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文章介绍了DeepSeek-OCR模型及其革命性的"上下文光学压缩"技术，该技术将文字当作图片处理，实现从"字符识别"到"文档理解"的升级，通过类似"记忆宫殿"方式压缩文档内容，使处理速度提升10倍，成本降低90%，代表了AI处理文档方式的重大变革，从一维文字处理升级为二维视觉处理，更接近人类认知方式。10月20日，DeepSeek发布一个新模型DeepSeek-OCR并开源了核心代码。

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MCP是Anthropic推出的开放标准协议，解决了AI与外部工具通信的标准化问题。它采用客户端-服务器架构，实现AI与工具、数据、硬件的对话统一，具有消除重复劳动、实时数据交互和跨平台协作等优势，已在智能编程、医疗诊断等多个行业应用，目标是让AI成为智能世界的"万能遥控器"。

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的基本介绍安装及API环境配置文生图、图生图、局部重绘、后期处理等API接口调用图像处理开发中常用到一些方法如Base64PNGCanvas及URL相互转换、Canvas颜色转换等想了解其他前端知识或其他未在本文中详细描述的AI相关开发技术相关知识，可阅读我往期的文章。如果有疑问可以在评论中留言，如果觉得文章对你有帮助，不要忘了一键三连哦 👍。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘

人工智能工作流是一系列有组织的任务或操作，用于自动化数据处理、模型执行和响应生成。它类似于工厂流水线，每个阶段都会对数据进行转换并传递到下一步，且始终遵循开发者定义的路径。若想更好地理解人工智能工作流，可将其比作一条装配线：你按下一个按钮，随后水开始加热、咖啡被冲泡出来、牛奶被加入，最终你的杯子被装满。每一步都按固定顺序进行，无论你是否需要加糖。传统的机器学习流水线和推理系统正是如此运作的。它们具

LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型（Large Language Model）训练与微调平台。通过 LLaMA Factory，可以在无需编写任何代码的前提下，在本地完成上百种预训练模型的微调，框架特性包括：模型种类：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。

本文详细介绍了一个基于LangGraph+MCP+ReactAgent的表格问答助手系统，用户可通过自然语言与Excel/CSV交互，自动生成SQL查询、执行分析并输出可视化图表。系统采用LangChain工作流编排，结合MCP扩展能力，使用DuckDB高效执行查询，通过ECharts/AntV渲染结果，实现端到端自动化分析。文章从环境准备到实现细节全面讲解，帮助开发者构建零代码、智能理解的表格分

ACE的核心哲学是，上下文不应是简洁的摘要，而应是一本全面、演进中的战术手册。这本手册详细记录了成功的策略、常见的错误、领域特定的概念和可重用的代码片段。与人类喜欢概括不同，LLM在处理长而详细的上下文方面表现出色，并能自主筛选出相关信息。因此，ACE选择相信模型的判断力，为它提供丰富的“弹药”，而非有限的“口粮”。