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LangChain快速上手LangChain 生态系统包含不同的包，用来准确选择要安装的功能。• 主 langchain 包这个包是使用 LangChain 的起点，安装方式如下：

【VLM】结合Python沙箱的以图思辨S1-VL模型【多模态推理大模型进展】基于Qwen3-VL-32B-Thinking做的面向数学、物理、化学、天文、地理、生物六大学科的科学多模态推理模型，主要特点是Python 沙箱执行图像裁剪、缩放、标注等代码，多轮迭代推理。S1-VL: Scientific Multimodal Reasoning Model with Thinking-with-Images，https://arxiv.org/pdf/2604.21409，https://huggingface.co/ScienceOne-AI，https:

大模型API缓存的底层原理：从显存到网关最近和一位朋友聊到API的缓存，他提出了一个很敏锐的问题：“其实tokens缓存都是假的吧？LLM本身就是无状态的。这种缓存只是一种计费规则。实际上跟上下文显存空间有关，你来用，他那边就会给你开一个显存池，就是为了反复压缩切换。不可能你现在来一次，等下不来了，他还把你这份留着来压缩显存，开销太大了。”

一天一个开源项目（第83篇）：karpathy/autoresearch —— 开启 AI“自演化”实验室时代“这或许就是未来 AI 自主研发故事的起点。” —— Andrej Karpathy这是“一天一个开源项目”系列的第83篇文章。今天带你了解的项目是 karpathy/autoresearch（autoresearch）。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-04-25)生成于：2026-04-25共发现热门项目： 12 个榜单类型：日榜Token赞助：siliconflow

LangChain之聊天模型核心能力大语言模型（LLM）在各种与语言相关的任务（例如文本生成、翻译、摘要、问答等）中表现出色。现代 LLM 通常通过聊天模型接口访问，该接口将消息列表作为输入，并返回消息作为输出，而不是使用纯文本。

LangChain基础学习笔记你可以把 LangChain 想象成一套乐高积木。在基础中，我们几乎只使用 Chat Models。

LangChain 与 LangGraph 介绍(一)在过去十年间，低代码/无代码平台和 AI 代码助手持续冲击着软件开发行业。如今，一种被称为 Vibe Coding 的新兴实践突然走红，甚至颠覆了人们对 "程序员到底在做什么" 的认知。

薛定谔的猫369

深入浅出 MCP (Model Context Protocol)：开启 AI Agent 的标准化连接时代随着大语言模型 (LLM) 的快速发展，如何让 AI 模型更高效、安全地访问外部数据和工具（如数据库、本地文件、API 等）成为了 AI Agent 开发中的核心挑战。Model Context Protocol (MCP) 的出现，为这一问题提供了一种标准化的解决方案。

如何速成LLM以伪装成一个AI研究者（2）——Pre-LN，KV-Cache优化，MoE如何速成LLM以伪装成一个AI研究者（1）——循环，卷积，编解码器，注意力，Transformer免责声明：作者也是伪装的，有错漏属于正常现象，欢迎评论指正。

DeepSeek-V4预览版到底强在哪？推理性能+Agent能力全方位拆解先说一个事，"世界顶级"这四个字，在大模型圈子里已经被用烂了。每家发新版本都是"世界领先"、"全面超越"，听多了跟听天气预报似的——明天局部有雨，到底哪局部啊？🤬

【Agent】Long-horizon task的memory系统Deep Research 是 2025 年的一个重点，2026年重点是long-horizon task。 Agent 就是一个 Loop，在三个状态之间循环：Search、Read、Reason

Qwen2.5-1.5b 模型部署与LORA训练笔记这两天心血来潮，想了解一下小模型的部署与训练的过程，刚好家里有张3080魔改20g可以试试水于是说干就干~在这里简单记录以下相关的笔记。

LangChain 与 LangGraph 介绍(二)随着开发者尝试构建更高级的 AI 代理和多轮对话系统，传统链式结构的局限性逐渐显现：• 链式流程通常是线性的、预先定义好的步骤，难以处理需要循环、分支或长期状态维护的复杂场景。

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告别传统OCR瓶颈，DeepSeek-OCR如何重塑文档智能？在文档数字化与智能处理场景中，OCR技术至关重要。传统OCR在处理长文档与复杂版面时存在精度低、成本高的瓶颈。笔者在调研中发现DeepSeek-OCR推出“上下文光学压缩”范式，能高效编码长文本，被誉为AI的“JPEG时刻”。

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深入浅出 MCP：重塑 LLM Agent 的能力边界与生态标准随着大语言模型（LLM）从简单的“对话框”向具备行动能力的“智能体（Agent）”演进，一个迫切的问题浮出水面：如何让模型安全、标准化地访问复杂的外部世界（如数据库、本地文件、API 接口）？Model Context Protocol (MCP) 的出现，为这一难题提供了标准化的答案。

🤷‍♂️ 憋了这么久的DeepSeek-V4：终究还是没拿到开源大模型榜一Arena AI 榜单和最新发布信息，咱们客观分析下——憋了这么久才亮相的DeepSeek-V4，实力确实能打，但最扎心的是：终究还是没拿到第一，多少有点辜负期待。

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深度解析 MCP (Model Context Protocol)：重塑 AI Agent 的生态连接在当前大语言模型 (LLM) 快速发展的时代，AI Agent 的能力边界正从单纯的“文本生成”向“自主行动”演进。然而，如何让不同的 AI 模型安全、标准化地调用各种外部工具（如数据库、本地文件、API 接口）成为了行业的一大挑战。Model Context Protocol (MCP) 的出现，正是为了解决这一核心痛点。

Memory OS：AI Agent 不是缺记忆，而是缺一套记忆系统上一篇文章《为什么 AI Agent 的长期记忆几乎都是错的？》讨论的是一个更表层、但也更常见的问题：为什么很多 AI Agent 的长期记忆经常出错。

🚀本地大模型部署指南：16G/32G/64GB内存配置全解析（附最新模型速查表）随着 Qwen3.6、Gemma 4 等新一代开源模型的爆发，本地 LLM 的性能边界不断被刷新。本文基于最新硬件实测，为你整理了一份针对 16GB、32GB、64GB 三种主流内存配置的本地大模型选型速查表。无论你是 MacBook 用户、游戏本玩家还是工作站开发者，都能找到最适合你的“黄金组合”。