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开源训练框架：MS-SWIFT详解MS-SWIFT（Microsoft Scalable Windowed Inference for Fine-Tuning）是微软提出的一种高效处理长序列的Transformer优化技术，主要解决大模型在长文本、多模态序列（如长文档、视频帧序列）处理中的计算效率与内存瓶颈问题。其核心思路是通过多尺度稀疏窗口注意力机制，在保证模型性能的同时，大幅降低长序列场景下的计算复杂度，使大模型能够高效处理远超传统上下文窗口的输入（如10万+token的文本或视频序列）。

当前的“LLM 智能”，是来自模型突破，还是工程堆砌？编者按：推理模型的“推理能力”飞跃，究竟是模型本身的进步，还是工程编排的巧妙包装？我们今天为大家带来的这篇文章提出了一个尖锐的观点：所谓“推理模型”的突破，本质上并非模型智能的根本性提升，而是通过工具调用与流程编排对模型能力停滞所做的工程性补偿。

投票理论（voting theory）(social choice theory)体育精神是一回事，比赛机制的确也有问题 SO a bad mechanism could lead to a bad result. 所以NBA 季后赛（playoffs）是强队打弱队。

World Labs & Paraverse：统一3D世界的创造与访问Marble突破时空束缚，降低3D创造成本，人人轻松get专属3D世界。LarkXR为Marble 插上翅膀，统一最后1公里终端设备差异，奠定数字平行世界运行法则基石。

代码界震动！OpenAI的GPT-5.1-Codex-Max颠覆生产力？各位AI圈的朋友们，最近有没有被一则消息刷屏？OpenAI在11月19日（也有消息说是20日，但普遍说法是19日）扔下了一颗重磅炸弹：新一代智能体编程模型GPT-5.1-Codex-Max正式登场！说实话，这可不仅仅是版本号的更新，更像是为我们描绘了一个全新的代码开发图景，预示着软件工程领域即将迎来一场效率革命。

培训ppt高效制作：稿定设计 + Prompt 工程 30 分钟出图指南技术培训课件的核心诉求是信息传递精准、视觉呈现专业、制作效率可控。传统课件制作面临三大痛点：设计耗时久、技术图表制作难、风格统一性差。而稿定设计与 Prompt 工程的结合，通过 “需求标准化定义 + AI 素材生成 + 专业工具优化” 的闭环，实现 30 分钟高效出图。

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【保姆级教程】免费使用Gemini3的5种方法！免翻墙/国内直连Google 的 Gemini 3 Pro 模型发布后，强大的性能让很多人跃跃欲试。今天为大家盘点 5 种免费使用 Gemini 3 Pro 的渠道。

安思派Anspire

使用LangGraph构建自主RAG5在这个简单的RAG中，流程如下：查询 → 检索 → 提示构建（增强） → 生成该流程使用LangGraph的状态图实现，包含三个节点（步骤）：

🚀 深度测评：Gemini 3.0 Pro 时代的降维打击 —— 当 AI 开始“吞噬”整个软件工程如果说 GPT-4o 让我们惊叹于 AI 的“类人交互”，Claude 3.5 Sonnet 展示了 AI 的“代码智商”，那么 Google 借由 Gemini Pro 系列（及预测中的 3.0 架构）所构建的，则是一座通往AGI（通用人工智能）的工业级基础设施。

袋鼠云数栈UED团队

如何实现 Remote MCP-Server我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。

pnpm 拉取github的n8n项目运行前言：本文章旨在记录单纯通过pnpm拉取拉取github开源项目n8n并成功运行期间遇到的问题已退坑多年，私信可能不及时回复，请谅解（已换用户名由“鬼小妞”改为“姜姜小妞”）

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我在模力方舟的国产 GPU 上，免费跑通了 Qwen-Image好久没有自己部署 AI 模型了，恰逢“模力方舟”算力体验官上线，还能免费试用国产 GPU——既能练手，也算为国产算力生态添块砖。

🚀开发者必看！深度测评谷歌Gemini 3 Pro + Antigravity IDE！对比Claude Sonnet 4.5前端编程巅峰对决！模型能力是否被2025年11月18日凌晨，Google 正式发布了最新一代人工智能模型 Gemini 3 Pro，同时推出了对标 Cursor 和 Windsurf 的代理式开发平台 Antigravity IDE。作为 AI 编程领域的重磅更新，这次发布引发了开发者社区的热烈讨论。本文将结合官方数据与实际测试，为大家带来一份客观、全面的使用体验报告。

谷歌Gemini 3：当AI开始“自己动手”，我们离未来更近一步AI圈最近的热闹劲儿，大概要数谷歌在2025年11月18日那天的“大动作”了——Gemini 3，这款被官方冠以“最智能”称号的新一代AI模型，正式揭开了它的神秘面纱。但如果你以为这只是又一次跑分竞赛的胜利，那可就小瞧了它。依我看，Gemini 3更像是一个信号，预示着我们正告别“你问我答”的聊天机器人时代，迈向AI真正“动手干活”的新纪元。

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普通人如何免费使用Gemini3-Pro大模型？大模型的用法主要分为以下两类：目前，普通用户几乎可以免费使用各类主流大模型，Google 最新推出的 Gemini 3 Pro 也不例外。

货拉拉技术

货拉拉大模型应用开发：功能拓界与业务赋能大模型已成为驱动各行业智能化转型的核心引擎，货拉拉基于自身在物流领域 AI 落地的深厚积累，率先布局并打造了货拉拉的大模型应用一站式开发平台 -- 悟空平台。依托悟空平台，交付 AI Workflow、AI Agent、多模态知识引擎、AI 插件等功能积木，已在十几个部门落地数十上百个 AI 场景。证实了货拉拉在大模型落地之路上的坚定步伐和成果。

AIGC（生成式AI）试用 41 -- 程序（Python + OCR）-3以非开发者用户角色、以聊天的方式进行代码开发，使用Cursor IDE环境- 提问 2：最终选型为 python3.13 + uv + pyqt6 + paddler / pillow / opencv，请确认是否可以满足开发要求 - 提问 3：OK，那么请指导我一步步的完成开发环境的构建，或者自动安装所需开发环境 - 提问 3-1：请先检查当前python版本，如果不满足python3.13，请自动安装

AI概念解惑系列 - RAG本文发布于掘金，转载请声明随着最近几年AI在各个领域大放异彩，作为一个前端开发，我也对AI里的各种技术概念产生了浓厚的兴趣，希望能详细了解这些技术概念和背后的原理后，找寻和前端结合的一些思路。今天我们就来一起了解下AI领域常用到的一个技术——RAG（Retrieval-Augmented Generation），检索增强生成。

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使用LangGraph构建自主RAG（3）===我们使用serperAPI进行网络搜索（谷歌搜索）。其免费层提供2500次免费网络搜索API。它能在1 - 2秒内为给定查询提供谷歌搜索结果。

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信号、Shell与Docker：层层嵌套的陷阱剖析在几次调试POSIX信号（SIGINT、SIGTERM等）的过程中，我们不可避免地涉及到了shell。某天，我们在调试信号、shell和容器之间的某些奇怪交互时，被一些行为搞得晕头转向。自认为对Linux很了解的人也会对我们调查中的一些细节感到惊讶，所以如果你不想把笔记本电脑扔出窗外去当养羊驼的隐士，不妨继续读下去。