大模型正深刻变革科研范式与社会生活：在化学领域，上海交大团队开发的化学大语言模型首次实现有机合成全流程加速，人机协作框架仅用15次实验完成新型交叉偶联反应；在医学领域，1760亿参数医疗模型实现跨专科诊断推理，但面临数据投毒攻击风险（0.001%污染即可传播错误）。未来需突破算力瓶颈、统一评估标准，并构建伦理治理框架以平衡创新与风险。

人类与 AI 的关系，正在从“我命令你”转向“我们一起完成任务”。当机器开始具备目标、记忆与协作能力，它就不再只是执行者，而成为合作者。Agent 时代，不是工具升级，而是智能范式的转变。它让机器第一次接近“自主”，也让我们第一次面对“数字生命”的概念。未来的程序员，可能不再是写代码的人，而是训练 Agent 团队去写代码的人。未来的社会，也许会是一场“人类与 AI 共同演化的协作实验”。

本文详细对比了7款热门AI工具在开源协议、商用许可、专利申请、二次开发与AI适配性及国际化支持等多维度的信息。文章深入解析了Dify、FastGPT、Langflow、Rasa、PySpur、Flowise和LangChain等工具的核心能力及适用场景，从企业级中台建设到低代码原型开发，为技术团队和企业决策者提供了清晰的参考。选型建议涵盖复杂对话系统、多模态代理及高精度文档解析等应用场景，旨在帮助

摘要： 2025年，OpenStack已从"野心项目"转变为定位明确的"基础设施"，在行业云和私有云领域表现稳定。它不再与公有云竞争，而是专注于金融机构、电信等长期稳定场景。技术演进趋于保守，强调可靠性和运维工具链。与Kubernetes的边界已清晰划分：OpenStack负责IaaS，K8s负责应用编排。AI时代下，OpenStack在GPU管理、强隔离等

摘要： gpt-oss与vLLM的深度适配通过MXFP4量化、MoE架构优化及定制化内核实现高效部署，如120B模型仅需63GB显存。vLLM的PagedAttention和连续批处理技术显著提升吞吐量，支持高并发。LobeChat通过兼容OpenAI API快速集成vLLM，三步即可完成配置，支持工具调用与长上下文。需注意硬件兼容性及生产部署建议，如H100/B100显卡及Kubernetes扩

本文提供4种快速查找Ollama量化模型名称的方法：1）官网模型库精准搜索，使用量化关键词；2）参考社区热门模型名称；3）通过HuggingFace过滤.gguf文件获取Ollama名称；4）命令行自动检索。文末附常用模型名称模板和实战示例，3分钟内即可找到适合的量化模型。终极技巧是在TheBloke页面搜索"Ollama"直接获取完整下载命令。

具身智能（Embodied Intelligence, EI）是指智能体通过物理身体与环境的实时交互，实现感知、决策和行动的能力。其核心思想是“智能源于身体与环境的互动”，而非仅仅依赖于抽象的计算或符号处理。具身智能强调智能体在物理世界中的主动性和适应性，通过多模态感知和动态交互，完成复杂任务。

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安装安装Scrapy非常简单,只需要在终端输入pip install scrapy,然后执行命令即可,如果不行,那么一般是底层库的问题,可以使用codna install --upgrade scrapy代替之前的命令,虽然anconda的库更新要慢一些,不过一般没什么问题创建项目请在命令行下scrapy startproject name即可,示例如下,当我们使用命令之后,scr

具身智能（Embodied Intelligence, EI）是指智能体通过物理身体与环境的实时交互，实现感知、决策和行动的能力。其核心思想是“智能源于身体与环境的互动”，而非仅仅依赖于抽象的计算或符号处理。具身智能强调智能体在物理世界中的主动性和适应性，通过多模态感知和动态交互，完成复杂任务。