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旧金山初创CEO自曝数月研究：CC主控制仅1个循环，大量使用小模型，惊呼：简单到爆，肝一份深度复刻指南
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社区头条编辑云昭世界上最好用的编程工具，ClaudeCode，又被人深度研究了！它背后，竟然只保留了一个主控制循环，系统逻辑竟然简单到爆。管AI代理如此复杂，但这款最令人愉悦的AI编程工具，却保持了极其简单的方式。“我高度怀疑：大多数应用可能真不需要多Agent系统。”近日，CC的一家重度用户，MinusX团队经过煞费苦心的研究，终于发现了背后的秘密。事情是这样婶儿的。MinusX是一家去年成立的、位于美国旧金山的初创公司，核心愿景就...CC小模型LLM一句话生成爆款视频！GPT-5赋能Agent，视频创作进入智能体时代
社区头条随着OpenAI在8月正式发布GPT5，首个接入这一强大模型的视频生成智能体VideoOceanAgent已经向公众开放体验。AI视频，也进入了智能体时代。  不同于传统视频生成工具，它能够自动完成从分镜设计、画面生成、配音配乐到字幕添加的全部流程。用户只需要用自然语言描述需求，系统就能在几分钟内生成一个结构完整、节奏在线的视频作品。 在实际体验中，用户只需要在会话框中输入简单需求，如帮我做一个香水广告或我需...人工智能AI AgentAI视频租算力，到算家云Video Ocean以结构/序列/功能之间的关系重新定义蛋白质语言模型的分类：李明辰博士详解蛋白质语言模型
原创上海交通大学第三届「AIforBioengineering暑期学校」于2025年8月8—10日正式开启。本次暑期学校汇聚了自全球70余所高校、10余所科研机构及10余家行业领军企业的200余位青年才俊、科研学者和产业代表，共同聚焦于人工智能（AI）与生物工程（Bioengineering）的融合发展。其中，在「AI算法前沿」课程板块，上海交通大学自然科学研究院&洪亮课题组博士后李明辰以「蛋白质与基因组基础大模型」为主题，向大家分享了蛋白质语言模型在...AI for science生物医药蛋白质结构蛋白质语言模型上海交通大学如何让多个AI Agent高效协作？手把手教你构建企业级AI智能体系统
原创在AI技术快速发展的今天，多智能体系统（MultiAgentSystems）被称为"AI的第三波浪潮"，而LangGraph作为新一代的智能体编排框架，为构建复杂的多智能体系统提供了强大的基础设施。本文将深入探讨LangGraph中的两个核心概念：Handoffs（交接）和Supervisor（主管）模式，通过详细的技术分析和代码示例，帮助你掌握构建生产级多智能体系统的关键技术。一、LangGraph多智能体架构概述1.1什么是多智能体系统？在多智能体架构中，智能...AI AgentAI智能体LangGraph最新综述！一文读懂视觉强化学习的四大支柱与新范式
社区头条文章链接：https:arxiv.orgpdf2508.08189git链接：https:github.comweijiawuAwesomeVisualReinforcementLearning亮点直击系统综述200余项视觉强化学习研究，涵盖MLLMs、视觉生成、统一模型和视觉语言行动智能体分析各子领域在策略优化、奖励建模与基准测试的进展，揭示核心挑战：如视觉生成的奖励设计、推理与VLA任务的中间监督缺失提出基于指标粒度与奖励监督的视觉RL分类法，包括图像生成的三种奖励范式，为跨领域策略选择与...AI智能视觉生成图像编辑自回归又夺SOTA：VAREdit秒杀扩散模型，速度快2.2倍，编辑精准度飙升30%！
论文链接：https:arxiv.orgpdf2508.15772Git链接：https:github.comHiDreamaiVAREdit亮点直击VAREdit，这是首个基于微调的视觉自回归模型，用于指令引导的图像编辑任务；本文发现了VAREdit在最精细尺度条件下存在尺度不匹配问题，并提出了SAR模块作为有效的解决方案；VAREdit在标准图像编辑基准上取得了新SOTA，在编辑遵循性和生成效率方面均超越了主流扩散模型。VAREdit在指令引导的图像编辑中实现了高精度性能。它在各种复杂...AI图像生成模型RAG调优进阶：21种切块策略，不光有代码，更有超详细场景、优缺点分析！
