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如今AI迭代的速度早已赶超火箭升空，ChatGPT、Gemini撑起大模型底座，AI Agent、OpenClaw等新技术接连落地。但满屏的专业名词——从AI、Token，到Agent、MCP，再到OpenClaw、Skill，总让小白看得一头雾水。这篇文章不仅是“AI新手速查手册”，更结合真实落地案例拆解术语，帮你看懂AI、用上AI，不再被专业词“劝退”。
springAI1.0~
这种模式特别适合互联网场景，比如客服机器人、营销助手等，但它的限制也来自同一结构，执行能力依赖插件，而插件依赖接口，如果企业系统没有开放接口，就很难接入。这使得它在组织协同中非常高效，比如员工一句话发起审批、查询人事信息、生成会议纪要，本质都是“对话触发API调用”，但问题是，一旦涉及到没有API的系统（例如很多老系统），它就无法深入执行。这种能力的关键不在“智能”，而在“可控执行”，尤其是在金融
站在2026年的时间节点回望，以星链4SAPI为代表的模型接口聚合层，已经不再是简单的“反向代理”工具。它正在逐步演化为大模型应用生态中的关键基础设施组件——一种专门为AI工作负载优化的智能流量平面。尽管面临技术封锁的波动与生态建设的争议，但其通过工程手段消弭异构系统摩擦、释放开发者生产力的核心价值是不可逆的趋势。未来的竞争将不再仅仅局限于连接速度的快慢，而将更多地体现在对复杂任务流的编排智慧、对
《nano-vLLM：轻量级LLM推理引擎的教学实践》 摘要：nano-vLLM是一个精简版的vLLM推理引擎实现，仅用约1200行Python+Triton代码保留了PagedAttention、KV缓存等核心技术。相比工业级vLLM的复杂架构，它通过四大核心设计实现高效推理：1）分页式KV缓存管理显存；2）预填充与解码分离的调度策略；3）多GPU张量并行支持大模型；4）Triton优化内核读写
最近在 GitHub Trending 上刷到，点进去看了眼 changelog，发现 0.14.0 加了个 Sandbox Agent。说白了就是给 Agent 配一个真实的文件系统环境，让它能读文件、跑命令、打补丁，不再只是"聊天"。这跟之前的普通 Agent 区别在哪？之前你定义一个 Agent，它能调函数、能调 API，但它没有一个"工作台"。你没法让它"打开这个项目目录看看结构"，或者"
边界已死，攻击面全域化。从Fortinet的网络边界，到微软Defender的终端防线，再到Composer和protobuf.js的开发工具链，最后到Context.ai这样的第三方服务——攻击者正在构建一个从边界、终端、工具链到第三方的全域攻击面。零日武器化速度指数级提升。CVE-2026-35616从3月31日被利用到4月6日披露，再到4月14日PoC公开——整个“武器化”周期被压缩到两周以
工信部普惠算力专项行动的CPO强制部署目标，是中国算力基础设施发展史上一个具有里程碑意义的政策信号。它将一个原本被行业预期在2027-2028年才会逐步实现的技术路线，用政策之手提前两年锁定为“必选项”。这既是算力基础设施能效升级的刚性需求——降低中小企业用算成本，必须从降低算力中心的建设和运营成本入手；也是光通信产业链国产替代的战略加速——将核心光配件国产化率锁定在70%以上，本质上是为应对AI
hack-skills专为漏洞赏金打造，涵盖14大安全领域100项实战技能，是红队渗透与CTF竞赛必备神器。它整合全网优质安全资源，系统化整理Web安全、API安全、权限提升、漏洞利用等全场景技巧，可安装、可搜索、可组合，适配漏洞赏金、CTF竞赛、渗透测试等多种场景，助力安全研究者、红队人员高效提升攻防能力，轻松应对各类实战需求。
近日AI圈迎来一个重要官宣——火遍全网的Token，终于有了官方标准中文名！这一定名不仅让AI领域的专业术语更规范，也让大家对这个贯穿智能时代的核心概念有了更清晰的认知。而除了AI领域，Token在计算机不同应用场景中还有着不同的叫法和含义，今天就一文讲透，小白也能秒懂！
分享蜘蛛表格四大实用能力，涵盖批量处理、公式进阶、视图自定义、AI建表建应用，全是可落地方法，提升数据管理与协作效率。
Peter 在 2025 年意外打造出 OpenClaw——一款能自主解决未知问题的开源 AI Agent。它因“失控”一夜爆火，甚至被黄仁勋称为“个人 AI 操作系统”。尽管遭遇大厂封杀和商标纠纷，但 “养龙虾”（安装 OpenClaw） 已成风潮：无需写代码，普通人也能自动化酿酒、经商、管公司。本文复盘这场由“龙虾”引发的 AI 平权运动：Agent 时代，创造者不再只是程序员。
今日精选 20 条 IT 科技热点，覆盖 AI、开源、云原生、硬件等领域。
