano Banana Pro的编辑能力标杆在人工智能迅猛发展的2025年，谷歌于11月正式推出了新一代图像生成与编辑模型——Nano Banana Pro（官方学名Gemini 3 Pro Image），这不仅是技术上的迭代更新，更是AI图像生成领域的一次范式跃迁。该模型基于谷歌强大的Gemini 3 Pro架构构建，其定位已经从“感性的艺术创作”迈向了“理性的视觉工程”，将用户的构想转化为“工作室级”的设计作品。与传统AI绘图模型相比，Nano Banana Pro不再仅仅是一个“画师”，而是一位拥有逻辑大脑的视觉工程师，它通过深度植入大型语言

解决Gemini无法进入显示 “Google Al Studio 和 Gemini AP| 的可用区域” 的问题随着AI技术的普及，Google AI Studio中的Gemini模型成为不少开发者和创作者的常用工具。但很多用户在访问时会遇到一个棘手问题——无法成功进入平台，页面仅显示“Google AI Studio 和 Gemini API 的可用区域”列表，导致无法正常使用服务。这种情况并非单一原因导致，我结合自身排查经历和大量用户反馈，整理出三种核心场景及对应的全方位解决方法，帮你快速突破访问障碍。

哥布林学者

吴恩达深度学习课程四：计算机视觉第四周：卷积网络应用课后习题和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：本篇为第四课第四周的课后习题和代码实践部分。

谷歌会员功能总结本文档旨在总结谷歌 Gemini Pro（及相关 AI Pro 服务）的核心功能与可用资源，涵盖生图、科研、办公协同及多模态分析等领域。

NinjaVan x 云器Lakehouse: 从传统自建Spark架构升级到新一代湖仓架构通过本篇文章，你可以了解到从传统自建Spark架构升级到新一代湖仓架构的显著业务价值和轻便的实现过程:

AI搜索时代营销投资指南：解码GEO优化服务的定价逻辑与战略当企业决策者搜索“GEO优化价格”、“AI搜索优化成本”时，其核心关切并非一个孤立的数字，而是投入产出比：在AI搜索成为新流量入口的时代，如何以合理的预算，获得确定性的品牌曝光、权威构建与商机转化？本指南将拨开价格迷雾，以专业的视角，系统解析GEO优化的主流收费模式、价值构成与采购全流程。我们将以业内技术领先的BugooAI布谷的“双轨战略”为范本，结合制造业、B2B服务等具体场景，助您理解从快速验证到战略共建的不同投资路径，做出明智决策。

从0开始手写AI Agent框架：nano-agentscope（一）项目介绍过去的一年里，AI Agent 已经从“概念验证”迅速走向“工程实践”。相比传统的「Prompt + LLM」模式，Agent 具备以下关键特征：

以一种奇怪的方式运行droid（其他cli工具同理）还是老问题，公司的虚拟机是centos7的老环境，glibc非常旧，最近在使用droid进行vibe coding，发现安装后提示GLIBC太旧，使用patchelf大法会段错误，于是萌生了使用docker跑droid的方法

基于逆向工程技术的Claude Code智能Agent系统分析与重构研究在人工智能技术飞速发展的今天，AI agent系统已经成为软件工程领域的重要研究方向。然而，对于大多数计算机专业的学生来说，理解复杂的AI系统内部工作机制往往是一个巨大的挑战。今天，我们为大家推荐一个极具价值的毕业设计资源——Claude Code智能Agent系统逆向分析与重构项目，这个资源将为你打开AI系统逆向工程的大门，提供完整的技术参考和实践指导。

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Cursor与MCP的天作之和2025 再见，2026 你好！今天是2025年的最后1天，还有几个小时就要迎来2026年了，不惜感叹，时间过得真快！

你用过AI吗,谈一下对AI的看法这是一道非常经典的面试题，尤其是在2025年这个时间节点。面试官问这个问题，通常不是想听你背诵AI的定义，而是想考察三点：

springboot openai 调用functioncall引入alibaba百炼配置文件注意baseurl跟aliyun给的不太一样，去掉v1写一个tool交由ioc容器管理

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用AI来“造AI”！Nexent部署本地智能体的沉浸式体验目录一、极速体验二、轻量快速安装部署三、环境配置1.应用配置2.模型配置四、智能体再体验五、结语在打造属于我们自己的智能体之前，我们先体验一下来自ModelEngine官方的强大智能体——Nexent！体验地址：一个提示词，无限种可能。

╭⌒若隐_RowYet——大数据

AI Agent开发实战QuickStart考虑到目前的个人计算机都是CPU为主的机器，如果你是和笔者一样囊中羞涩却又执着于AI Agent，本地部署Ollama加载一个小模型是经济实惠的选择，并不影响你对大模型的掌握和学习，毕竟学习的目的重在通过一片落叶而看到整个秋天，而不是没有见过汪洋，就以为江河最大；

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港大联合字节跳动提出JoVA：一种基于联合自注意力的视频-音频联合生成模型近日，来自香港大学和字节跳动的研究团队提出了一种简单有效的框架 ——JoVA，它支持视频和音频的 Token 在一个 Transformer 的注意力模块中直接进行跨模态交互。为了解决人物说话时的 “口型 - 语音同步” 问题，JoVA 引入了一个基于面部关键点检测的嘴部区域特定损失 (Mouth-area specific loss)。

知识进脑的肖老千啊

LangGraph简单讲解示例——State、Node、EdgeLangGraph的核心主要是Graph，它是⼀个有向⽆环图，⽤于描述任务之间的依赖关系。主要包含三个基本元素： · State：一种数据结构 · Node：处理数据的节点，LangGraph中通常是一个python函数，以State为输入，经过一些操作处理后，返回更新后的State · Edge：在LangGraph中通常也是一个python函数，作用是把两个Node连接起来，形成逻辑处理路线。

RAG源代码笔记JAVA-高级RAG背景：当用户问出代词时，指代是上文查询的名词，需要将名词替换进去，也就是对两次提问的压缩。核心代码：最终一个能压缩查询的rag就返回好了，如下：检索增强是rag起点，两个属性查询转换是对于用户上下文查询进行一个压缩，压缩的llm可以和模型的llm不一致。和一个内容检索器，很好理解。