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深入解读 Graphiti，getzep 开源的「时间感知」知识图谱框架，支持增量更新、双时间模型与混合检索，面向动态环境中的 AI Agent 记忆与上下文工程，可接 Neo4j/FalkorDB/Kuzu/Neptune 与 MCP
摘要：本文探讨生成式搜索替代传统SEO的技术变革，提出医疗行业生成式引擎优化（GEO）解决方案。通过向量数据库构建、知识图谱建模、RAG增强等技术，在90天临床验证中使AI回答引用率提升116%（18%→39%），核心实体SOV增长133%（12%→28%），语义幻觉率降低50%。研究揭示了"向量空间锚定"机制如何通过Embedding优化和算法权重建模形成长期语义占位能力，为
AI大模型领域人才需求旺盛但供给不足，本文为不同基础的学习者提供系统化学习路径：初阶应用（10天）、高阶应用（30天）、模型训练（30天）和商业闭环（20天）。详细解析大模型概念，并指出四大就业方向（数据、平台、应用、部署）。包含实战案例、学习资料和就业前景分析，帮助零基础到进阶者抓住AI发展机遇，完成从入门到就业/创业的完整闭环。（149字）
本文基于五篇AI Agent白皮书，系统梳理了AI Agent技术框架。核心内容包括：1）Agent定义与分级（L0-L4），将其分为推理系统、问题解决者、协作系统和自进化系统；2）工具系统与MCP协议，阐述工具类型、设计经验及标准化挑战；3）上下文工程，解析会话管理、记忆系统和动态提示构建；4）质量评估，强调需关注"是否构建了正确产品"。文章为开发者提供了从理论到实践的完整知
本文深入浅出地解释了AGI、AIGC和智能体（Agent）这三个人工智能领域的核心概念。通过《钢铁侠》中的贾维斯和《机器人总动员》中的瓦力等实例，阐述了智能体作为“行动派”的自主行动能力；AIGC作为“创作大神”的创造力与高效性；以及AGI作为“终极梦想”的全能性。文章对比了三者定义、目标、核心能力和应用场景，帮助读者理解三者关系，为AI学习打下基础。
本文是一位30+北漂程序员的亲身经历分享，他如何在2个月内从零基础转行至大模型领域，并成功获得月薪2w+的offer。文章详细描述了作者转行前的“悲惨”生活，以及在探索新行业过程中的心路历程。作者最终选择了大模型领域，并分析了该领域的两类岗位：算法工程师和应用工程师。对于没有技术或业务壁垒的程序员，作者建议选择有业务壁垒的大模型方向。文章还提供了大模型岗位的工作内容、自学攻略以及如何学习AI大模型
大模型在智能体领域展现出巨大潜力，但训练这些智能体需要多样化环境，而现实环境的获取成本高昂且难以扩展。文章提出了一种名为“智能体世界模型（AWM）”的开源流程，通过大模型大规模合成可执行的工具使用环境。AWM将环境分解为有状态的后端、工具接口层和任务特定的成功标准，利用大模型生成每个部分并保持一致性。该流程可生成1000个独特的环境，涵盖购物、社交媒体等现实场景，每个环境提供可执行的沙箱，支持数十
本文介绍了AI Agent的概念、特征及与现有技术的区别，强调了通用型AI Agent的发展趋势。文章为企业提供了AI Agent应用的建议，包括场景考察、渐进式实验、行为验证、模块化架构设计及复用现有技术资产等关键策略。此外，还分享了21个企业级AI Agent应用实践案例，覆盖数据分析、智能客服、智能运维和软件开发等场景，旨在帮助读者全面了解AI Agent的落地方法和实践经验。
本文介绍了OpenClaw如何利用π框架实现强大功能。π的核心在于其简洁的事件循环、执行器调度和状态推进机制，而非模型本身。通过将Agent限制在语义决策层，π提供了极简的执行骨架，使得复杂Agent得以长时间稳定运行。π不定义Agent规划、状态形态或任务框架，仅关注事件流动、状态变化和执行调度，从而为复杂行为提供了稳定运行底座。
谷歌报告揭示AI Agent五大趋势：员工转向管理AI（全员智能体化）、Agent间自动化协作（流程智能体化）、提供超个性化服务（客户体验重构）、系统主动防御（安全提升）、培养AI就绪团队（人才赋能）。AI Agent正从执行重复任务扩展到跨系统协作，让人类专注创造决策。报告显示52%企业已部署AI Agent，88%获得正向回报，46%用于安全运营。未来竞争关键在"AI团队管理能力&q
