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麦麦大数据

M003_中药可视化系统开发实践：知识图谱与AI智能问答的完美结合编号： M003 视频： https://www.bilibili.com/video/BV1QxZkBmEWC/

大模型开发 - 手写Manus之消息相关性过滤：06 用LLM管理Agent的上下文记忆大模型开发 - 用纯Java手写一个多功能AI Agent：01 从零实现类Manus智能体大模型开发 - 手写Manus之基础架构：02 用纯Java从零搭建AI Agent骨架

大模型结合BPMN语言，下一代BPM产品的雏形摘要大型语言模型（LLM）正成为自动化业务流程建模的强大工具，有望简化将文本流程描述转化为业务流程模型与符号（BPMN）图的过程。然而，这些人工智能系统在生成高质量BPMN模型方面的能力，目前尚未得到充分评估。大模型结合BPMN，不局限于flowable/activiti/jbpm/camunda、operaton开源工作流框架。

带刺的坐椅

赋予 AI Agent “无限续航”：语义保护型上下文压缩技术解析想象一下，你正在指挥一个超级聪明的AI助手（我们称之为Agent）帮你完成一项复杂任务，比如策划一次跨国旅行。一开始，它记得你的所有要求：想去哪些国家、预算多少、喜欢什么类型的酒店。但随着任务的进行，它需要查询航班、比较酒店、查看天气……每一次查询和思考都会增加它的“记忆负担”。

MiniMax M2.5深度评测详解：更快更强更智能2026年2月12日，MiniMax发布了新一代文本模型——MiniMax-M2.5。经过在数十万个真实复杂环境中的大规模强化学习训练，M2.5 在编程、Agent工具使用和搜索、办公等生产力场景都达到或者刷新了行业的SOTA（State-of-the-Art），在 SWE-Bench Verified 上取得80.2%的成绩、Multi-SWE-Bench 取得51.3%的成绩、BrowseComp 达到76.3%。

智能体大赛核心功能惊喜生成”——创新灵感的催化器“惊喜生成”功能是“智研星图”智能体设计中最具独创性与人文色彩的核心模块，其设计初衷是突破传统学术工具冰冷、刻板的固有范式，旨在模拟真实学术生态中那些最能激发创新火花的“非正式讨论”——如实验室茶歇间的趣闻分享、学术会议后的咖啡角辩论、或是跨领域学者间的灵感碰撞。该功能直面科研工作者在长期高强度、程式化研究中难以避免的认知疲劳与思维定式问题，通过精心设计的“可控随机性”内容，主动激发用户的好奇心、想象力和跨界思考能力，使AI从被动的信息工具转变为主动的“灵感催化剂”，服务于科学研究的最高目标——颠覆性创新

无聊的小坏坏

大语言模型应用快速了解本文简明介绍大语言模型的基本原理、提示工程、嵌入模型、RAG流程、多模态能力、主流模型对比、安全合规与开发建议，结合行业进展与典型应用场景，适合开发者、产品经理、AI爱好者快速了解与入门。

合天网安实验室

某LLM问答系统安全测试报告：提示词注入与越狱攻击分析有个项目做了个问答大模型，刚好需要安全测试，所以就有了这篇记录某法律机构声称，该模型基于某开源大模型的api微调，且已在应用层部署了严格的内容安全策略，限制其仅回答法律领域问题

数据智能老司机

Agentic Mesh——Agent 架构智能体带来了一组架构层面的挑战，而传统软件设计从来就不是为解决这些挑战而生的。传统应用运行在高度限定的上下文里：接收输入，按预先设定的工作流运行，然后给出输出。当问题可预测、规则清晰时，这套模型运转得很好。但智能体面对的是另一种现实：它们必须在开放式环境中行动——信息可能不完整，情境可能突变，而下一步几乎不可能在事前就一目了然。