原创 精华在深入每一种切块策略之前，需要先把基础工具和模拟数据准备好。importreimportnltkfromnltk.tokenizeimportsenttokenize,wordtokenizefromtransformersimportAutoTokenizerfromsklearn.featureextraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosinesimilarityimportnumpyasnp确保已经下载了nltk的punkt分词器try:nltk.data.find('tokenizerspunkt')exceptnltk.downloader.DownloadError:nltk.downloa...RAG大模型从结构化到多模态 RAG 文档解析工具选型指南
原创 社区头条在RAG（RetrievalAugmentedGeneration）架构系统中，从文档中提取信息是不可避免的，而系统输出的质量在很大程度上取决于从源内容中提取信息的效果。本文结合近期一篇RAG调查报告的发现与我之前的部分研究，对RAG系统如何解析和整合结构化、半结构化、非结构化和多模态知识进行了简明概括。下文我们详细剖析之。一、多模态数据RAG文档解析工具选型1、结构化知识：数据按规则组织的范式1.1知识图谱：易于查询，便于使用，难以集...多模态RAG文档解析工具免费开源！Hugging Face 推出 AI Sheets，让你像用 Excel 一样用大模型处理数据
原创过去几年里，AI模型已经成为数据处理和分析的「标配工具」。无论是构建训练数据集、清理脏数据，还是批量生成合成数据，研究人员和企业团队几乎都绕不开大语言模型（LLM）。然而，问题也摆在眼前：想真正用好这些模型，需要代码能力、模型部署经验，甚至还要懂不少机器学习框架。这直接把大多数非技术人员挡在了门外。HuggingFace显然注意到了这一点。近日，它推出了一款名为AISheets的工具——一个免费、开源、本地优先的「无...开源Hugging FaceAI SheetsExcel大模型推理速度快50倍，MIT团队提出FASTSOLV模型，实现任意温度下的小分子溶解度预测
原创在化学与材料科学领域，有机固体在不同溶剂中的溶解度是一项核心分子性质，其影响贯穿科研与产业全链条。对于合成工艺而言，精准掌握溶解度不仅有助于筛选最优溶剂、优化反应条件，还能显著提升产物产率与纯度，降低生产成本；在环境科学中，它是解析全氟及多氟烷基物质（PFAS）等污染物在土壤与水体中迁移归趋的关键参数，为污染防控与治理提供科学依据；而在结晶、膜分离等工艺中，溶解度更是决定相行为与分离效率的核心变量...麻省理工学院材料化学AI for science溶解度预测RMSENVIDIA发布Nemotron Nano 2：6倍推理速度，128K上下文，不是最大，却是最懂企业的大模型
原创在大模型的竞赛中，人们往往关注“更大”“更强”的参数规模，却很少有人意识到：对于真正想要落地的企业而言，推理速度、成本透明度、长上下文能力，才是决定能否用得起、用得好的关键。8月18日，NVIDIA发布了NemotronNano2——一套基于MambaTransformer混合架构的大语言模型家族。它不仅在推理吞吐量上比同规模模型快了6倍以上，还能在单张中端GPU上支持128K上下文，同时把训练语料和方法论大规模开放，成为企业落地AI的“范...NVIDIA大模型Nemotron Nano 2腾讯元宝 AI 大模型新搜索案例架构设计与落地实践
原创 精华诞生三十余年的“老”搜索，在AI时代仍是必争高地，根源在于它与大语言模型（LLM）形成了“彼此成就”的闭环。对大模型而言，搜索像实时外挂的知识库补时效、补长尾、拉通垂直领域，显著削弱幻觉；多轮调用后，它已成为大模型落地的标准“氧气”。反过来，大模型把搜索从“给链接、人筛选”的旧范式，推进到“直接生成答案”的新纪元，整条技术栈理解、召回、排序、呈现都被重新写了一遍，搜索由此迈入生成式进化快车道。比如：...AI智能体AI大模型腾讯元宝如何使用n8n实现WhatsApp业务查询的自动化
原创 社区头条本文阐述了使用n8n与OpenAI模型以构建智能WhatsApp聊天机器人的具体方法，同时分析了实现WhatsApp业务查询自动化所必需的先决条件。通过创建产品目录向量存储库和创建WhatsAppAI代理两个主要步骤，最终实现能处理客户问题、提供准确回答的自动化WhatsApp销售助理，提升销售和客户体验。想象一下，你所在的公司始终保持在线状态，客户提出的问题能够立即获得准确解答，并且能够提供全天候不间断服务。这并非遥不可及的未来愿景，...n8nWhatsApp聊天机器人生产环境跑LangGraph半年了，我整理了这份避坑指南