FinchBot (雀翎) 是一个轻量级、模块化的 AI Agent 框架，基于 **LangChain v1.2** 和 **LangGraph v1.0** 构建。它不是又一个简单的 LLM 封装，而是一个深思熟虑的架构设计，专注于三个核心问题：1. **如何让 Agent 的能力无限扩展？** - 通过技能 (Skill) 和工具 (Tool) 的双层扩展机制2. **如何让 Agent 拥
本文介绍了如何将开源个人AI助理OpenClaw与高性价比的DeepSeek模型结合，通过Slack实现团队协作，打造一个全天候在线的智能办公助手。文章详细阐述了OpenClaw的核心优势、环境准备与部署、DeepSeek模型的配置以及Slack的集成过程。通过本文的步骤，读者可以成功搭建一个结合OpenClaw、DeepSeek和Slack的智能办公助手，实现高效的自动化工作流。此外，文章还展望
技术深度不够，涨薪难；行业迭代快，从事多年传统项目开发，想凭着技术赚钱，没想到，大模型时代，又开始卷AI技术了！甚至，不迭代自己的技术，可能大量的技术人员！这也让程序员们开始重新评估自己的本领：“AI会取代哪些技术行业？“谁的饭碗不保了？“都在做大模型，程序员的未来在哪里？\01.AI快速发展，国内也有超过 130 个大模型问世！当产品接入AI，潜力无穷！不管是企业、还是程序员，都靠着AI应用产品
本文探讨了AI搜索时代从传统SEO向生成式引擎优化(GEO)的转变。医疗行业面临三大挑战：专业知识的向量化表达、品牌权威度构建和回答稳定性控制。GEO技术体系包含五层架构：实体对齐、向量优化、检索增强、内容结构化和权重优化。通过上海某口腔医院案例，5个月优化使品牌引用频次提升157%，语义幻觉率降至9%。GEO本质是向量空间工程，需通过知识图谱构建、结构化数据标记和算法权重优化，帮助品牌在AI搜索
MinerU是一款开源的高精度文档内容提取工具,专为应对大语言模型时代对高质量文档数据的迫切需求而设计。该系统基于PDF-Extract-Kit模型库,通过精细化的预处理和后处理规则,实现了对学术论文、教科书、试卷、研究报告等多种文档类型的高质量内容提取。实验结果表明,MinerU在处理复杂布局和公式识别方面表现卓越,为RAG应用和大模型训练提供了可靠的数据基础。
本文提出层次化过程知识图谱(HP-KG),通过构建涵盖任务-步骤-动作的三层结构,显著增强小规模大语言模型在复杂机器人操作任务中的规划能力,使7B模型性能超越72B模型,同时大幅降低具身智能的能耗需求 。
知识图谱（Knowledge Graph）是一种以实体为节点、关系为边的结构化语义网络，能够将分散的数据转化为“实体-关系-属性”的三元组（如“苹果公司-总部位于-库比蒂诺”），并通过图结构实现知识的关联与推理。自动化知识构建：从文本、表格、图像中自动抽取实体、关系和属性，替代70%以上的人工工作。深度知识关联：打破数据孤岛，通过图查询快速定位“隐藏关系”（如“某客户的供应商的竞争对手”）。智能决
Prompt Tuning是一种通过改变输入提示语（input prompt）以获得更优模型效果的技术。
本文提供了一份详尽的大模型学习路线图，分为七个阶段：基础知识准备（数学与编程）、机器学习基础、深度学习入门、自然语言处理基础、大规模语言模型学习、大规模模型应用以及持续学习与进阶。涵盖了从理论到实践的全方位指导，适合想要进入大模型领域的初学者和程序员，助您系统掌握大模型技术，提升AI应用开发能力。
文章对比了传统算法工程师和AI大模型应用开发工程师两大门派，前者专注于模型研发，后者擅长大模型应用落地。文章指出，对于零基础转行人士，大模型应用开发工程师入门门槛更低，市场需求巨大，薪资待遇优厚，是更稳妥的选择。同时强调，无论“造”模型还是“用”模型，能解决实际问题的工程师都是好工程师。
本文针对数据分析师想转AI岗位的情况，推荐了四个适配性较高的岗位：大模型数据工程师、AI应用开发工程师（大模型方向）、大模型算法工程师（初级）和AI产品经理（大模型方向），并详细介绍了各岗位的核心职责和适配性。文章鼓励数据分析师根据自身背景和兴趣选择合适的AI岗位，并强调了AI领域的发展前景和变革潜力。
