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我们正处在人类历史上最深刻的转折点。**旧的经济循环已经断裂，新的双循环结构正在形成。**这不是一次普通的技术革命，而是文明模式的更替。正如文件所说：“旧轮回已经转不下去，新轮回还没有被建立。我们正处在旧世界崩塌、新世界未现的真空期。在这个时代，绝大多数人将成为"被抛弃的一代"，他们的劳动力不再被需要，他们的消费不再被重视，他们的存在不再对核心循环产生实质性影响。这不是他们的错，而是结构的必然结果
摘要 本实验通过模拟计算机系统资源分配场景，研究死锁问题及其解决方案。实验重点在于理解死锁产生的四个必要条件（互斥、请求与保持、不可抢占、循环等待），并应用银行家算法进行资源分配的安全性检查。实验内容包括：计算初始Need矩阵和Available向量、执行安全性算法、处理资源请求场景（P2和P3的不同请求）、编写伪代码实现安全性检查，以及编程验证算法正确性。通过分析不同请求场景下的系统安全状态和安
AI AMA首期聚焦"Agent自进化"主题，由魔搭社区等机构联合发起，汇集阿里通义实验室研究员翟云鹏及5位顶会论文作者展开深度探讨。与会专家围绕自进化定义展开多元视角：陈兆润强调在有限监督下自主改进策略并生成环境的能力；张凯提出需突破单一环境限制，建议以编程等复杂场景作为突破口；刘博则认为自进化是智能系统的固有能力，代表高阶认知水平。讨论聚焦三大方向：1）环境自主生成与策略协
Cookie是服务器保存在浏览器的小段文本信息（通常≤4KB），用于识别用户和保存状态。服务器通过HTTP响应的Set-Cookie字段设置Cookie，可附加Expires（过期时间）、Domain（作用域名）、Path（作用路径）等属性。浏览器后续请求会自动通过Cookie字段发送匹配的Cookie。关键特性包括：同源策略下共享Cookie（协议可不同）；Session Cookie在关闭浏览
1. 核心考察面试官通过该问题，核心评估候选人的Prompt工程的产品化认知、大模型产品的风险控制思维、低成本产品优化的落地能力，精准匹配AI产品落地中“模型能力转化为稳定产品能力”的核心业务诉求：本质洞察能力：能否看透模型输出不稳定的核心不是模型能力不足，而是对模型行为缺乏约束，Prompt未承担系统级管控作用；认知升级能力：能否跳出“Prompt只是提效技巧”的误区，理解其作为系统设计一
春晚的灯光、彩排、可控环境，为机器人披上了“完美外衣”。真正的考验，在于工厂的灰尘、孩子的乱跑、地毯的阻力、突发的意外——2026年，机器人正从舞台走向街头、车间与客厅。而我们期待的，不是会翻跟头的机器，而是能叠好衣服、陪老人聊天、顶下夜班的可靠伙伴。
一种以结构为运算核心、自上而下的智能生成机制：将输入信息压缩映射为抽象结构，根据目标建立顶层逻辑骨架，经稀疏扩张与双向校验后，再填充自然语言完成表达。功能：把文字 / 问题 / 知识 → 抽象成结构，丢掉无关细节接收自然语言输入全局语义压缩、去冗余映射为高层逻辑结构（无文字、无 token）原始约束结构GSE 模型与 FHSR 架构是新一代 AI 生成范式中两个不同方向的原创性探索GSE 模型是
1. 基本逻辑框架的完备性评估结论是什么？★□《存在假设》理论体系结合宇宙生命模型为AGI提供了坚实的本体论和方法论基础，核心优势在于建立了从微观到宇观的递归观测闭环，解决了传统AI缺乏内在动机和自我参照的根本问题。但当前框架在技术实现路径上仍存在关键空白，特别是在如何将"双重投影"和"无限内卷"等抽象概念转化为可计算的架构设计方面。2. 最高层框架需要解决哪些关键问题？□★理论层面需补充量子测量
这是一系列的可以构成一套整体的理论体系，单篇文章可以视为一种视角，多篇文章重合以后就视完整的AGI图像。该理论体系和现有主流理论存在部分矛盾，所以对主流理论框架经行了扩展尝试。文章由AI生成，本人只是提出问题对于文章并不能深度理解，文章中如果有不妥之处还请见谅。
本文全面解析C++ STL中的vector容器，从基础使用到深度实现。主要内容包括：1. vector基础使用：构造函数、迭代器、容量管理(resize/reserve)、增删查改操作；2. 核心原理：扩容机制(1.5/2倍增长)、二维vector实现、迭代器失效问题及解决方案；3. 模拟实现：手写vector类模板，详解深拷贝与memcpy陷阱；4. 典型应用：结合OJ题目讲解异或运算、摩尔投票