向量嵌入入门：给每个词分配一个“数字指纹“🚀 本文收录于 AI-From-Zero 项目 —— 一个从零开始系统学习 AI 的知识库。如果觉得有帮助，欢迎 ⭐ Star 支持！

数据智能老司机

Agentic Mesh——智能体的前世今生与未来历史不仅仅是对已发生之事的记录；它也是一面透镜，帮助我们识别并理解那些界定“我们身处何处、以及我们想去哪里”的差距与机会。对于智能体而言，理解从 Alan Turing 的奠基性工作到今天最前沿系统的演进，不只是一次回顾性的练习——它是一张路线图，用于穿越那些正在塑造技术与社会图景的变化。AI 的成功与失败会给出“我们该往哪里走”的线索：帮助我们避免误入歧途，同时把握机会，去构建一个更具协作性的智能体未来。

Claude整理的Dify平台学习教程资源适合Java程序员的Dify学习路径指南整理日期：2026-02-17Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，提供：

一个向上的运维者

基于k8s的KServe 控制平面生产级部署最佳实践：基于 Gateway API 的标准化流量管理方案KServe控制平面负责管理推理服务的生命周期，与Kubernetes API协同工作，处理资源编排，并提供自动扩缩容能力。它作为KServe平台的核心，确保模型服务工作负载能够根据需求正确部署、监控和扩缩容。

【MLLM】Qwen3.5模型✦ 基于混合结构，397B总参/17B激活，能力匹配 >1T 参数的 Qwen3-Max； ✦ 原生多模态设计，同量级下多模态任务表现优于 Qwen3-VL； ✦ 覆盖 201 种语言； ✦ 在代码生成、智能体推理与多模态理解方面表现卓越；

智能体大赛技术架构数据根基层在构建面向学术研究的智能体系统过程中，我们始终将处理信息的准确性、时效性与安全性视为核心挑战。尤其在LLM的应用中，“幻觉”和知识更新的“时效性”不足，是影响其可靠性的关键瓶颈。为了从根本上破解这一难题，本项目在设计之初就确立了“以真实数据锚定智能推理”的架构原则，与权威学术数据库万方深度集成、多格式文档的统一解析与处理、以及严格的数据隐私保护机制，共同构成了系统可靠运行的“数据根基层”。

智能体大赛核心功能可信文献检索与系统性知识梳理如图3-1所示，“智研星图”的核心功能围绕三个相互关联且层层递进的模块展开，共同构成了一个完整的研究闭环。

Conda 环境打包迁移完整指南：处理可编辑安装包（Editable Packages）conda-pack 无法打包可编辑安装的包（editable packages），报错：分离打包：环境依赖与源码分离

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-02-16)生成于：2026-02-16共发现热门项目： 11 个榜单类型：日榜本期GitHub趋势显示AI开发工具与高性能基础设施成为核心热点，Rust与TypeScript项目表现抢眼。具体来看，AI Agent领域持续爆发，开源AI助手和具备记忆的AI同事项目广受关注，而Chrome开发工具与AI的融合为智能编程提供了新范式。在基础设施层，轻量级向量数据库和高性能算法交易平台凸显了对速度与效率的极致追求。同时，边缘设备语音识别和WiFi姿态估计等技术创新展示了AI在现实场景的深入应用。这些项目共同指向一个趋势：

基于规范驱动开发的下一代软件工程范式：从理论到实践在现代软件开发实践中，规范驱动开发（Spec Driven Development，SDD）作为一种新兴的工程方法论，正在重新定义软件系统的构建方式。本文将从历史演进、技术原理、实现案例等多个维度全面剖析SDD，揭示其如何通过形式化规范解决传统开发模式的痛点，并为大规模软件系统的可靠性提供新的解决方案。

Index-ASR Technical Report——Index-ASR 技术报告这篇文章介绍了 Index-ASR，一个由哔哩哔哩团队开发的大规模、基于大语言模型（LLM）的自动语音识别（ASR）系统。其主要研究内容可概括为以下几点：