原创 精华今年3月开始用LangGraph重构我们的AI系统，到现在已经快6个月了。期间踩了一些坑，有些问题官方文档里根本没提到，今天把这些经验教训整理出来。先说结论如果你的系统符合以下任何一个条件，LangGraph可能适合你：需要复杂的多步骤决策流程有明确的状态管理需求需要人工审核关键节点要做多智能体协作但如果只是简单的单轮对话或者纯粹的RAG，用LangChain就够了，别给自己找麻烦。状态管理的坑1.Checkpointer选择决定生死刚开始...LangGraphRAGAI系统大模型经常犯错才是大模型应用中最好玩，也是最有用的东西
原创“大模型犯错是常态，而在大模型应用中，我们需要做的是处理好这些错误，把模型的错误影响降到最低。”做了一段时间的大模型应用之后发现一个非常有趣的问题，那就是为什么会有那么多大模型应用的范式，包括思维链(CoT)，思考行动(ReAct)，反思(Reflection)等。其实最本质的原因就是大模型经常犯错，特别是在复杂场景下的复杂问题；就类似于我们人类处理复杂问题一样，很少有人能够在不犯错的前提下，一次性解决一个复杂问题，...大模型大模型应用大模型犯错企业智能客服：售前售后服务进阶
我们探讨了如何优化企业智能客服系统，特别是在售前和售后服务方面。我们主要关注了两个核心功能的实现：基于知识库的问答系统：我们创建了一个汽车故障处理的知识库，使智能客服能够根据用户的问题提供准确的故障处理方法和建议。用户预约功能：我们设计了一个完整的工作流，允许用户通过智能客服系统预约汽车保养、试驾等服务，并能够查询自己的预约信息。这些功能的实现涉及了知识库的创建和导入、工作流的设计、数据库的使...智能客服结构化LLM能力评测与基准构建：金融LLM认知诊断框架；LLM未来事件预测评估基准；LLM MCP的评估基准
FromScorestoSkills:ACognitiveDiagnosisFrameworkforEvaluatingFinancialLargeLanguageModels20250819｜WHU,WHU,NAU,SWJTU,BUFT,AU,UoM🔺53http:arxiv.orgabs2508.13491v1https:huggingface.copapers2508.13491https:github.comWHUNextGenFinCDM研究背景与意义问题定义与现状概述金融领域中大型语言模型（LLMs）展现出广泛应用潜力，但现有评测方法多依赖单一分数，难以揭示模型对金融知识的具体掌握情况。传统金融LLM...LLMMCP系统突破性数据同化技术：RL-DAUNCE如何通过强化学习实现物理约束下的高效状态估计
引言：数据同化的新范式在现代科学计算和预测系统中，数据同化作为一种关键技术，其重要性不言而喻。它通过系统性地结合观测数据与模型预测，为物理系统状态提供更精确的估计。从最初为数值天气预报开发的技术，如今已扩展到参数估计、动态插值、控制辅助和模型识别等广泛应用领域。近年来，数据同化更成为数字孪生和多模型预报系统的核心组件。传统数据同化方法如集合卡尔曼滤波器(EnKF)在处理高度非线性和非高斯系统时面临诸...RL-DAUNCE数据同化技术多模态学习新突破：自适应掩码子网络解决模态不平衡问题
多模态学习一直是研究热点，它通过整合来自不同模态的信息来提升模型性能。然而，在实际应用中，多模态学习常常面临一个棘手的问题——模态不平衡，导致模型过度依赖主导模态而忽视其他模态，限制了整体效果。一、技术背景：多模态学习的挑战多模态学习旨在通过统一不同模态的模型来增强性能。在现实世界中，对象通常可以通过多种模态来表征。例如，在动作识别任务中，可以整合视频、音频和运动传感器数据来识别人类动作；在文...多模态网络自适应传统分块总 “拆家”？视觉引导分块：让 RAG 系统读懂文档里的每一张图、每一段逻辑
传统的文档分块方法（如固定大小或滑动窗口方法）存在几个根本性局限：它们常常会破坏连贯内容，如多页表格、分步流程以及块边界间的交叉引用关系。纯文本提取完全忽略了关键的视觉信息（图表、文档布局），而这些对于理解至关重要。由于跨页边界的语义关系未被保留，会导致上下文不完整。文档内的逻辑流程和依赖关系（包括嵌套章节和流程序列）通常会丢失，从而影响检索增强生成（RAG）系统。问题表述传统方法：对于一个有n页...RAG系统智能