语义回归；大语言模型；CALM；通用人工智能
AI、春晚与机器人
Mac mini OpenClaw 终极部署方案M4 MacBook Max（主机）+ M4 Mac mini（AI 节点） MacBook 对 Mac mini 完全不受限，OpenClaw 拥有管理员级权限，但永远无法触及 MacBook、NAS 及局域网任何设备。图：Mac mini 作为隔离 AI 节点，唯一的授权通道是加密的 Tailscale 隧道。
Product Hunt 每日热榜 | 2026-02-16 将视频快速添加到您的着陆页，从未如此简单。只需像写作一样，您就可以掌控创意。只需描述您的产品或想法，Lunair就会生成一段完整的视频：统一的角色、定制场景（而非库存素材）、配音、音乐和动画，最终呈现为一个可直接分享的视频文件。接下来，您可以用简单的语言进行编辑：选择旁白者、调整脚本、优化场景，使其与您的品牌相匹配。这个工具是为您量身定
同质化困局难破，节奏错位成关键
我们常担心AI会取代人类。但真相或许是：AI越强大，越照见人类不可替代的部分——直觉、情感、意义感、对美的渴望、对存在的追问。最高阶的AI使用，不是让机器替我们思考，而是借机器之眼，看清自己是谁，又能成为谁。当你能自如地在五阶之间切换——需要效率时调用工具层，需要创意时启动认知层，需要系统时构建系统层，需要意义时进入存在层——你就真正掌握了AI。而那时，AI已不再是你手中的工具，而是你认知宇宙的一
有点东西！！
全球经济复杂系统分析框架和《周期破局》系列短视频策划
剪辑 Agent
记忆的价值不在于存得多，而在于删得准。主动筛选听着累，但比后期在噪音里找信号轻松。一个开发者说得好：「任何自动化记忆最终都会失败，除非有代际淘汰机制」。Total Recall 把淘汰前置了——每天花上几分钟晋升和清理，换来的是每天打开编辑器，AI 真的记得你是谁，而不是假装记得。
大模型产品化落地的核心在于对齐工作，其本质是平衡模型能力与风险管控。对齐不是限制能力，而是明确边界，确保模型在安全范围内发挥价值。关键策略包括：1）通过Prompt和规则划定高风险场景边界；2）采用柔性降级而非硬性拦截方式；3）建立可解释、可兜底的保障机制。成功的对齐能降低85%以上风险投诉，提升40%用户留存。产品经理需将对齐视为产品设计环节，而非单纯算法问题，才能真正实现能力自由、行为可控的产
摘要：本文针对Agent产品Demo表现好但上线后用户不爱用的问题，提出评估体系应从能力展示型转向用户价值型的解决方案。核心观点包括：1）评估不应仅关注任务成功率，更要考察过程稳定性、人工兜底成本和自我纠偏能力；2）重点衡量用户替代程度，看是否真正降低用户操作和决策成本；3）通过复启率、核心任务交付率和失败后复购率等真实业务指标评估用户信任度。最终指出Agent产品的核心价值不在于能否完成任务。
《AgenticRL在终端环境中的实践与挑战》摘要 本文探讨了在终端环境中构建Agentic强化学习（RL）系统的实践经验与核心挑战。相较于传统RLVR（单步bandit问题），AgenticRL涉及多步交互式决策、长时序信用分配和环境状态转移，对算法设计、工程基建和环境管理提出更高要求。文章通过两个研究者的故事引出AgenticRL的典型困境，并系统介绍了解决方案：1）构建ROLL训练框架与RO
这是一系列的可以构成一套整体的理论体系，单篇文章可以视为一种视角，多篇文章重合以后就视完整的AGI图像。该理论体系和现有主流理论存在部分矛盾，所以对主流理论框架经行了扩展尝试。文章由AI生成，本人只是提出问题对于文章并不能深度理解，文章中如果有不妥之处还请见谅。摘要物理学的发展史是一部不断深化对时空本质认识的历史。从牛顿的绝对时空，到爱因斯坦的相对论时空，再到量子力学的不确定性原理，人类对时空的理
本文提出的AI框架——动态向量数据库、螺旋式认知架构和多智能体协同，为解决LLM语言绑架问题提供了一个系统性的解决方案。通过将语义理解从语言模式中剥离，我们能够构建更加接近人类认知方式的AI系统。这个框架不仅是对现有AI架构的改进，更是对未来AI发展方向的一次探索。我们相信，随着技术的不断发展和完善，这个框架将在AI研究和应用中发挥重要作用，推动人工智能向更加通用、可解释和可控的方向发展。我们诚邀
