联邦学习（Federated Learning, FL）通过在分布式边缘设备上协作训练全局模型，避免直接共享原始数据，成为解决数据孤岛和隐私泄露问题的关键技术。然而，边缘设备的异构性（如算力、内存限制）和隐私攻击（如梯度反演、成员推断攻击）对FL的实用化提出了双重挑战。差分隐私通过在数据或梯度中添加数学噪声（如拉普拉斯噪声或高斯噪声），确保单个数据点的修改不会显著影响输出结果，从而抵御成员推断攻击

异构计算统一编程模型正在打破硬件生态的藩篱，但其成熟仍需学术界与工业界的持续协作。开发者应关注开放标准（如SYCL、OpenCL Next）的演进，并在性能调优与可移植性之间寻求平衡。未来，统一模型将成为构建泛在算力基础设施的核心技术支柱。

ESP32作为低功耗Wi-Fi/BLE MCU，结合云端LLM（如GPT-3.5/4、Llama2）可构建低成本AI语音助手。的明文字符串，表明存在硬编码漏洞。段，可被直接导出用于中间人攻击。若证书以明文形式存储在。

通过源码级重构实现的动态权重平衡，使我们构建的RAG系统在MS MARCO等基准测试中NDCG@10提升超过15%。该系统已在GitHub开源（搜索项目），核心代码位于：markdown。

Mem0 作为一个易用、灵活且功能强大的记忆增强框架，极大地扩展了大语言模型的上下文记忆能力。无论是构建常见的多轮对话机器人、智能搜索系统还是个性化推荐服务，Mem0 都是一个非常值得尝试的工具。其设计初衷是为 LLM 提供结构化的记忆支持，帮助智能体记住用户偏好、背景信息等，从而提供更个性化、更连贯的回答。AI系统中最基础的记忆形式，用于存储即时上下文信息——类似于人类记住对话中刚刚提及的内容。

人形机器人正经历从"机械执行体"向"具身智能体"的质变，其核心驱动力在于感知系统的范式革新。传统机器人依赖离散传感器数据拼接环境信息，而新一代系统通过多模态融合、仿生感知架构和类脑计算，实现了对物理世界的连续语义理解。本文将从硬件层、算法层和架构层三个维度，深度剖析感知系统的关键技术突破。（代码展示基于Transformer的跨模态特征融合实现）（触觉信号从压阻阵列到神经脉冲的转换过程示意图）（主

AFFiNE 以其创新的融合编辑体验、对用户隐私的尊重（本地优先）以及开放的特性，为知识管理和协同创作领域带来了令人耳目一新的选择。它不仅是一个强大的工具，更代表了一种对未来工作方式的探索。无论你是希望整理个人笔记，还是寻求更高效的团队协作平台，都不妨亲自尝试一下 AFFiNE，体验下一代知识库的魅力。

当前软件供应链安全面临严峻挑战，传统代码审计高度依赖专家经验，存在模式覆盖有限、效率低下等痛点。基于大语言模型（LLM）的智能代码审计方案，通过结合程序分析技术与深度学习能力，实现了审计范式的根本性变革。本文将深入解析一套企业级LLM辅助审计工具的实现架构与技术细节。

前言Midscene.js 是一个开源的、由 AI 驱动的 UI 自动化工具，旨在通过大模型的应用降低自动化脚本编写成本，提高 UI 自动化的速度和准确性。正文从这开始～～Midscene.js 是由字节跳动 Web Infra 团队全新开源的 UI 自动化工具。通过引入多模态 AI 推理能力，Midscene.js 将帮助开发者搭建更易编写、更好维护的 UI 自动化脚本。

AgenticSeek 是一个完全本地运行的开源AI助手，基于R1 模型开发。它不需要云端API，也不产生每月数百美元的费用。它的目标是成为类似电影中“贾维斯”的智能助手，能在用户电脑上完成代码编写、文件管理、网页浏览等任务，同时保证数据隐私。开发者Legrand 将其定位为AI 的本地替代品，强调100%本地运行。截至2025年3月，GitHub 上已有181个星标和16次分叉，社区持续活跃，欢