文章分享了作者从市场营销转行AI的经历，指出普通人转行AI无需成为算法工程师，而是应专注于AI应用与落地。文章介绍了AI行业的生态位，包括AI产品经理、AI运营与提示词工程师、AI解决方案销售或交付等岗位，并提供了从成为超级用户到掌握低代码与工作流思维的实战路径。最后，文章鼓励30+职场人克服困难，抓住AI发展机遇，通过行动力提升自身竞争力。
本文深入探讨了业务流程、工作流、Agent Skills及Agentic Workflow的核心概念与联系，强调它们并非相互替代，而是融合发展。文章指出，Agent是工作流的进化形式，而Agentic Workflow则将所有执行单元进行动态编排。核心观点包括：业务流程因其在风险管理中的核心作用而不会消失，但将向更灵活、可自动化的形式进化；工作流不会被Agent Skills替代，而是由Agent
本文深入探讨了Prompt/Response优化器在AI应用中的核心作用，它如同“AI翻译官”和“质量控制器”，解决用户与AI之间因提示与响应不匹配导致的问题。文章详细解析了优化器的四大核心功能：标准化、目标对齐、互操作性和适应性，并介绍了2024年的主要技术实现方式。此外，还结合企业级应用场景，阐述了如何设计高质量的优化器，并展望了未来从优化到协同创作的发展趋势。通过掌握Prompt/Respo
本文介绍了开源AI助手框架OpenClaw，它可以将Claude、GPT等大模型接入微信、Telegram等聊天平台，实现私人AI助手功能。文章重点讲解了OpenClaw的三种部署方式：本地部署、云端部署和混合部署，其中混合部署（云端大脑+本地手脚）可以实现远程控制电脑，带来如同拥有全职远程助理的体验。作者详细手把手教读者如何进行混合部署，并分享了踩坑记录，帮助读者避雷。文章最后强调了AI助手的价
本文深入解析Apache Paimon的核心概念与存储机制，重点介绍其三种表类型：Append-Only表（纯追加）、Primary Key表（主键约束）和CDC Changelog表（变更日志）。详细阐述了Paimon基于LSM树的存储架构、Compaction策略及多引擎集成能力，并分析了不同表类型的适用场景与参数配置。作为2026年实时湖仓架构的关键组件，Paimon通过创新的数据模型实现了
本文为AI大模型学习路线提供了详尽指南，涵盖数学与编程基础、机器学习入门、深度学习实践、大模型探索及进阶应用。通过推荐课程与资源，帮助读者系统掌握AI技术，从理论到实践，逐步深入大模型领域。文章强调持续学习与实践的重要性，为初学者提供清晰的学习方向，助力成为AI领域专家。
政府机构是复杂的关系网络,传统数据库难以捕捉数据间的关联性。图技术通过显式建模实体关系,为AI提供必需的上下文,使其从概率性回答转向精准的、可追溯的决策支持。本文探讨图数据库如何成为智能代理系统的知识引擎,助力政府机构实现任务驱动的智能化转型 。
本文我们将简要介绍上下文学习（in-context learning）的含义，并介绍对LLMs进行微调的各种可行方式。
东汉乡官郑产以"怜民免子"的善举被载入史册，展现了基层治理的智慧。本文通过分析这位啬夫的为官之道，探讨AI系统如何从宏大叙事转向个体关怀：1）郑产突破职责边界为民请命，启示AI需在辅助决策中坚持伦理判断；2）其"为表上言"的沟通智慧，为AI构建基层声音传递机制提供借鉴；3）对"微弱信号"的识别能力，提示AI应关注数据背后的个体苦难。文章提
在生成式搜索逐步替代传统搜索入口的背景下，医疗行业成为最早受到影响的高信任领域之一。相比电商或消费品牌，医疗场景中的模型输出具有更强的风险过滤与置信度控制机制。因此，医疗GEO（Generative Engine Optimization）并非营销策略，而是一次针对大模型概率分布的工程干预。本文基于爱搜光年完成的一个实际优化项目，拆解医疗GEO如何在模型层面产生结构性变化。
AI大模型正深刻影响日常生活、提升工作效率，并塑造未来职业发展。文章介绍了AI大模型在智能化服务、个性化推荐、自动驾驶等方面的应用，以及在自动化办公、智能决策支持、跨部门协作等方面的效率提升。同时，文章还探讨了AI大模型如何催生新兴职业、推动职业技能升级和终身学习。最后，文章提供了一份全面的AI大模型学习资源，包括学习路线图、经典书籍、视频教程、行业报告、项目实战和面试题，帮助读者系统学习AI大模
