登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
摘要：Git推送失败的两个解决方案。首先遇到443端口连接失败，可通过在远程地址中嵌入Token解决：删除原地址后添加https://<Token>@github.com/用户名/仓库.git。推送时出现拒绝错误，原因是远程仓库有本地不存在的文件。提供两种方案：1) 使用git pull origin main --allow-unrelated-histories合并远程更改后再推送
文章介绍了8个优质开源项目，包括RenderCV(YAML简历生成工具)、Vibe-Kanban(AI时代看板工具)、Claude-Code-templates(Claude编程模板库)、Skills合集(Anthropic的MCP技能定义)、Chatterbox(实时语音框架)等。这些工具覆盖了简历制作、项目管理、AI辅助编程、语音交互等多个领域，为开发者提供了提升工作效率的实用资源，特别适合对
我们将使用 Ollama 运行 Microsoft 的 phi-2，Ollama 是一个框架，可以直接从本地计算机运行开源 LLM（Llama2、Llama3 等）。
MaxKB支持本地部署，保障安全性，并能够快速实现业务AI助手的上线，提高工作效率与用户体验，助力企业实现“提质增效”的目标。
AnythingLLM 是一款开箱即用的一体化 AI 应用，支持 RAG（检索增强生成）、AI 代理等功能。它无需编写代码或处理复杂的基础设施问题，适合快速搭建私有知识库和智能问答系统。
据工信部数据，2025年国内大模型相关岗位缺口已达47万，初级工程师平均月薪28K。这不是制造焦虑，而是时代给出的新机遇。
AI技术正在重塑软件测试行业，但并非取代测试工程师，而是赋能工具。数据显示，全球AI测试工具市场预计2026年突破20亿美元，但仅30%测试人员系统学习过AI应用。AI驱动测试效率提升10倍以上，不会AI的测试人员面临边缘化风险。应用场景包括智能自动化测试、预测性缺陷分析和持续测试整合。测试人员需从"执行者"转向"决策者"，掌握Python、机器学习等技能。
当数字化转型成为企业发展的必由之路，选择稳定可靠、高效灵活的云服务器平台就显得尤为重要。选择云服务器，可以获得按需付费的灵活性、避免高额硬件投资、享受高可用性和安全性，并能快速扩展资源，让个人或公司更专注于核心业务，无需担忧基础设施维护。华为云下一代云服务器 Flexus X 实例焕新上线，新产品具备柔性算力，六倍性能，旗舰体验，覆盖高科技、零售、金融、游戏等行业大多数通用工作负载场景，从而帮您快
对于资源技术紧张、又迫切希望将AI想法商业化的创业者和中小企业来说，这种“一站式”特性，可能比单纯的技术先进性更具吸引力。
35岁程序员转行大模型具备技术、职业发展和学习能力优势。大模型市场需求大但技术更新快，转行需解决技术知识、数据处理等问题。建议明确目标、持续学习、积累经验、建立人脉。大模型算法岗位平均薪资近4万元，转行可成为全栈工程师或模型训练专家。文末提供系统学习资料，助力实现职业转型升级。
2025年12月GitHub十大热门：opencode终端编码代理、sim可视化Agent平台、rustfs高性能存储、CosyVoice/Chatterbox双TTS王者、hello-agents从零教程等，聚焦Agent生态闭环、终端优先逆袭、语音多模态SOTA三大趋势，个个硬核到爆！
【从0到1大模型应用开发实战】01｜本地跑起第一个 LLM：Python + uv + Ollama
无论你是开发者、AI 爱好者，还是企业技术决策者，这篇干货都能帮你快速掌握 RAG 落地的核心能力！
AI（人工智能）的核心目标是让机器能够执行通常需要人类智能的任务，例如语言理解、图像识别、复杂问题解决等。
本期GitHub热榜聚焦Python技术栈，展现出三大清晰趋势：实时数据处理与AI应用深度融合，Pathway和LiveKit Agents等项目致力于构建新一代流处理与语音AI框架，让开发者高效处理实时数据并搭建智能体；垂直领域AI模型正快速落地，金融领域的OpenBB和医疗影像的MONAI等工具包将AI能力精准赋能专业场景，提升行业效率；同时，基础工具与模型持续创新，Google TimesF
