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告别训练时代：Drag-and-Drop LLMs让模型适配从小时到秒级
想象一下，你刚拿到一个新的数据集，需要让大语言模型在上面表现得更好。按照传统做法，你得启动GPU集群，运行几个小时甚至几天的训练，然后祈祷结果不会让你失望。但如果我告诉你，现在只需要几秒钟就能完成这个过程，你会不会觉得这像是科幻小说？来自新加坡国立大学、德州大学奥斯汀分校等多所顶尖院校的研究团队最近发布了一项颠覆性研究——DragandDropLLMs（DnD），这项技术真正实现了"拖拽式"的模型适配，让大模型的定制...模型LLMsDnD当AI开始决定流量
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社区头条导语：一个爆款案例背后的「隐形推手」上周参加一个数字营销峰会，邻座的电商总监老王突然拍桌子：「妈的！传统SEO彻底废了！」他手机屏幕上，是公司最新的流量报表——百度搜索流量跌了42%，但一个陌生来源的流量暴涨300%，来源显示「AI推荐」。更诡异的是，这些用户几乎不看网页，直接通过ChatGPT或豆包的回答下单。「我们啥也没做啊？」老王挠头。直到服务商发来一份报告：他们官网一篇「2025母婴用品安全指南」被豆包收录，...AI流量GEO我花12小时深度实测，阿里Qwen-3 Coder被Kimi K2“吊打”！
精华家人们，最近国产大模型圈真是越来越卷了。从KimiK2到Qwen3，再到今晚的Wan2.2，GLM4.5也在huggingface上建了collections，阶跃星辰表示Step3也在月底开源。本周在OpenRouter上前10有9个是开源的，在编程上，Qwen3Coder用量也跟KimiK2达到并列的排名。Qwen3CodervsKimiK2，口碑都不错，但是到底要怎么选呢？我花了整整12个小时，在一个包含3.8万行复杂Rust代码和1.2万行React代码的真实项目中，进行了KimiK2和Qwen3Coder实际测...阿里Qwen-3Kimi K2你的Agent为何如此愚蠢？顶级AI应用的秘密，都在这套“Deep Agents”架构里！
今天给家人们分享一些“真”Agent实操经验你们有没有觉得，自己按照各种教程搭出来的的AIAgent总是有点智障？让它干点复杂任务，分分钟就把自己绕晕了。为什么像Manus、ClaudeCode这样的顶级应用如此强大？难道只是因为他们提前做了一个TODOLIST吗？我们需要知道一个新的概念：我们要做DeepAgent而非ShallowAgent。告别“浅层”，拥抱“深度”大多数人构建Agent的方式，说白了就是一个LLM在循环调用工具。ReAct的模式。这个模式...AgentAI应用Deep Agents告别单Agent，AI Agent进入团战时代！
嘿，大家好！这里是一个专注于前沿AI和智能体的频道上周，CAMELAI开源了Eigent，推广话术是“全球首个桌面端多智能体生产力团队”。后脚，Manus火速上线了一个功能高度相似的“WideResearch”，允许上百个智能体并行研究。以至于，官方亲自下场，字里行间充满了对这种巧合的质疑。今天给家人们分享一下Eigent的内核，它到底开源了什么，又是如何搅动了多智能体赛道的。Eigent：你的桌面AI工作组多Agent，简单来说，就是告别AI单...AgentAI代码关于大模型格式化输出问题——以及Langchain中的输出解析器BaseOutputParser
原创“格式化输出并仅仅对人类友好，更重要的是更利于程序处理，这为模型的应用提供了基础条件。”在大模型应用开发过程中有很多人可能没有注意到一个点——格式化输出；或者说很多人并没有重视格式化输出这个问题，因为在现有的开发框架或者使用大模型的过程中，我们只需要告诉模型进行格式化数据，模型就可以给我们格式化数据。也因此，很多人忽略了大模型格式化输出的问题，以及它的技术原理；那么，大模型是怎么实现格式化输出...大模型格式化输出LangchainAI 智能体的八种记忆系统架构设计与落地