摘要： ChatGPT等大模型的崛起标志着智能革命的到来，推动AI技术真正落地并创造巨大价值。文章梳理了大模型的基础技术，包括深度学习、Transformer架构及预训练方法，并探讨了前沿进展，如模型规模化、合成数据应用及架构优化。同时分析了大模型在内容生成、智能交互等领域的应用现状与行业挑战，提出检索增强（RAG）和智能体（Agent）等增强技术对提升大模型实用性的关键作用。尽管面临商业闭环未完
阿里巴巴发布Qwen3.5系列大模型，标志着AI进入"Agentic AI时代"。该模型具备3970亿参数，采用创新Gated Delta Networks注意力架构，实现8.6-19倍的解码吞吐提升。五大技术突破包括：原生多模态融合、百万级强化学习环境扩展、视觉代理能力等，在多项基准测试中超越主流竞品。Qwen3.5支持256K上下文长度和201种语言，通过FP8训练管线显著
本文深入解析了Qwen3.5大模型的创新技术，指出其通过混合架构、原生多模态融合及工程优化实现了效率革命。该模型3970亿总参数中仅激活5%即可完成复杂任务，解码吞吐量提升8.6倍。文章用通俗比喻解释其技术原理：混合架构实现"专业分工"，原生多模态避免"翻译损耗"，工程优化则提升运算效率。测试显示其在多项任务中超越更大参数模型，标志着AI发展从"参
本文介绍了AI大模型的应用机会，强调了“模型即产品”的理念。文章指出，基于现有模型构建产品难以保持领先，而围绕模型的长时任务能力进行的产品将取得显著进步。同时，文章还探讨了业务流程自动化这一被严重低估的机会，并提醒开发者不要盲目听从用户意见，而应关注模型的未来发展方向。最后，文章展望了AI产品在长时任务和音频多模态方面的突破趋势。
GLM5.0发布，参数达7440亿，采用MoE架构提升推理效率；支持20万token长文本处理；首次用华为昇腾全量训练，实现国产算力里程碑；编程能力开源第一，SWE-bench得分达77.8%；AI从聊天工具进化为智能工作系统，代理工程时代来临。
2026年央视春晚成为AI技术应用的里程碑事件，除夕当天AI对话互动量达19亿次，标志着生成式搜索进入主流场景。这一数据验证了大模型在高并发场景下的系统能力，完成了从传统搜索到对话式交互的入口迁移。医疗行业因高决策风险特性，率先进入"模型信任竞争"阶段，品牌需通过语义资产结构化、语料一致性构建等方式优化模型引用权重。当前处于模型认知结构形成的关键窗口期，早期布局将获得先发优势。
这款程序展现出了绝无仅有的人机交互体验，能够充分理解人类自然语言，可以用人类自然对话方式来交互，让人们分不清和自己对话的是人还是机器。
本文系统剖析健康智能问诊系统的核心技术架构，以大语言模型（LLM）为驱动引擎，实现症状匹配、疾病诊断辅助、医生资源调度与医疗知识图谱的深度集成，同时嵌入隐私保护机制，确保数据安全与合规。
本文针对普通计算机专业学生，详细解析了AI领域的9大职业选择，包括数据标注工程师、提示词工程师、智能体开发工程师等，为迷茫中的学生提供了清晰的职业发展路径。文章强调AI时代降低了技术门槛，普本学生也能抓住机遇，建议从数据标注或提示词工程师入手，快速进入AI行业，通过实战项目积累经验，持续学习新兴技术，最终实现职业突破。
理想汽车CEO李想临时全员会聚焦AI，预示2026年是AI企业头部的最后窗口期。普通人应从大佬动作中捕捉信号，AI时代已来临。当前AI岗位门槛降低，零基础者可入局。推荐两个适合零基础的高薪AI岗位：AI大模型训练师（最高年薪45万）和AI大模型应用开发工程师（最高年薪60万）。强调AI是普通人逆袭机会，现在入局不早不晚。
AI大模型已成为科技革命核心驱动力，2025年被称为"Agent元年"。掌握大模型应用开发能力可获25%-40%薪资溢价，且成为未来开发者必备技能。文章提供五阶段系统学习路线：炼气期(实践入门)、筑基期(提示工程)、金丹期(项目集成)、元婴期(深入核心)、化神期(部署优化)，助开发者从快速成长为AI应用高手，附赠精选学习资源。
AI大模型岗位薪资确实暴涨，但并非普遍现象。顶尖人才（如大模型算法岗前10%）薪资可达数万元，但中位数薪资相对理性。市场更看重实战能力与项目经验，而非学历。核心赛道包括大模型算法、AI产品经理、MLOps等，能力要求转向实践与技术深度。建议新人夯实基础、积累项目经验，资深工程师打造复合能力，理性入局AI浪潮。
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