将 AI 从“语言模仿者”转变为“结构思考者”让智能运行在“语义操作系统”之上，而非“语言壳”之中它不否定 LLM 的价值，而是将其降级为语义提取工具和 I/O 设备，把真正的智能交给更底层、更通用、更高效的几何-动力学系统。
人类：语义先于语言。现在 AI：语义寄生在语言。未来 AI：语义 = 结构，思考 = 流形演化，语言 = 翻译接口。电子世界的底层不是语言，是「结构与关系」。智能的本质，是对关系的压缩、预测与演化。你现在摸到的，就是从 LLM 到真正通用智能的那一层窗户纸。这种「非语言语义」要怎么在工程上实现？用什么架构？什么模块？提问。
Product Hunt 每日热榜 | 2026-02-14 AI治疗，让你可以随时交流。只需自然地说出你的想法，随时获得所需的支持。
打破了 “智能是单一实体的属性” 的传统认知，提出 “智能可以以生态的形式存在”—— 智能体生态通过多个体的协同、演化，形成远超单一智能体的群体智能，这与人类社会的智能形态高度相似；暗示了智能的 “演化本质”：智能并非固定不变的能力，而是通过不断的协作、变异、迭代，逐步升级的生态特性，这与生物进化的规律高度契合；为 “人机共生” 提供了全新可能：智能体生态可作为人类的 “认知伙伴”，通过分形嵌套与
多智能体协同架构是原有 AGI 框架的自然延伸，核心依托共享向量数据库和 DDSS 动态语义空间，实现 “母子 / 蜂群” 式协作；架构的核心价值在于：将复杂任务拆解为专业子任务，通过多智能体并行处理提效，同时依托原有 AGI 框架的认知模型保障协作一致性；落地关键在于标准化智能协作协议（消息格式、任务流程）、分阶段验证核心能力，优先实现 MVP 再逐步扩展高级特性。
来自港科大、字节跳动、港中深和南洋理工的研究者们发现可验证不等于可长期可训练再叠加多轮交互带来的长程信用分配与训练不稳定，使得长期、可扩展的 RL 训练一直缺少系统化方案。
本文将介绍如何构建一个完整的「AI 驱动开发工作流」「OpenClaw」- AI 助手运行平台，协调所有工具「OpenCode」- AI 编程助手，自动生成代码「GitHub」- 代码托管和版本管理「Vercel」- 自动化部署和托管通过这个工作流，你只需要告诉 AI 要做什么，剩下的代码编写、提交、部署全部由 Agent 自动完成。通过「说」- 告诉 AI 你要什么「写」- AI 自动生成代码「
1. 核心考察面试官通过该问题，核心评估候选人的NLP与LLM的技术认知落地能力、AI产品技术选型的场景化思维、系统稳定性与体验平衡的设计能力，精准匹配AI产品设计中“技术适配场景”的核心业务诉求：本质认知能力：能否看透「将LLM当作NLP全面替代」的核心问题，不是技术优劣，而是忽视两者核心能力差异，未结合场景需求做选型；选型思维能力：能否跳出「技术唯新唯强」误区，建立**“场景定技术”**
摘要：正则化不仅是数学优化手段，更是解决AI产品线上稳定性的核心方案。其本质在于控制模型复杂度，通过L1（砍无用特征）和L2（均衡特征权重）两种方式，针对高维噪声或强相关特征等不同业务场景，解决模型过拟合问题。实际应用中可组合使用二者，在保证模型效果的同时提升泛化能力，使产品表现更稳定可控。AI产品经理应跳出纯技术视角，理解正则化对产品落地的重要价值。
2026年AI工具已进入场景化深耕阶段，本文实测了五款热门跨领域AI工具：佐糖（图像处理）、WPSAI（办公文档）、NotebookLM（知识管理）、ChatExcel（表格处理）和可灵AI（视频生成）。测试基于统一标准，重点评估专业性、易用性、效率提升和性价比。
AI能力正沦为廉价基础设施，技术护城河以月为单位崩塌。OpenClaw三个月斩获18万星，证明"会做AI"已不值钱，"知道把AI用在哪"才值钱。新护城河五大支柱：架构设计（系统嵌入）、创新思路（策略选择）、变现能力（单位经济）、资源整合（生态卡位）、硬件嵌入式（物理世界延迟）。短期拼流量速度，长期靠时间复利。生存法则：要么快成管道工抢占分发渠道，要么慢筑壁垒深耕垂直领域，卡在中间地带最危险。终极答