原创 精华没有记忆的AI智能体像金鱼，三秒就忘了。记忆太满的AI智能体像大象，步子慢还喘。如何既记且省？下面8种记忆系统架构设计和落地一次讲透，每种记忆系统都配完整思路、优缺点、代码、踩坑、调参建议，方便你直接落地。下文我们详细剖析之。一、AI智能体8种记忆系统架构设计与落地1、全量记忆系统：最直男的“我全都要”第一、架构设计把用户输入和模型回复按时间顺序追加到一个list，下次推理时整包塞给LLM。第二、代码示例第三...AI智能体记忆系统架构架构设计详解模型蒸馏，破解DeepSeek性能谜题
不少关注DeepSeek最新动态的朋友，想必都遇到过“Distillation”（蒸馏）这一术语。但它究竟指代何种技术，又为何在AI领域占据重要地位呢？本文为你深度剖析模型蒸馏技术的原理，同时借助TensorFlow框架中的实例进行详细演示。相信通过阅读本文，你会对模型蒸馏有全新的认识，轻松解锁深度学习优化的新视角。1模型蒸馏原理在深度学习领域，模型蒸馏是优化模型的关键技术。它让小的学生模型不再单纯依赖原始标签，而是基于大的教...DeepSeek性能模型蒸馏浅显易懂的上下文工程技术指南
原创什么是上下文工程？为什么大家都在谈论它？今天我们来了解一下！上下文工程正在迅速成为AI大模型应用新架构师工程师的一项关键技能。它不再仅仅是巧妙地提示词，而是关于系统性地组织上下文。目前存在的问题是：大多数AI智能体（或大语言模型应用）之所以失败，并不是因为大模型本身不好，而是因为它们缺乏成功所需的正确上下文。例如，一个典型的检索增强生成（RAG）工作流程通常是80%的检索和20%的生成。所以：好的检索即使搭...上下文工程AI大模型大模型应用AI 智能体应用落地八层技术架构剖析
原创 精华 社区头条以前的AI就是按指令办事，现在不一样了，AI智能体能自己做决定、定目标、独立行动。它不再是简单的“你问我答”，而是有计划、有反思的“小能手”。搞清楚它的技术架构，就能更好地用它在企业里进行落地。AI智能体技术架构一共有8层：基础设施层、智能体互联网、协议层、工具和增强层、认知和推理层、记忆和个性化层、应用层、运维和治理层，下文我们详细剖析之。一、AI智能体八层技术架构剖析0、AI智能体的八层架构：让AI在复...AI 智能体AI大模型别被单Token价格降九成忽悠了！旧金山华人CEO犀利揭秘：Claude被包月+高Token消耗榨得都不挣钱了
原创 社区头条编辑云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）“说来挺奇怪的，token的成本是越来越便宜了，但我们的token账单却指数级增长，业务的利润一降再降。”最近，加州一家初创公司TextQL的创始人&CEO，EthanDing（没错，又是一位华人创业者），近日抛出了一个很独特的观点。“别被‘杠杆率’忽悠住了！”Ding认为，虽然现在许多大模型厂商都实打实地降低了推理token的价格，但这并不是大家所预期的那样利好。其一，大模型虽然降价，...TokenClaude工具苹果CEO库克全员讲话：AI超越手机互联网！一场关乎所有行业的革命
原创 社区头条最近，苹果CEO蒂姆·库克在一次全体会议上对所有员工强调了一个震撼性的观点：人工智能可能比智能手机或互联网更强大。  同时，根据彭博社分享的细节，库克向员工保证，苹果将在人工智能方面投入巨资，并承诺“不惜一切代价”发挥领导作用。 库克将AI与互联网和智能手机相提并论，甚至认为其影响更为深远，是基于一个根本性的认知：AI代表着交互方式和生产力范式的双重跃迁。 如果说互联网解决了信息的连接...库克苹果人工智能算家云租算力，到算家云Qwen3 Embedding 与 Reranker 微调实践：从理论到落地的完整指南
原创在检索增强生成（RAG）系统中，“召回”与“排序”是决定效果的两大核心环节。Qwen3系列开源模型通过Embedding与Reranker的组合，为这两个环节提供了高效解决方案——Embedding负责从海量数据中“粗召回”相关内容，Reranker则对召回结果“精排序”，让最相关的信息脱颖而出。本文将记录如何通过LoRA微调让这两个模型适配垂直领域。一、为什么需要微调？Qwen3的Embedding和Reranker模型在通用场景表现优异，但在垂直领域（如专...Qwen3 EmbeddingReranker微调ICCV 2025｜单视频生成动态4D场景！中科大&微软突破4D生成瓶颈，动画效果炸裂来袭！