MemOS是一个开源的AI记忆管理操作系统，旨在为智能体和AI应用提供长期记忆能力。它通过统一的记忆抽象层，支持多种记忆类型（如文本记忆、激活记忆、参数记忆），具备动态知识图谱、记忆调度和生命周期管理等功能。MemOS能够使AI系统像人类一样记住用户过往信息，并在后续交互中主动调用记忆，从而实现更连贯、个性化的对话体验。
《Easy-Vibe》项目正式发布：零基础入门AI原生开发 Datawhale与清华大学联合推出的《easy-vibe》教程正式开源，旨在解决AI编程面临的三大痛点：工具选择困难、能力断层和入门门槛高。该项目提出"Vibe Coding"新范式，通过自然语言驱动实现快速产品闭环，让开发者能独立完成全栈开发。 教程采用三阶段学习路径： 项目主线：9个循序渐进的项目实践 知识扩展：
本期GitHub热榜显示开源项目聚焦高效解决开发者实际问题，技术趋势涵盖AI应用优化、云端IDE与自动化。OpenAI生态持续火热，OpenAI-Cookbook提供丰富API实战指南，Faster-Whisper凭借CTranslate2实现语音转录提速；NoCodeDB和Memos分别以开源Airtable替代品和隐私笔记工具引领数据管理革新；Docker-Android将安卓模拟器容器化，助
vLLM-Omni 是 vLLM 社区于 2025 年 11 月正式发布的框架，用于支持全模态模型的推理和服务。vLLM 最初用于支持大语言模型的基于文本的自回归生成任务，而 vLLM-Omni 在此基础上进行了扩展。
你是否还在为“懂原理但不会写代码”而焦虑？GitHub 上的 awesome-llm-apps 项目以 86k Star 的成绩告诉我们：最好的学习方式就是 Copy & Run。本文带你深入拆解这个由 Google AI PM 维护的宝藏仓库，从 RAG 到 AI Agent，手把手教你构建下一代 AI 应用。
摘要：AI编程工具Lovable（原GPTEngineer）凭借可视化编辑和全栈生成能力异军突起。该浏览器开发平台整合了LLM、实时预览、Git版本控制和Supabase数据库，支持通过点击UI元素直接修改代码。实测5分钟即可生成带图表分析的记账应用，并实现数据库自动配置。与Bolt.new、v0相比，Lovable在UI精细度和调整便捷性上更胜一筹，尤其适合快速构建MVP。尽管存在技术栈依赖和复
Skywork R1V4-Lite是由昆仑万维推出的一款轻量级多模态智能体，它集成视觉操作、深度推理与任务规划三大能力，无需用户设计提示词，仅需一张图就能自动观察、推理并给出答案。该模型在多个权威视觉与感知基准评测上表现出色，展现出低延迟、高吞吐和极低成本的特点，适用于实时问答、视觉检索、智能助手等场景。
文章介绍基于大模型的企业智能客服解决方案，通过中心路由Agent和专项Agent架构，结合RAG知识库和业务系统对接，解决传统客服人工压力大、知识管理混乱等问题。该方案已在企业微信群应用，准确率达80%以上，开发成本低，适合企业快速部署。同时提供大模型学习路线和资源，帮助读者从基础到进阶掌握大模型技术。
是一个开源的人工智能驱动对冲基金概念验证平台，由开发者virattt创建并维护。该项目旨在探索使用人工智能技术进行投资决策的潜力，通过模拟多位传奇投资大师的策略思维，构建一个完整的AI投资分析系统。该项目完全出于教育和研究目的开发，不涉及真实交易或投资建议，为学习者、研究人员和开发者提供了一个安全的AI金融应用实验环境。核心价值教育导向：纯教育性质项目，帮助理解AI在金融领域的应用潜力多策略集成：
文章详细介绍了大模型Agent的定义、多种模式及优势，包括降低开发门槛、简化流程、提供多样化交互和协同完成任务能力。文章还提供了系统学习大模型AI的路径和资源，帮助读者从入门到实战，掌握前沿技术，提升个人竞争力。
大模型应用一定是需要被java调用接口的，也就是说如果你懂java工程，又懂大模型的算法和工程落地，你会非常的抢手！
如果只看行程表，过去这一年可能显得有些“密集”。会议、分享、组织、主持、创作，一项接一项。但当我真正停下来复盘时，发现它并不是简单的忙碌，而是一条逐渐清晰的轨迹——我在技术、社区与个人成长之间，慢慢找到了自己的站位。这篇文章，不是成绩单，也不是总结汇报，而是一份对过去一年的如实记录。