【摘要】随着供应链复杂化和数字化转型加速，质量管理系统（QMS）正从合规工具升级为企业战略核心。Gartner预测2030年全球QMS市场规模将超160亿美元，年增长8%以上。文章剖析了QMS的三大转变：从被动合规转向主动价值创造、基础型向智能型演进、单点应用向全链条协同发展，指出AI在质量预警、根因分析等场景已实现落地价值。针对企业实施痛点，提出需规避功能冗余、部门割裂等误区，建议按行业特性（如
Vibe Coding 就是开发者用自然语言描述目标和感觉，让AI探索多种实现可能性，开发者负责判断和取舍——整个过程"跟着vibe走"。Anthropic编程智能体负责人David Schluntz系统总结了Vibe Coding的正确实践方式，核心观点整理如下。很多人误解Vibe Coding就是"随便说说让AI写，能跑就行"。实际上它是一种人机协作编程范式的转变传统方式：你给AI精确指令 →
DeepSeek V4即将上线：百万Token上下文+专家模式，推理成本如何压到GPT的1/70？前言最近DeepSeek更新了一个"专家模式"，悄悄上线，没有大张旗鼓宣传。与此同时，DeepSeek V4预计本月底正式发布——支持百万Token上下文、原生多模态、LTM长期记忆，据称推理成本仅为国际主流模型的1/70。
本期 GitHub 热榜呈现出“AI 深度工程化”与“多维数据感知”交织的显著趋势。技术热点主要集中在 OpenAI 推出的轻量化 Python 多智能体工作流框架，以及 DeepSeek 对 FP8 精度的高效计算内核优化，彰显了大模型向极致性能与复杂逻辑协作的演进。同时，RuView 通过 WiFi 信号实现 DensePose 人体姿态估计，将感知技术推向非视觉化前沿。此外，FinceptT
AI大模型最近火得不行，聊天、画图、写代码，样样精通。这些AI到底跑在什么硬件上？那些动辄千亿参数的模型，靠什么“脑力”运转？答案就在指甲盖大小的硅片上——AI芯片。这篇文章，我会用最通俗的语言，带你搞懂AI芯片的前世今生：GPU凭什么从“游戏显卡”变成“AI心脏”？NPU又是什么新鲜事物？英伟达真的无人能敌吗？以及，未来的AI芯片会走向何方？读完这篇，你就有了在饭桌上聊AI硬件的资本。从2012
我们知道，市面上一些问答 API 的对接还是相对没那么容易的，比如说 OpenAI 的 Chat Completions API，它有一个messages字段，如果要完成连续对话，需要我们把所有的上下文历史全部传递，同时还需要处理 Token 超出限制的问题。
xAI Grok 是一个强大的 AI 对话系统，能够通过输入提示在几秒钟内生成流畅自然的回复。Grok 以其独特的幽默风格和实时的网络信息检索能力在行业中脱颖而出。如今，Grok 已在多个创新领域崭露头角，其影响力正在迅速扩大。无论是日常对话、创意写作，还是技术分析与代码调试，Grok 都能提供深入的智能辅助，为用户的决策和创作带来新的维度。本文主要介绍 Grok Chat Completion
Sealos 分配的外部域名可能难以记忆，因此您可以绑定自己的域名。在应用详情页面，点击右上角的“更改”，然后在外部访问区域点击“自定义域名”，输入您的域名，例如。记录类型: CNAME主机记录:ai（根域名使用记录值: Sealos 提供的 CNAME 地址在 DNS 解析后（通常需要几分钟），返回 Sealos 确认绑定，然后点击“部署”以应用更改。Sealos 会为您的域名自动配置免费的 S
Llama家族：从开源鼻祖到行业霸主 Meta推出的Llama系列已成为全球最火的开源大模型。Llama 1（2023.2）开创开源先河，但仅限研究；Llama 2（2023.7）允许商用，性能提升（4K上下文、GQA技术），引爆企业级应用；Llama 3（2024.4）全面升级：15万亿训练数据、128K词表、8K上下文，小模型性能超越前代70B，中文能力显著增强。 核心技术包括GQA加速推理、
本文深入解析Claude Code中Messages模块的设计与实现，揭示了用户输入背后复杂的上下文处理机制。文章聚焦三个核心问题：1) 内部5种消息类型与API 2种类型的映射关系及清洗管道；2) 消息内容的最小单元Content Part及其交互机制；3) 系统自动注入的隐藏信息（如CLAUDE.md、工具结果等）。通过分析消息类型转换、清洗流程和缓存策略，展示了模型实际接收的丰富上下文信息远
Claude 是由 Anthropic 开发的强大 AI 对话系统，能够通过输入提示迅速生成流畅自然的回复。Claude Messages API 是 Anthropic 官方的本地 API 格式，与 OpenAI 兼容格式（如 Chat Completion）不同，采用了 Anthropic 自有的请求和响应结构，这使得更好地利用 Claude 的独特功能变得可能，包括多模态内容输入、工具调用以
