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苹果50年三个CEO，GUI Agent一年走完了从概念到开源
库克退了特努斯来了，Mac上的AI Agent也准备好了？
人工智能正以全方位之势，革新着我们的工作范式。从文档精准提炼、合同高效拟定，到代码智能编写、流程自动优化，人工智能工具已然成为企业日常运转的关键支柱。然而，在企业有序推进人工智能规范引入的进程中，“影子人工智能”（Shadow AI）却悄然滋生——员工私自启用人工智能应用，全然脱离了IT与安全团队的规范监管。
微软AI Tour年度盛会4月21日在上海举行，展示了AI在企业规模化落地的关键进展。大会聚焦智能体技术升级，推出增强版Microsoft 365 Copilot和开放平台Microsoft Foundry，支持企业从试点迈向规模化应用。多家企业分享了AI转型实践，如吉利基于微软云推进全球业务、周大福部署400多个智能体提升效率70%。微软还发布了中国企业出海白皮书，强调以AI构建全球化竞争力。微
Fun-CosyVoice3.0是一款基于大型语言模型的先进文本转语音系统，支持9种语言和18+种中文方言的零样本语音合成。该系统在内容一致性、说话人相似度和韵律自然度方面表现优异，具有发音补全、文本规范化等功能，支持双向流式传输和多种指令控制。技术路线显示2025年将发布0.5B基础模型和RL模型，当前版本Fun-CosyVoice3-0.5B-2512在多语言测试集上CER和说话人相似度指标优
大模型推理加速技术实战摘要 本文系统讲解了大模型推理加速的核心技术与实践方法。重点介绍了vLLM引擎及其革命性的PagedAttention机制，该技术通过分页式显存管理将显存利用率从50%提升至95%以上，实现3-5倍加速。文章详细对比了Ollama、vLLM和TensorRT-LLM三大工具的性能差异，其中vLLM凭借开箱即用和Python3.10完美兼容成为最优选择。实战部分提供了vLLM完
GPT-3.5级别的AI2B参数+普通CPU就能跑 免费、开源、离线、私有 周末就能搭一套生产级系统别再迷信大模型、贵显卡 你的笔记本，早已是AI神器。
本期 GitHub 热榜呈现出“ AI 代理（Agents）深度集成与感知增强”的核心趋势。技术热点高度聚焦于 AI 开发范式的演进，从 Microsoft 的 Agent 开发者教育到 zilliztech 基于 MCP 协议的代码搜索工具，标志着 AI 正从模型调用转向全栈上下文感知与自动化协作。RuView 展示了 WiFi 信号人体姿态估计的跨界感知突破，而 FinceptTerminal
当下正是 AI 行业的黄金窗口期，这是属于普通人逆袭的绝佳机会。时代不会等你准备好，机遇也不会为观望者停留，技术永远在进步，市场永远在筛选，行业信号已经告诉我们AI有多重要，现在，就看你什么时候跨出转变的第一步！
LangSmith是由LangChain团队开发的LLM应用DevOps平台，提供调试、监控、测试和提示词管理等功能。它支持全链路追踪AI应用运行过程，包括Prompt构建、模型调用等，并能进行自动化评估和A/B测试。LangSmith与LangChain框架协同工作，帮助开发者高效构建和优化AI应用。 使用步骤包括：1) 创建LangSmith项目并生成API密钥；2) 配置环境变量启用追踪功能
在 2026 年，短视频仍然是流量之王。抖音、快手、小红书、TikTok——每天都有数十亿的观看量。。以前，制作一段产品广告视频需要花费数千元聘请专业团队。而现在，借助 AI 视频 API，您可以以不到 10 元的价格制作一段 30 秒的视频。接下来，我将手把手教您如何同时实现这两个收入来源。
