至此，让我们将目光重新放回AI视频生成领域。不难看出，AI视频生成已经从单纯的技术展示全面转向商业增量的白热化博弈阶段。如果说去年是相关国产模型集体爆发的一年，那么今年则是行业进入深度洗牌的关键时期。而SkyReels-V3无疑是其中尤为亮眼的一款产品，以优秀的多模态能力、角色一致性和可控精度脱颖而出。为什么是昆仑天工先发制人？纵观昆仑天工的AGI布局，只能说，SkyReels-V3的出现绝非偶然

将 PPTX 解析为结构化的 Json 表示。指令驱动规划，将用户请求转换为一系列编辑 API 调用。可选的论文理解（PDF），可根据论文内容进行改写或添加。审核和调整，以检测布局和其他问题并进行修复。评估工具（例如，基于 LangSmith 的评判/基准测试脚本）。多智能体海报编辑流程概述。语义解析和元素序列化：将源海报 Psrc 解析为结构化的 JSON 数据 PJ src，提取所有元素属性以

大规模部署人工智能系统的竞赛揭示了一个残酷的现实：训练有素的模型仅仅是开始。从实验性笔记本到生产系统的过渡，需要跨多个复杂领域进行周密的协调。无论是构建能够自主决策的智能体、能够准确回答问题的检索增强生成（RAG）系统，还是能够可靠扩展的基础设施，架构都至关重要。这是探讨构建企业级智能体人工智能系统综合框架的两篇系列文章的第一篇。我们将深入探讨四个协同运作的关键支柱：智能体编排（大脑）、高级 RA

本文介绍如何使用 OpenCV 和 MediaPipe 构建“少数派报告”式交互界面的分步指南。实时手部追踪实战：用MediaPipe推理管道替代物理输入（作者使用Gemini AI生成的图片）我们生活在一个拥有自动驾驶汽车和人工智能语言模型的时代，然而我们与机器连接的主要物理接口却在五十年间毫无变化。令人惊讶的是，我们至今仍在使用道格·恩格尔巴特（Doug Engelbart）于20世纪60年代

太火了！Moltbot GitHub大爆，首次飙破10万星标。一大早，整个AI圈被一条「战报」彻底刷屏：Moltbot (原Clawdbot) GitHub星标数首次突破10万大关！Moltbot之父Peter Steinberger立即晒出成绩单，一张项目星标趋势对比图引爆全网。可以看到，爆火Moltbot的星标，几乎坐上了「火箭」直线飙升，成为全球增速最快的开源项目之一。令人震惊的是，它的增速

尽管 Moltbot 项目开发者 Peter Steinberger 试图平稳过渡，但改名过程却演变成了一场技术与舆论的灾难。Clawdbot 火了，非常火那种；这一轮曝光后才短短不过几天时间，其 GitHub star 数就已经接近 7 万，真的可以说是「原地起飞」了。但 AI 红了，是非也多。伴随爆红而来的并非只有赞誉，还有一系列令人措手不及的连锁反应。

我们正在从编写代码进化到编写意图。过去程序员的价值在于写出会运行的代码，现在和未来的价值在于写出能复用的经验。Skill就是那个载体——它把一次性的劳动变成永久的资产，把个人的经验变成集体的能力。进入2025->2026年，AI Agent迎来了爆发元年。从MCP到Skills，下一代AI的护城河正在形成。Anthropic和Coze先后推出Skill，标志着AI圈正在经历一场范式转变——从让AI

优化智能体解决方案需要软件工程确保组件协调、并行运行并与系统高效交互。例如预测执行[2]，会尝试处理可预测查询以降低时延，或者进行冗余执行[3]，即对同一智能体重复执行多次以防单点故障。优化智能体解决方案需要软件工程确保组件协调、并行运行并与系统高效交互。例如预测执行[2]，会尝试处理可预测查询以，或者进行冗余执行[3]，即以防单点故障。还有很多其他模式。本系列将实现最常用智能体模式背后的基础概念

本文提出了一套基于大语言模型的数据仓库模型量化评价体系，核心贡献包括：特征工程体系：系统化构建了包含血缘依赖、关联关系、主表、业务过程/粒度等维度的模型特征提取方法四维评估框架：设计了涵盖合理度、规范度、重复度、准确度的量化评估体系，并给出了数学模型定义工程化落地方案：基于MCP服务架构，实现了知识库构建、Prompt工程与AI工作流的端到端集成。

你好，我是测试蔡坨坨。2025年被称为Agent 元年。然而眼看这一年都快结束了，我们不禁要问——什么才是真正的 Agent？又有多少 Agent 真正落地，而不是停留在 PPT 和概念里？