过去几年里，技术社区反复讨论同样几个话题：AI、出海、SaaS、独立开发者。热度在变，说法在升级，但真正把一个系统长期跑起来的人，感受往往更具体也更现实。2025 年对我来说，并不是一个有明显拐点的年份，没有爆发式增长，也没有戏剧性转向，只是持续做事、持续暴露问题、持续修正判断的一年。这篇文章，算是一次不太宏大的回顾——记录我在 2025 年围绕一个客服系统所做的选择、踩过的坑，以及一些被现实反复
CopilotKit是一个开源的前端AI助手开发框架，专门为构建AI Copilot、聊天机器人和应用内AI代理提供React UI组件和优雅的基础设施。该项目采用现代化的前端技术栈，旨在简化和加速AI功能的集成过程，让开发者能够快速在应用中添加智能交互能力。CopilotKit框架设计注重开发体验和性能优化，支持从简单聊天界面到复杂AI代理的各种应用场景。核心价值开发效率：分钟级集成AI功能，大
为了更好地追踪 2025 年涌现的 AI 开源项目，我经常浏览 Github 热榜并整理分享。但手动查阅难免会有遗漏，为此，我计划开发一套自动化工具来采集 Github 热榜数据，旨在辅助个人技术积累的同时，也为博客内容提供持续的素材来源。下文将详细介绍我的技术实现思路，若有设计不足之处，恳请各位读者指正。
BettaFish（微舆）是一个创新的多智能体舆情分析系统，旨在帮助用户打破信息茧房，还原舆情真实面貌。该项目完全从零开始开发，不依赖任何现有框架，采用纯Python实现模块化架构。系统通过多个专业AI智能体的协同工作，能够自动分析国内外30多个主流社交媒体平台上的海量数据，提供深度的舆情洞察和未来趋势预测。核心价值信息破茧：整合多元数据源，避免单一信息渠道的局限性智能预测：基于历史数据和当前趋势
Nuwax AI是一个开源的企业级智能体应用搭建平台，旨在让用户无需编程基础也能快速构建和部署私有化AI智能体解决方案。该项目由nuwax-ai团队开发，采用先进的容器化架构，为企业提供安全、可控的AI应用部署环境。Nuwax通过可视化的操作界面和模板化的智能体配置，大幅降低了AI技术的使用门槛。核心价值零代码开发：图形化界面操作，无需编程技能即可构建AI应用私有化部署：支持本地化部署，确保数据安
Chatbot UI是一个开源的人工智能聊天应用框架，由开发者McKay Wrigley创建。该项目旨在为用户提供一个美观、功能丰富的聊天界面，支持集成多种AI模型。基于现代Web技术栈构建，Chatbot UI允许开发者快速部署个性化的AI聊天应用，无论是用于个人使用还是企业级部署。核心价值模型无关设计：支持OpenAI、Anthropic、Google Gemini等多种AI模型开源免费：采用
是一个开源的工作流编排平台，用于以编程方式编写、调度和监控工作流。作为Apache软件基金会的顶级项目，Airflow采用Python编写，允许用户将工作流定义为代码，从而实现更好的可维护性、版本控制、测试性和协作性。该项目自2015年创建以来，已成为数据工程和数据处理领域的事实标准工具。核心价值代码即工作流：工作流以Python代码定义（DAGs），支持版本控制和协作开发灵活调度：基于依赖关系的
摘要：信息战时代，AI军事系统面临欺骗攻击威胁，抗欺骗测试成为确保系统韧性的关键。本文提出分层测试框架，结合红队演练、模糊测试和AI辅助验证等技术，通过威胁建模和场景生成评估系统抗欺骗能力。实战案例展示了数据欺骗和算法攻击的测试方法及优化建议。推荐自动化与AI专用工具链，并指出数据稀缺、黑箱问题等挑战。未来趋势包括AI自治测试和量子计算整合，强调测试从业者需持续学习新兴威胁，为军事AI筑牢数字防线
摘要：脑机协作测试台将脑机接口（BCI）技术与自动化测试结合，通过神经信号直接操控测试脚本，实现"意念驱动测试"。该技术采用EEG传感器采集脑电波，AI模型解析意图，可提升40%的测试速度并降低25%的错误率，在回归测试、性能测试等场景展现优势。尽管存在设备成本高、信号精度等挑战，但预计到2027年将成为主流测试辅助工具，推动测试行业向更高效、更智能的方向发展。
