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视觉&物联智能

【杂谈】-多智能体系统的效能悖论：协作优势的认知边界多智能体架构的设计灵感源于人类社会分工协作机制。面对复杂问题时，工作流被拆解为若干子任务，由专业化单元并行处理后再整合输出。初期验证实验显示，在数学解题、代码生成等封闭域任务中，采用讨论协商或投票表决的多智能体方案普遍优于单模型表现。

AI架构师易筋

多模态 LLM 与本地多模态检索 PoC：从原理到工程落地（图片 / 视频关键帧 / LaTeX 公式）本文目标：用 4 种难度梯度递增的方式解释什么是多模态 LLM（Multimodal LLM），并系统说明数学公式、图片、视频在真实工程中如何被存储、查询（检索）、创造（生成）。随后给出一套本地可跑的多模态检索 PoC（FAISS + SQLite + OpenCLIP），包含数据结构、向量库选型、索引参数、评估指标（Recall@K、nDCG、latency），以及可直接运行的最小 Repo 结构与用法。

DeepSeek API 深度解析：从流式输出、Function Calling 到构建拥有“手脚”的 AI 应用在上一波 AI 浪潮中，我们见识了 DeepSeek-V3 和 R1 的强大。对于开发者而言，DeepSeek 最大的吸引力在于：它完全兼容 OpenAI 格式的 API，且价格仅为 GPT-4o 的几十分之一。

MAF快速入门（11）并行工作流大家好，我是Edison。最近我一直在跟着圣杰的《.NET+AI智能体开发进阶》课程学习MAF的开发技巧，我强烈推荐你也上车跟我一起出发！

进击的松鼠

LangChain 实战 | 快速搭建 Python 开发环境uv 是一个用 Rust 编写的极快的 Python 包管理器和项目管理器。它整合了 Python 开发者常用的多种工具到一个 CLI 中，非常像 Node.js 生态里的 npm/pnpm。

使用TimeGPT进行时间序列预测案例解析摘要：原文探讨了TimeGPT，一个为时间序列预测而设计的生成式预训练Transformer模型。文章详细介绍了其零样本推理、微调能力、API访问、外生变量支持、多序列预测等功能，并提供了使用Python进行数据准备、预测、趋势分类和不确定性量化的代码示例。

AI Agent 架构核心：如何构建多意图路由与动态查询分发引擎在构建智能体或 RAG 系统时，一个关键瓶颈始终存在：用户用自然语言表达的需求，与系统底层的执行逻辑之间，往往隔着一道难以跨越的沟壑。

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贯通LLM应用→数据分析→自动化编程→文献及知识管理→科研写作与绘图→构建本地LLM、Agent→多模型圆桌会议→N8N自动化工作流深度应用在人工智能高速发展的今天，大语言模型（LLM）正在以前所未有的速度重塑科研与高端知识工作的底层方式。然而现实是，大多数人仍停留在“简单对话式使用AI”的阶段，只是把AI当作一个更聪明的搜索工具，并没有真正将其转化为科研生产力，更谈不上系统性的创新能力提升。

Andrej Karpathy：2025 年 LLM 领域的六项范式转变编者按：我们今天为大家带来的文章，作者的核心观点是：2025 年大语言模型的真正突破不在于参数规模的扩张，而在于训练范式、智能形态与应用架构的深层转变 —— 尤其是基于可验证奖励的强化学习（RLVR）、AI 作为“幽灵”而非“动物”的认知重构，以及面向垂直场景的新型 LLM 应用层的崛起。

彼岸花开了吗

构建AI智能体：七十八、参数的艺术：如何在有限算力下实现高质量的AI诗歌创作回顾昨日的训练历程，我们经历了一场从混乱到有序的技术探索。初始阶段，模型表现令人堪忧：生成内容严重重复、格律混乱，损失值高达1.7467，输出的诗歌如同破碎的镜像，充斥着"长恨歌中用了此"的无意义重复。这背后反映的是训练不充分、参数配置失衡等深层问题。面对这一困境，我们进行了系统的参数重构——将LoRA秩从4提升至16以增强表达能力，学习率调整为2e-4确保稳定收敛，训练轮次延长至20个epoch保证充分学习，同时优化了提示词格式和生成参数。这一系列精准调整，如同为模型注入了新的生命力，为今日的突破性成果

行业资讯日报自动化：从采集到 LLM 生成的全链路拆解（以政务网站为例）信息采集这件事，技术方案五花八门。商业 API、RPA 工具、八爪鱼这类可视化爬虫、n8n 工作流编排、还有最传统的 Python 脚本。但在实际场景里，很多盆友可能对这些方案的边界并不清晰，就是什么时候该用哪种？各自的成本和局限是什么？这篇文章想通过一个具体的 POC 案例，拆解一下在政府网站定期采集这个特定场景下，怎么选择性价比最高的技术路线。

Web开发者5分钟上手：Agent Skills环境搭建与基础使用实战图片来源网络，侵权联系删。作为Web开发者，我们早已习惯npm install、docker-compose up这类环境配置命令。当面对AI开发时，环境配置的复杂性往往是转型最大障碍——Python版本冲突、CUDA驱动缺失、模型文件庞大等问题，让无数前端工程师望而却步。而Agent Skills的出现，正是为了解决这一痛点：它将AI能力封装为标准模块，让环境搭建回归Web开发者熟悉的工程化体验。

LLM提示词，究极提高效率【WIP】‘我想学习[插入话题]。确定并分享该话题最关键的20%内容，用于理解剩余80%。’[粘贴你的文字]‘请校对上面的文本。更正语法和拼写错误，并提供建议使我的写作更清晰。’

通过`ai.js`与`@ai-sdk`实现前后端tool注入与交互示例代码摘取自开源项目：next-ai-draw-io在 ai.js 中，工具（Tools）通过 streamText 配置的 tools 参数注入，分为两类：

开源项目next-ai-draw-io核心能力拆解从项目名称与图中可以就可以轻松看出这是一个重点在于通过大模型能力控制draw-io绘制流程图的项目，左侧为画布交互主体，右侧为AI交互的主体。

大语言模型能够理解的11种文件格式在大语言模型广泛应用于 RAG、数据分析、自动化报告生成的今天，我们往往忽视了数据呈现格式对模型理解能力的影响。无论是 CSV、JSON、Markdown 还是 YAML，不同的结构化数据表示方式，不仅影响模型的理解准确率，还直接关系到推理成本。

一文讲清：主流大模型推理部署框架：vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、ollama、XInference本文系统性梳理当前主流的大模型推理部署框架，包括vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama、XInference等。

MinIO 对象存储系统架构图集MinIO对象存储架构特性去中心化架构无单点故障自我修复线性扩展纠删码技术4+2配置8+4配置高效存储利用率

LLM | ARC-AGI：有趣的 benchmarkARC-AGI benchmark 提供了基于视觉网格的谜题，这些谜题是“对于人类简单、对于大模型困难”的问题。ARC-AGI 通过评测大模型解决这类问题的能力，来衡量大模型距通用智能的距离。

🌟从“抽卡式编程”到规范驱动：深度解析「Vibe Coding」的三层跃迁在微信小程序生态中，“做一个计分器”这种需求看似轻如鸿毛——不就是加减分数、存个历史记录吗？但正是这类“小而美”的项目，成了检验AI编程成熟度的试金石。