是阿里团队针对Spring AI框架在国内应用风格的一种包装、扩展与延伸。对的支持，比更早，但对springboot 版本要求更高点。之前写了demo，忘了做记录。今天补上。编写一个自定义的tools类。/*** 工具} }/*** 工具} }/*** 工具} }/*** 工具} }/*** 工具} }import org/*** 工具} }/*** 工具} }/*** 工具} }/*** 工具。
2026年AI岗位全景指南：20个普通人可切入的高潜力方向 本文系统梳理了2026年最适合普通人切入的20个AI岗位，分为四大类：低门槛型（如AI内容运营、提示词助理）、增长变现型（如AI电商运营）、产品流程型（如AI产品经理）和技术进阶型（如AI数据分析师）。文章强调，最佳切入路径是将现有职业能力与AI工具结合，重点推荐AI自动化流程设计师等8个复合型岗位。当前AI人才缺口达500万，相关岗位平
Hermes 的 CLI 是一个完整的终端界面（TUI），而不是网页界面。多行输入编辑命令自动补全会话历史记录可中断并重定向任务工具执行的流式输出适合长期在终端工作的用户。status:type: exec/statusHermes CLI 本质是一个“终端里的智能代理操作系统执行命令调用工具管理会话运行后台任务。
中国AI大厂纷纷推出Agent产品，但实际落地效果不佳。核心问题并非技术不成熟，而是企业成熟流程形成的"制度轨道"阻碍AI融入。AI在处理环节表现良好，但因数据治理和语境理解问题，在输入和输出环节难以落地。大公司更倾向于优先确保流程秩序，再考虑技能封装，最后授权Agent自主决策。AI落地的本质是秩序问题，而非单纯的技术挑战。
摘要：本文系统阐述了大模型产品经理的培养路径，分为基础构建、深化理解和实战演练三阶段。基础阶段需掌握数学、编程、产品管理等核心知识；深化阶段重点学习Transformer架构、数据处理及模型部署等关键技术；实战阶段强调参与开源项目、开展个人实践及拓展行业人脉。文章指出AI人才缺口达500万，相关岗位平均年薪36.9万，并提供了全套AI学习资源包获取方式。全文为读者勾勒出清晰的职业发展路线图，助力把
2026年春招数据显示，AI岗位数量激增12倍，平均月薪达60,738元，远超传统岗位1:7的竞争比。薪资梯队分析显示：顶尖高薪梯队（AI芯片、大模型）本科年薪35-60万，硕士80-120万；中高端梯队（金融科技）本科25-40万；中端梯队（新能源、高端制造）本科12-25万；基础梯队（AI训练师等）8-15万。AI算法工程师、大模型开发等岗位需求旺盛，部分岗位对学历要求宽松，转行门槛较低。数据
摘要：Agent Harness 的本质与演进 Harness 是包裹AI模型的核心运行系统，负责稳定交付结果，包含主循环、工具管理、状态检查等关键组件。它不同于Prompt（任务表达）和Context（信息输入），而是解决"系统如何可靠运行"的工程问题。随着模型能力提升，瓶颈从"能否回答"转向"能否稳定交付"——同一模型因Harness
文章摘要： 《如何通过CLAUDE.md提升AI编程协作效率》揭示了开发者与Claude协作时的核心痛点：AI常因过早行动、过度设计和越界修改导致返工。作者提出将CLAUDE.md视为"工作合同"而非简单提示词，通过约束AI的四种默认行为（澄清需求、最小化改动、边界控制和验证闭环）来优化协作。重点在于将AI从"执行器"转变为"顾问型搭子"
如果你正在研究人工智能（AI）开发，或者打算在这个领域大展身手，你一定会频繁听到一个词：嵌入模型（Embedding Models）。