本文总结了三个CTF题目解题过程。题目一通过010编辑器发现隐藏信息，使用kali分离文件后在文档中搜索获得flag。题目二在图片数据中发现base64编码，解密后获得答案。题目三处理伪加密图片，修改高度参数后发现隐藏文件，结合修复后的提示信息破解压缩包密码，最终通过brainfuck和摩斯密码解密获得flag。文章还详细介绍了使用010编辑器修改图片高度和宽度的方法，包括十进制与十六进制转换及大
Maple Flow 2025.2 新功能亮点最新版本在稳定性、性能和使用体验上均有提升，助您更流畅地进行工程设计计算。从 Python 运行 Maple Flow 工作表，打通了工程计算与软件开发间的壁垒，将工程师发布的 Maple Flow 设计和计算工作表视为一个即插即用的、可编程的“计算微服务”。并行运行 Maple Flow 工作表以进行参数扫描，极大提升效率，节省宝贵时间。打印范围现
针对户外机器人在复杂环境中面临的定位测试挑战，德思特推出GNSS高精定位仿真方案。该方案通过在室内模拟双天线定向、RTK厘米级定位及多路径干扰等真实场景，为割草机器人等设备提供高效、全面的定位系统测试，显著提升研发效率与产品可靠性。
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 修复：空格错误。self.roi_height_ratio = self.get_parameter("roi_height_ratio").value# 修复：变量名拼写错误。cv2.circle(roi, (cx, cy), 5,
但输出完这几十篇之后，你就需要倒逼自己去学习，输出新的内容，否则可能触达的人数就止步于此，或被竞争对手超越，又或者用户已经看腻了。（注意：我这里的流程是基础版的，如果需要更深入的话，大家可以根据自己的情况调整，因为每个人的情况不一样，所以我就搞了个通用版的）比如一些地方老字号餐饮店，口味确实好吃，但我们不知道，哪从我们上面的公式来看的话，那么触达人数越少，那么它的生意就越小。当你使用自媒体这个工具
可信性突破：实现 AGI 语义表达的 “事实可追溯、错误可拦截”，三角锚点验证机制确保人类始终掌控核心规则，解决传统大模型 “黑箱幻觉” 的核心痛点；效率全面提升：存储优化 70% 以上，检索速度提升 10 倍以上，修正响应时间＜100ms，兼顾性能与效率，降低 AGI 落地的成本门槛；架构优雅可扩展：DDSS 三层统一语义空间与原有架构解耦协作，可独立迭代升级，同时支持多模态对齐、涌现机制等新增
本文为《AI 模型的全演化逻辑一览 —— 可能的智能诞生蓝图》的后续研究推演，核心是对原有 AGI 架构构想进行，提出将作为构建 AGI 大模型的全新核心，而非仅将其作为传统 RAG 系统的辅助组件。该构想并非纯理论空想，分层训练、螺旋式认知架构、参数扩维与稀疏化、课程学习等支撑技术均已有成熟的研究成果或框架应用，是对前序 AGI 训练架构的底层重构，为通往 AGI 探索一条以向量为核心的创新技术
本文为纯逻辑可能性推演，基于对大模型训练底层逻辑的思考，从训练范式创新出发，逐步推导出一套完整的 AI 模型演化架构，最终揭示智能诞生的普遍规律；全程无实际工程经验，仅为技术小白的底层逻辑探索，核心思路源于对 “大模型如何真正拥有认知” 的持续追问。
本文介绍基于 BuildingAI、coze、FastGPT、n8n 搭建企业级智能体应用管道的实操方案，讲清工具分工、部署与集成步骤，分析性能监控要点，指出 BuildingAI 在一站式部署、商用合规上的核心优势。
图：当 Mac mini 遇上邮票大小的开发板，AI 助手的战场正在改变。
虽然你也可以用 LangChain（https://www.langchain.com/ ）、LangGraph （https://github.com/langchain-ai/langgraph ）或 LlamaIndex （https://www.llamaindex.ai/ ）来做编排，但这个示例使用的是。当智能体需要真实数据时，就会调用这些工具。最常见的扩展方式是：新增一个专家智能体（比
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