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构建高性能Markdown引擎开发计划这是一个极具挑战但也非常有趣的项目。为了实现类似 ByteMarkdown 的高性能、可扩展且框架无关的 Markdown 引擎，我们需要从底层开始构建。

【3DV 进阶-11】Trellis.2 数据处理与训练流程图本文介绍 Trellis.2 数据处理与训练流程图。数据处理共7步，训练分2个阶段：步骤1：安装依赖初始化环境并安装必要依赖： . ./data_toolkit/setup.sh

【MCP探索实践】Google GenAI Toolbox：Google开源的企业级AI数据库中间件、5分钟搞定LLM-SQL安全互联随着生成式 AI 进入生产环境，开发者急需一种“低代码、高安全、可观测”的方式来把 LLM 与关系型数据库打通。Google 2024 年开源的 genai-toolbox（MCP Toolbox for Databases）正是为此而生，它通过统一的服务端代理 + 多语言 SDK，把 SQL 查询包装成 LLM 可调用的工具，10 行代码即可上线，极大降低 RAG、智能报表、Agent 等场景的开发门槛。

通过dify文件上传能力，解决较大文本与LLM实时交互问题背景：在调用大语言模型时，除了安全问题另外一个让用户很头疼的问题就是实时大文本交互，如果你的问题内容很多，经常遇到LLM返回内容很简单，甚至内容被截断的问题，因为达到了最大token数限制。注意这提到的是实时交互，如果不是实时交互，通过RAG技术也可以解决很多大文本交互问题。在一些官网，比如deepseek，如下图：

从 0 到 1 构建企业智能体平台：openJiuwen 架构解析与智能客服工作流实战如果你在最近一年里认真做过大模型相关的项目，大概率都会有一个共同感受： “模型是越来越强了，但系统反而越来越难做了。”

AI核心知识83——大语言模型之 AI伦理审查员（简洁且通俗易懂版）AI伦理审查员 (AI Ethics Auditor / Reviewer) 是人工智能时代诞生的“数字守门人”和“道德质检员”。

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平台工程工具，解锁研发效能的核心密码在数字化浪潮席卷各行各业的今天，企业的研发效率直接决定了其市场竞争力。从早期的单体应用开发，到云原生时代的微服务、容器化部署，研发模式的每一次迭代，都伴随着工具链的升级与重构。而近年来逐渐成为行业热点的“平台工程”，正是为了破解研发过程中“工具零散、流程割裂、协作低效”的痛点而生，其核心价值的落地，离不开一套完善的平台工程工具体系。

【3DV 进阶-12】Trellis.2 数据处理脚本细节1.1 dump_mesh.py 提取的是纯几何信息（三角化白模），用于后续的形状处理和体素化，保存为 .pickle 文件，包含 vertices 和 faces 数组

Qwen3-VL 模型架构及原理详解本文深入分析了Vision Transformer（VIT）和Swin Transformer在图像领域的核心技术原理，重点探讨了Qwen3-VL 模型如何创新性地融合这两种架构的优势。VIT 通过将图像划分为固定大小的 Patch 并应用全局自注意力机制，实现了对图像全局信息的高效建模，在 ImageNet 上达到 88.55% 的最高准确率。Swin Transformer 则通过引入分层架构和Shifted Window Attention机制，将计算复杂度从 VIT 的 O (N²) 降至线性复杂

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AIGC降重技术如何“理解”并“重塑”你的论文深夜，面对查重报告里大段标红的文字，那种无助感许多人都经历过。专业术语、固定表述，改来改去，要么意思变了味，要么学术性尽失。这已不是个人写作能力的问题，而是传统的“同义词替换”式降重走到了尽头。如今，一项更智能的解决方案正在重塑规则——AIGC降重。它超越了简单的“换词游戏”，致力于让机器真正“理解”你的论文，并协助你“重塑”它。这篇文章将为你深入解析这项技术背后的运作原理。

智谱开源GLM-OCR：0.9B小模型在复杂文档处理登顶SOTA智谱AI正式开源发布 GLM-OCR，这款参数量仅 0.9B 的模型以 “小尺寸、高精度” 的特性打破了行业记录。在权威榜单 OmniDocBench V1.5 中，它以 94.6 的高分超越多款同类模型，展现了在手写公式、多语混排及印章识别等复杂文档场景下的统治级能力，为行业提供了高效的专业级OCR解决方案。

前端 AIGC一、前端 AIGC 是什么（一句话）前端 AIGC = 把大模型能力，做成真正可用的产品体验不是训练模型，而是 AI 能力 × 前端工程 × 业务场景。

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Elasticsearch ES 分词与关键词匹配技术方案解析本方案聚焦Elasticsearch（ES）中分词行为与关键词匹配的核心落地，明确字段类型与分词逻辑的对应关系，通过合理的索引设计、分词器选型及查询语法运用，实现精准的关键词检索（含精确匹配、全文模糊匹配、短语匹配等场景），为业务中的商品检索、文档查询等需求提供可落地的技术支撑。

（AI生成) openClaw 的前世今生AI Agent（人工智能智能体）是技术概念 / 底层框架，是具备 “感知 - 规划 - 执行 - 反馈” 闭环能力的智能体技术体系； AI 代理工具是AI Agent 技术的产品化落地，是面向普通用户 / 开发者、可直接部署使用的工具 / 应用，也是你之前关注的 OpenClaw、AutoGPT 这类产品的统称。简单说：AI 代理工具 ≈ 产品化的 AI Agent，前者是后者的实际应用形态，后者是前者的技术核心。

AI核心知识82——大语言模型之AI Value Alignment（简洁且通俗易懂版）AI 价值观对齐 (AI Value Alignment) 是大语言模型领域最重要、最严肃的安全课题。

AIGC降重全指南：从工具选择到完美定稿面对AIGC降重这一新事物，许多作者从好奇到尝试，再到遇到问题。本指南旨在提供一个从工具选择、实操步骤到最终校验的完整路线图，助您平稳高效地完成论文降重。

2026全网最热Claude Skills工具箱，GitHub上最受欢迎的7大Skills开源AI技能库大家好，我是猫头虎 🐯最近AI圈有个词儿火得一塌糊涂——#Skills（技能）。作为Claude生态的"外挂系统"，#Skills能让你的AI Agent从"聊天机器人"进化成"专业打工仔"。今天本虎给大家扒一扒GitHub上最受欢迎的7大#Skills神器，全部开源免费，文末附直达戳！

智能家居多智能体系统LangGraph实现本文介绍了一个基于LangGraph的智能家居语音助手系统实现。该系统采用多智能体架构，包含以下核心模块：

AI核心知识81——大语言模型之MaaS（简洁且通俗易懂版）MaaS 是 Model as a Service（模型即服务）的缩写。在大语言模型（LLM）的语境下，它代表了一种全新的商业模式和技术分发方式。

剖析AIGC降重：你的论文智能“重构师”当论文修改陷入“换词-调序-再查重-仍标红”的循环时，我们需要的或许不是更努力的“修改”，而是一种全新的“重构”思维。AIGC降重技术正是这样一位智能“重构师”，它不再停留在文本表面，而是深入语义内核，对论文进行理解后的再创造。本文将带你近距离观察这位“重构师”的工作车间，看它如何一步步将重复内容转化为独特表达。