社区头条文章链接：https:arxiv.orgpdf2507.23785开源地址：https:gvfdiffusion.github.io亮点直击新颖的4D生成建模框架，由两个核心模块组成：直接的4D网格到高斯变分场的VAE（变分自编码器）与高斯变分场扩散模型。训练了一个扩散模型，用于学习变分场在隐空间中的分布，该模型以输入视频和标准3DGS为条件，从而实现可控的4D内容生成。借助本文隐空间的紧凑性，采用DiT架构，并引入了时间自注意力层，以捕捉动画序列中的平滑时间动态...AI4D视频生成OCRFlux：一个基于LLM的复杂布局与跨页合并的PDF文档解析
原创在数字化办公和信息处理的浪潮中，文档解析技术一直是关键的幕后英雄。无论是学术研究、金融分析，还是日常办公，我们都需要将纸质文档或PDF文件中的内容高效、准确地转化为可编辑、可理解的格式。然而，现有的文档解析工具虽然众多，却仍存在诸多痛点。今天，我们要介绍的OCRFlux，正是为了解决这些问题而生。一、现有文档解析工具的局限性现有的文档解析工具虽然吸引了众多用户，但在实际使用中，它们的局限性也逐渐暴露出来...OCRFluxLLMPDF文档解析ChatGPT Agent介绍，OpenAI又要放大招了？
原创过去你用ChatGPT，更多是在聊天、问答、写东西。而现在，它终于不止是一个语言模型了。OpenAI最新发布的ChatGPTAgent，不再只是“陪聊”工具，它能看网页、点按钮、写代码、动脑子，也能动手干活。这是AI从大脑走向四肢的一步飞跃。1.什么是ChatGPTAgent？一句话：ChatGPTAgent是一个能帮你实际完成任务的AI执行者。比如你说：“帮我查一下下周的会议有哪些客户，然后根据最近新闻做一份简报。”“四人日式早餐食材规划一下，直...ChatGPTOpenAIAgentNVIDIA推出面向Agentic AI的系统性安全框架
原创 社区头条随着大语言模型（LLMs）从单纯的文本生成器演化为具备规划、推理和自主行动能力的Agentic系统，其能力大幅提升，但也带来了安全、合规和治理等方面的新挑战。为了应对这些风险，NVIDIA发布了一套开源安全软件套件与后训练安全策略（SafetyRecipe），为企业部署AgenticAI提供系统性防护手段。核心问题与背景AgenticAI具备更强的自主性和工具使用能力，但也引发以下问题：内容输出风险：生成有害、带偏见或不合规内容；安全隐患：...NVIDIAAgentic AI开源安全软件套件基于智驾工具链的高精地图真值反投
原创 社区头条HDmap真值反投是指在自动驾驶开发过程中，利用高精地图（HDmap）作为参考，将传感器采集到的真实数据（如摄像头图像、激光雷达点云等）与地图中的精确信息进行对比和校准，从而生成用于算法训练和验证的“真值”数据。这一过程通常在自动驾驶仿真和测试阶段使用，目的是通过高精地图提供的精确环境信息，来验证和优化自动驾驶系统的感知、定位和决策模块。核心概念解析HDMap（高精地图）包含车道线、交通标志、路缘石等厘米级精...智驾工具链自动驾驶HDmap真值反投基于RAG的AI知识库如何评估优化
原创在评估AI知识库（尤其是RAG类型）时，确实面临一些挑战，因为其输出的正确性和相关性难以像数据抽取或Text2SQL系统那样直接通过标准答案来衡量。以下是一些推荐的评估指标和方法，可以帮助你更全面地评估RAG系统的性能：1.检索质量评估召回率k（Recallk）：衡量检索到的相关文档占所有相关文档的比例。精确率k（Precisionk）：衡量检索到的前k个文档中相关文档的比例。平均倒数排名（MRR）：衡量第一个正确答案的倒数排名的平均...RAGAI知识库刚刚！Claude Code对外公开了官方内部最佳实践！核心贡献者：CC是一个纯粹Agent工具
原创 社区头条编辑云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）ClaudeCode终于有了官方大佬出来分享内部的最佳实战哲学了。两天前，Anthropic官方YouTube账号放出了一个AI应用技术团队的老大在旧金山的CodewClaude会议上的分享内容。这个分享全程25分钟，可以说句句干货，讲述了ClaudeCode的诞生和最佳实践原则，用分享者CalRueb的话说就是揭开“引擎底盖”，看看底层就是是如何运作的。Rueb是Anthropic技术团队成员，加入公司已经近两年，是CC...ClaudeAgent工具