Qwen3.6-35B-A3B 凭借架构创新突破显存墙，专为 Agentic Coding 优化。本文带你深入解析其核心优势，手把手教你本地部署与 Agent 开发，助你低成本打造强大的 AI 编程助手！🚀
当想法照进现实，有一种对“造就智慧”的成就感。尽管效果一般般，但是这只是一个开始。我给这位大师兄取名为Garine，它是我，也不是我。它还有很长的路要走，我也一样。t=Q239t=Q239t=Q239t=Q239安装 | Gitea Documentationhttps://docs.gitea.com/zh-cn/category/installation。
新手直接上手、Blender 4.0~4.3 通用、本地离线运行、全免费无 API 付费、NVIDIA 显卡需求，我把整套 Blender+AI 全套工作流 一次性给全
Anthropic 双线出击发布 Claude Design 和 Mythos 网络安全模型，引发行业震荡；同时研究发现 LLM 审计 sabotaged 代码能力薄弱，AI 安全治理仍任重道远。
很好用
回到最开始的问题：AI编程工具这么强，程序员还有活路吗？AI在“执行层面”越强，人在“决策层面”的价值就越突出。编程越来越便宜，但设计、权衡、判断这些高阶能力，从来没有像今天这样值钱。技术工具在持续进步。无论是AI编程助手，还是像JNPF这样的智能开发平台，它们的本质都不是取代你，而是放大你的价值。它们帮你处理标准化、重复性的工作，让你能把更多精力投入到真正需要人类判断的领域。所以，面对这几天铺天
例如国内企业自动化和智能化领域的领先厂商金智维，通过原厂交付+区域支撑模式，在北京、上海、深圳等全国多地设立技术中心，先在珠海本地金融、政务、制造场景打磨标准化交付流程，再全国复制，部署超180万名AI数字员工，实现7×24小时不打烊服务。一家头部国有银行的运营负责人曾感慨，早期几个RPA机器人处理发票录入、数据对账时，效率提升明显，可一旦复制到跨系统、跨部门的信贷审批链条，就发现流程断裂、模型幻
OpenClaw（俗称小龙虾）是 2025 年底推出的开源 AI 智能体，它并非运行在云端的 SaaS 服务，而是部署在你自己的计算机上，适用于任何操作系统。可接入各类主流AI大模型，通过微信、Telegram、飞书、钉钉等常用聊天软件交互，可以一句话远程让它处理邮件、编写代码，处理文件、执行系统命令等实操功能。是 AI 从仅限对话转向自动化执行的热门工具之一。上下文不是静态文件，是运行时拼装的不
AiScientist试图推动的，并不只是一个更强的科研Agent，而是一种对长程研究工程的新理解：在真实科研任务中，真正重要的往往不是单次生成得多漂亮，而是系统能否在跨阶段、跨轮次、跨文件的任务链中，把项目状态稳定存住，并据此持续推进。如果这一点成立，那么AI进入科研流程的方式，也将从「辅助某一步」逐渐走向「接手整条链路」。
很多人将重度使用 Cursor 或 Copilot 等 AI 工具生成代码等同于氛围编程。事实并非如此，只要开发者依然与模型保持着逐行修改与审查的紧密反馈循环，这就无法称之为真正的「氛围」。Andre Karpathy 对此给出了更为精准的定义：「完全沉浸于氛围，拥抱技术发展的指数级增长，并且彻底忘记代码的存在。这种工作模式彻底降低了开发门槛，让缺乏工程背景的人群也能独立开发完整应用。但在过去，这
ATM-Bench 的实验结果虽然「惨淡」，但作者团队相信这为未来的长期记忆机制与个性化 AI 助手的研究开辟了新的方向。OpenClaw、Codex、Claude Code 的集体表现不佳告诉我们：工具链再完善、模型再强大，也弥补不了记忆架构上的根本缺陷。当 AI 真正能够像人类一样，在数年的记忆长河中准确检索、关联、推理，我们离真正的「个性化 AI」才会更近一步。
吴泳铭在ATH事业群成立的内部信中明确提出，当前正处于AGI爆发的前夜，未来数字化工作的主体将是数以百亿计的AI Agent，这些Agent的运行核心依赖于模型产生的Token，Token因此成为人类与数字世界交互的主要载体。在C端，千问应用表现亮眼。在这一框架下，Fun-ASR1.5既是“创造Token”的模型能力延伸，也是“应用Token”的场景触达工具。Fun-ASR1.5的加入，使阿里的A
企业高价采购 AI 工具常遇落地难、使用率低问题，易踩成本高、演示与实际不符、员工抵触三大坑。
一、让用户可以配置API Key使用我的项目引入数字人二、添加上AI接入功能引入豆包商业价值二、 项目背景与痛点2.1 行业与社会背景2.2 现有场景的核心痛点分析2.3 项目切入价值总结三、 产品核心功能3.1 语音驱动的自然交互数字人3.2 基于位置感知的智能导航与指路服务（行）3.3 智能科室引导与就医辅助（医）3.4 商场智能推荐与即时问答（食）3.5 虚拟试衣与数字分身体验（衣）3.6
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