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Moltbot 快速入门指南（2026年1月最新版）Moltbot（原名 Clawdbot）是2025年底爆火的开源个人AI助手项目，由PSPDFKit创始人Peter Steinberger主导开发。它是本地优先、完全自托管的AI Agent系统，无需适配新工具，直接通过WhatsApp/Telegram/Discord/Slack等常用聊天软件，指挥AI完成清空收件箱、发邮件、管日程、写代码、处理文件、网页浏览等实际工作，还能通过自定义Skills无限扩展能力。

Cascadeur：动态总是“飘”？“物理外挂流” 3分钟直出重力感 2D 立绘对于 2D 角色原画师来说，“重力与平衡” 是比透视更难捉摸的玄学。画静态站姿还行，一旦涉及跳跃、挥砍、受击等大动态，大脑很难凭空计算出脊椎的弯曲度和质心的位置。结果往往是：图画得很帅，但看着就是“假”，缺乏张力。

【AIGC面试面经第七期】旋转位置编码RoPE：从 2D 到 nD 的完美扩展之旅AIGC面试面经项目： https://github.com/WeThinkIn/AIGC-Interview-Book

国产生成式人工智能解决物理问题能力研究——以“智谱AI”、“讯飞星火认知大模型”、“天工”、“360智脑”、“文心一言”为例ChatGPT是一款功能强大的预训练语言模型，自2022年发布以来，引发了人们的广泛关注。为紧跟人工智能的发展潮流，我国也相继出品了自己的生成式人工智能模型。为了检测国产模型解决实际物理问题的能力，本文选取了“智谱AI”、“讯飞星火”、“天工”、“360智脑”和“文心一言”等五大模型，以经典力学问题为例，分别测试了其概念理解、推理计算和实验设计能力。研究发现，上述五个模型在概念理解方面的解题能力最强，推理计算次之，实验设计最差，实际解题过程存在“计算失误”、“前后回答不一致”、“情境分析能力欠缺”等问题。

AIGC（生成式AI）试用 45 -- DocsGPT 与 Python开发 1一切从python调用本地DocsGPT完成python开发开始。遗留问题：如何验证AI开发提交的结果？

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深度搜索Agent架构全解析：从入门到进阶，解锁复杂问题求解密码在AI技术飞速迭代的今天，智能Agent已经成为连接用户需求与复杂信息处理的核心载体。其中，深度搜索Agent凭借其高效的信息检索、分析与整合能力，在科研攻关、商业调研、日常问答等多个场景中发挥着不可替代的作用。很多人在接触深度搜索Agent时，往往会被“架构设计”“模块协作”“递归迭代”等专业术语劝退，其实这些架构的核心逻辑都是为了解决一个核心问题：如何让Agent更高效、更精准地处理不同复杂度的用户需求。

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如何选择适合自己的AI智能降重写作软件选择适合自己的 AI 智能降重写作软件，核心是结合自身预算、论文需求、使用场景，搭配避坑要点筛选，结合本文推荐的 3 款高性价比软件，可按以下3 个关键维度精准选择，简单易操作：

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AIGC领域Bard在通信领域的内容创作关键词：AIGC、Bard、通信领域、内容创作、自然语言处理摘要：本文聚焦于AIGC（人工智能生成内容）领域中谷歌的Bard在通信领域内容创作方面的应用。详细介绍了Bard的核心概念和技术原理，分析了其在通信领域内容创作中的算法实现，通过数学模型和公式对其原理进行阐释。同时，结合项目实战给出具体代码案例并进行解读，探讨了Bard在通信领域的实际应用场景。此外，还推荐了相关的学习资源、开发工具和论文著作，最后对Bard在通信领域内容创作的未来发展趋势与挑战进行了总结。

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AIGC领域多模态大模型的知识图谱构建：技术框架与实践路径在多模态大模型时代，知识图谱不再仅仅是结构化的知识库，而演变为动态的认知基础设施——它既要理解文本、图像、视频、音频等多模态数据的深层语义，又要支撑大模型的推理、可解释性和知识更新。

【物理重建】PPISP :辐射场重建中光度变化的物理合理补偿与控制标题：《PPISP: Physically-Plausible Compensation and Control of Photometric Variations in Radiance Field Reconstruction》项目：https://hyokong.github.io/worldwarp-page/ 来源：NVIDIA

Memory、Rules、Skills、MCP如何重塑AI编程作为字节跳动推出的国内首个AI原生IDE，TRAE.ai以“人与AI协同编程”为核心，彻底改变了传统开发流程。其抖音视频中重点提及的Memory（记忆）、Rules（规则）、Skills（技能）、MCP（模型上下文协议）四大核心要素，正是实现高效协同的关键。本文将深度拆解这四大要素的技术逻辑与实际价值，带你看懂AI编程的下一代范式。

AI核心知识74——大语言模型之ReAct 范式（简洁且通俗易懂版）ReAct 范式是 Reasoning（推理）+ Acting（行动）的缩写。它是目前构建 AI Agent（智能体）最主流、最核心的模式。

美团龙猫开源LongCat-Flash-Lite我们推出LongCat-Flash-Lite——一款具备256k上下文窗口（通过YaRN方法实现）的非思考型混合专家模型（MoE），总参数量达685亿，其中激活参数量约30亿。该模型在LongCat-Flash架构基础上创新性地融合了N元嵌入表技术，不仅显著提升模型性能，更实现了推理速度的突破性进展。尽管为嵌入层分配了超过300亿参数，LongCat-Flash-Lite不仅超越了同等参数规模的MoE基线模型，更在智能体应用与代码生成领域展现出与同量级模型的卓越竞争力。

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GitHub一周热门项目：AI技能包与本地化崛起该抖音作品（链接：https://v.douyin.com/Nar-gkcacLM/）聚焦GitHub一周Star增长前20的热门项目，以“技能化、本地化”为核心趋势，分“新晋黑马”“老牌选手”两大章节展开盘点，覆盖AI编程、自动化、开发工具等多个领域，同时提供榜单获取互动引导，具体内容如下：

AI核心知识73——大语言模型之Shared Vector Space（简洁且通俗易懂版）共享的向量空间 (Shared Vector Space) 是多模态大模型能够“看图说话”、“听音画图”或者“跨语言思考”的根本数学基础。

文生视频的大模型都有哪些？Grok:截至2026年1月底，文生视频（Text-to-Video）领域已经形成比较清晰的第一梯队和第二梯队格局。以下是当前主流且公认能力最强/使用最广泛的文生视频大模型（按综合实力大致排序，非严格排名，因为不同榜单/使用场景侧重点不同）： As of the end of January 2026, the text-to-video (TTV) field has formed a relatively clear first-tier and second-tier structure. Belo