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GELab-Zero 技术解析：当豆包联手中兴，开源界如何守住端侧 AI 的“最后防线”？2025年12月，AI 端侧领域迎来了两大里程碑式突破，标志着端侧智能助手从"能不能用"迈向"能否规模化落地"的关键阶段。

Vercel AI SDK：构建现代 Web AI 应用指南随着大语言模型（LLM）越来越普及，将它们集成到 Web 应用、聊天机器人等场景中成为很多开发者的诉求。但不同模型提供商（DeepSeek、OpenAI、Anthropic、Google 等）在接口、请求方式、返回格式等方面差异很大。此外，不同 Web 框架（React／Next.js、Vue／Nuxt、Node.js 等）也带来了兼容性和工程复杂性。

老赵聊算法、大模型备案

2025 年 12 月北京市生成式人工智能服务备案分析：政务场景再扩容，合规生态更聚焦据北京市网信办最新公告，截至 2025 年 12 月 15 日，北京市累计完成 203 款生成式人工智能服务备案，其中 12 月 11 日 - 15 日新增的 2 款备案模型（“工会智脑”“法治・复议”），进一步丰富了政务服务类场景的覆盖，12 月全月新增备案达 20 款，延续了 “政策驱动、场景落地” 的核心特征。

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控制电机 - 感应电动机转差型矢量控制伺服模型系统探索控制电机-感应电动机转差型矢量控制伺服模型系统仿真模型+实验报告（内附实验参数，仿真波形等）注意：matlab版本需在2016a以下，否则可能打不开

模型编辑 vs 参数微调：给零算法基础AI从业者的讲解这是一篇面向无算法背景读者的讲解文章。目标不是讲公式，而是讲清楚：它们在“想解决什么问题、用什么方式、什么时候该用谁”上的根本差异。

LangGraph Memory 机制LangGraph 提供了两种类型的记忆机制，用于在不同场景下保存和检索信息：短期记忆（Short-term Memory）和长期记忆（Long-term Memory）。

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别搞混了！MCP 和 Agent Skill 到底有什么区别？用 AI Agent 工具（Claude Code、Cursor、Windsurf 等）的时候，经常会遇到两个概念：

后端小肥肠

从图文到视频，如何用Coze跑通“小红书儿童绘本”的商业闭环？大家好，我是小肥肠！上周的儿童绘本图文教程大家反响热烈，但我也听到了大家的呼声：视频才是现在的流量密码！没问题，今天直接安排！本期教程教你用 Coze + Nano Banana Pro 搭建全自动视频绘本工作流。从创意到成品，几分钟内搞定。想在小红书视频赛道分一杯羹的朋友，这篇干货千万别错过，跟练走起~

PS 参考图像：线稿上色太慢？AI 3秒“喂”出精细厚涂做游戏 UI 或者道具原画的兄弟们，这种“体力活”肯定把心态搞崩过：策划发来一个 Excel 表格，里面有 50 个图标需求。 “10 把不同的剑，10 瓶不同的药水，10 个不同的戒指……” “要求：画风要统一，材质要像 3A 大作，今天要。”

Java后端的Ai之路

【分析式AI】-分类与回归的区别以及内联阐述了分类与回归在机器学习中的核心区别、内在联系及本质共性，内容基于监督学习任务的框架：基本区别内在联系

PPIO姚欣：AI正在进入自主行动与创造时代，智能体需要全新的操作系统｜MEET2026随着 AI 从回答问题迈向自主执行和创造，行业开始进入真正的 Agentic AI 落地元年。这不仅改变了应用形态，也正在重塑整个 AI 技术栈的底层逻辑。

小米语音首席科学家：AI发展的本质就像生物进化，不开源要慢1000倍 | MEET2026从生物进化的漫长历程到 AI 技术的疯狂迭代，两者遵循着惊人相似的底层逻辑。在探寻下一代 AI 架构的关键时刻，著名的 “Kaldi 之父”、小米集团首席语音科学家、IEEE Fellow Daniel Povey 提出：

小程故事多_80

深度解析WeKnora，腾讯开源RAG框架如何重塑复杂文档的智能处理生态在数字化办公与知识管理领域，“找文档”从来不是简单的文件定位，当一份产品手册同时包含文字说明、工程图纸和参数表格，当一篇科研论文夹杂着公式推导与实验数据图表，当企业的合规文档涉及跨部门的条款关联，传统基于关键词的检索工具往往会陷入“能找到文字却读不懂逻辑”的困境。正是为破解这一复杂文档处理的行业痛点，腾讯开源了基于大语言模型（LLM）的RAG框架WeKnora（维娜拉），它以“模块化架构+多模态融合+智能推理”为核心，不仅实现了从文档解析到语义问答的全流程优化，更通过持续的版本迭代，成为企业级知识管理场景

🌐 技术平权视角：WebAIGC如何让小众创作者获得技术赋能？技术的每一次进步，都是对“权力”的再分配。有趣的是，这种“平权”不是政治意义上的，而是认知与工具的再融合。当AI能理解自然语言、生成代码、绘制网页时，写程序不再需要黑魔法式的记忆负担——而是一种与机器对话的艺术。

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【AIGC】SCAIL：通过对 3D 一致姿态表示进行上下文学习，实现工作室级角色动画参考论文：https://arxiv.org/pdf/2512.05905参考github: https://github.com/zai-org/SCAIL

NeurIPS 2025 | 硬刚可灵1.5！阿里通义&清华等开源Wan-Move：指哪动哪的“神笔马良”论文链接：https://arxiv.org/pdf/2512.08765 项目链接:https://github.com/ali-vilab/Wan-Move

【n8n教程】：n8n扩展和性能优化指南随着n8n自动化流程的运用越来越广泛，当你的工作流数量增多、用户数增加、执行量飙升时，单一实例的n8n将会暴露出性能瓶颈。本教程将从初学者的角度，用通俗易懂的语言，帮助你理解和实现n8n的扩展策略，让你的工作流能够轻松处理大规模业务需求。

Java后端的Ai之路

【分析式AI】-数据建模数据建模（Data Modeling）是将业务需求转化为结构化数据模型的过程，核心在于对现实世界数据进行抽象组织，明确数据类型、关系和规则，最终形成可执行的数据架构。它包含三个关键阶段：

AIGC大语言模型之词元和嵌入向量词元和嵌入向量是人工智能生成内容（AIGC）中使用LLM的两个核心概念。是在模型处理文本之前，分词器会将文本分解成词或者子词。这个是根据特定的方法和训练过程进行的。

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【AIGC】RealVideo：一种基于自回归扩散视频生成的实时流媒体对话系统系统概览图系统工作流程始于角色初始化：用户提供参考图像和参考语音文件用于克隆，系统据此实例化角色。用户还可以设置系统提示，指定模型应扮演的角色。随后，RealVideo 通过文本输入与用户交互。用户消息由 LLM 处理并记录，LLM 随后根据全局上下文生成响应。生成的文本被传递给 TTS 模块合成语音，合成的语音又成为自回归扩散模型的输入。该模型以块（每块约 0.5 秒）的形式输出视频。视频潜在信号随后由 VAE 进行流解码，并与相应的音频一起传输到前端，以实现实时交互。