【摘要】文章首先以"养龙虾"游戏消耗token为引，解释token是大语言模型处理文本的最小单位（英语约4字符/个，中文1.67字/个），并推荐"词元"作为最佳中文译名。随后指出token在不同领域的多义性：信息安全中的身份令牌、加密货币中的数字凭证、地铁代币等，但其核心概念都是"代表某物的东西"。后文转向介绍AI大模型应用开发工程师的职
大家好，这里是太一的第二篇原创！现在很多人都开始养虾（openclaw）了，但是很多人都卡在了第一步，不会安装，大部人人现在安装在云服务器上，这样能保证数据的安全性，也有一部分朋友安装在了其他的备用电脑上。今天给大家推荐一个超简单的Openclaw安装教程，这里用到的是。新版本的飞牛应用商店推出了一键安装的软件，可以一键部署。飞牛OS有个好处是可以直接打开Openclaw的网关，默认带域名转接和网
最近"国产龙虾"这个概念挺火的，说的就是能帮你干活、能写代码、能操作电脑的AI智能体。作为一名普通上班族，我也忍不住试了一圈，最后留了AiPy（爱派）。用了两个月，最深的感受就是——今天就聊聊我的真实使用体验。
🚀 MiniMax Token Plan 惊喜上线！新增语音、音乐、视频和图片生成权益。邀请好友享双重好礼，助力开发体验！好友立享 9折 专属优惠 + Builder 权益，你赢返利 + 社区特权！
OpenClaw的负载均衡实现需要平衡实时性和性能开销。在实际部署中，建议采用分层架构：1.全局负载均衡：基于DNS或CDN实现地域级分发2.集群级负载均衡：如Nginx+Keepalived实现高可用3.节点级负载均衡：如本文实现的动态加权策略关键优化点包括：- 负载指标采集频率需根据业务规模调整（建议1-5秒）- 引入预测算法（如线性回归）预判负载趋势- 实现熔断机制，防止级联故障。
这篇文章教你如何通过，从而免费使用 Claude 模型。
AI成为自主执行的“数字员工”，多智能体能协同工作，个人可拥有专属AI“第二大脑”。：从“懂语言”到“懂世界”，学习物理规律与因果，解决幻觉问题，具备可解释的深度推理。：AI成为科研“联合科学家”，加速生命科学、材料等领域“从0到1”的突破。：全球化AI治理框架建立，可信AI成为核心，确保安全、可控、可追溯。：专用推理芯片崛起，“训练+推理”双轨发展，AI部署成本大幅下降。：开源生态繁荣，AI技术
分享开发 OpenClaw Skill 的完整过程
下表涵盖对 AI 智能体测试过程从。闭环体系清单，仅供参考。
OpenClaw 稳如老狗的独门秘籍：12 套干活模板
本文详细介绍了LangGraph从基础到高级的实战落地方案。基础篇涵盖Tool工具集成和RAG私有知识库接入，实现实用AI助手；进阶篇通过并行节点和子图优化复杂工作流；高级篇讲解状态持久化和FastAPI部署，打造企业级AI服务。文章提供了多个代码示例，包括通义千问API调用、Chroma向量库集成、并行任务处理和记忆存储等核心功能，并给出各阶段的避坑指南。最后展示了如何将LangGraph封装为
最近不少小伙伴问我：“有没有不用敲代码就能在Windows上跑OpenClaw的方法？作为一个在AI应用部署上踩过很多坑的老手，我太懂这种感受了——明明只想体验一下项目，结果光是配环境就耗了半天，最后还没跑起来。今天这篇教程，我就带大家用最简单的方式，把OpenClaw部署到Windows上。全程只用鼠标点一点，保证看完就能用上。
2026年AI Agent发展全景透视：从概念验证到规模化落地 核心要点： 市场爆发：全球AI Agent市场规模预计达471亿美元（2030年），80%企业确认其带来可量化ROI提升 技术跃迁：完成从"问答式AI"到"任务型Agent"的转型，实现自主规划、多工具调用与闭环执行 应用深化：五大落地场景（客服/研发/金融/医疗/科研）验证商业价值，医疗领域获
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