摘要： 全球分布式测试通过时区接力模式突破传统测试瓶颈，实现24小时不间断测试。核心方案包括容器化测试资产、智能交接系统和区块链日志，结合AI调度与AR辅助降低认知损耗。实证显示测试效率提升731%，缺陷复现周期缩短93%。关键技术解决时区敏感缺陷和环境漂移问题，未来将向量子测试云和AI自主进化方向发展，需建立伦理公约防范时区套利风险。该模式显著提升测试效能，为全球化团队提供创新解决方案。（149
2026年AI技术发展引发"AI公民权"争议，测试报告的法律证据价值面临挑战。本文基于ISO/IEC/IEEE29119等标准，分析测试报告作为法律证据的可行性。当前挑战包括：测试报告需满足完整性要求（覆盖所有边界场景）、算法偏见检测、可复现性验证等专业技术要求；同时需符合证据法的相关性、可靠性和可采性标准。建议测试从业者强化"法律证据维度"的测试计划，采用
GraphRAG技术将知识图谱与大语言模型结合，通过构建实体关系网络和社区检测，实现多跳推理和复杂关系分析，相比传统RAG在准确性、完整性和一致性上有显著提升。该技术在金融风控、医疗诊断、法律分析等领域有广泛应用，为AI提供了结构化认知能力，使AI能够像专家一样进行深度思考和推理。
BuildingAI这类企业级开源智能体平台的价值，正在于它大幅降低了高阶AI能力的应用门槛。它让像晓雨这样的领域专家（哪怕刚入门），能够绕开艰深的技术实现，直接聚焦于自己的核心需求——构建一个专属于自己的、可进化的知识系统。
本文列举了LLM的问题。简单介绍了什么是 RAG ，以及 RAG 的流程。最后使用了一个简单的LangChain代码示例来展示 RAG 的使用。最后对比了 RAG 和微调的区别，方便大家选型。
本文详细介绍了基于ROS Noetic的机器人仿真环境搭建与控制流程。主要内容包括：1)创建工作空间并配置核心功能包；2)安装仿真依赖项如ar_track_alvar和ROS控制组件；3)配置Gazebo模型与插件；4)编译环境并设置变量；5)分步启动Gazebo仿真、底盘导航和机械臂抓取功能；6)提供Python主控脚本示例，实现坐标转换、视觉定位和任务调度功能；7)介绍一键启动脚本编写方法。该
本文深入解析GRPO算法在大模型训练中的应用原理，详细阐述了DAPO对GRPO的四大优化：提高clip上界释放低概率token上涨空间、动态采样保障有效梯度、Token-Level Gradient Loss平衡长回答梯度权重、软惩罚机制约束回答长度。这些改进解决了GRPO训练中信号浪费、梯度稀释等问题，显著提升了大模型训练效率与稳定性。
第一章：核心概念与技术原理——深入解析AICA的定义、技术架构及与传统工具的本质区别，揭示其"理解代码"而非"匹配片段"的核心能力。第二章：工作流变革的深度分析——通过对比传统与AI增强的开发流程，量化评估AICA在需求分析、编码实现、测试验证等全生命周期环节的价值贡献。第三章：主流工具全景对比——横向对比GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer等主流AICA工具的技
是一个开源工具，专门用于从网站爬取内容并生成知识文件，从而创建自定义的GPT模型。该项目由BuilderIO团队开发，旨在简化自定义AI助手的创建过程。通过提供简单的配置，用户可以快速爬取目标网站的内容，生成结构化的知识库文件，并直接上传到OpenAI平台创建专属的智能助手。核心价值简化流程：将复杂的网络爬取和知识库构建过程简化为几个配置步骤高度可定制：支持灵活的爬取规则和内容筛选条件多平台支持：
txtai是一个开源的全功能AI框架，专注于语义搜索、大语言模型（LLM）编排和语言模型工作流。该项目由neuml团队开发，采用灵活的开放许可证，支持学术和商业使用。txtai的核心创新在于其嵌入数据库，该数据库融合了向量索引（稀疏和稠密）、图网络和关系数据库，为向量搜索和LLM应用提供强大的知识基础。核心价值一体化设计：集成语义搜索、LLM编排和工作流管理于统一框架多模态支持：支持文本、文档、音
github
——github
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
九章云极普惠算力
西安城市开发者社区
昇腾开源生态专区
上海城市开发者社区
DAMO开发者矩阵
