MinerU2.5是一种高效的高分辨率文档解析视觉语言模型，采用两阶段处理架构：第一阶段进行全局布局分析，第二阶段对关键区域进行细粒度内容识别。模型使用Qwen2-Instruct-0.5B作为语言解码器，Qwen2-VL视觉编码器，通过三阶段训练方法获得强大的版面分析和内容识别能力。该模型支持文本、表格和公式等多种文档元素的高效解析，适用于复杂场景下的文档处理任务。

MinerU2.5是一种高效的高分辨率文档解析视觉语言模型，采用两阶段处理架构：第一阶段进行全局布局分析，第二阶段对关键区域进行细粒度内容识别。模型使用Qwen2-Instruct-0.5B作为语言解码器，Qwen2-VL视觉编码器，通过三阶段训练方法获得强大的版面分析和内容识别能力。该模型支持文本、表格和公式等多种文档元素的高效解析，适用于复杂场景下的文档处理任务。

文章探讨了AI（特别是大模型）如何重塑工作方式，包括工作模式从人工执行转向人机协同，岗位职责泛化，组织架构扁平化，以及核心技能向AI应用能力转变。科技从业者作为变革前沿，其工作方式演变提供了未来工作模式的参照。文章提出了四种组织范式，强调企业需要重新定义人才战略，实现人机协同效能最大化，以保持未来竞争力。

文章探讨了AI（特别是大模型）如何重塑工作方式，包括工作模式从人工执行转向人机协同，岗位职责泛化，组织架构扁平化，以及核心技能向AI应用能力转变。科技从业者作为变革前沿，其工作方式演变提供了未来工作模式的参照。文章提出了四种组织范式，强调企业需要重新定义人才战略，实现人机协同效能最大化，以保持未来竞争力。

今天来分享下，怎么用DeepSeek快速生成大量数据图表，而且还能直接下载图片。这里分 【无数据】 和 【有数据】 两种情况来讲。另外，图表类型有很多，要是不知道怎么选，除了按下面分类来挑，我还准备了更简单直接的方法，文中也会讲到。

这波AI浪潮，很多新词把人都绕晕了，如AI Agent（人工智能代理）、RAG（检索增强生成）、向量知识库、提示词工程、数据提取和解析、自然语言处理（NLP）、知识图谱以及图处理等。本文试图深入探讨这些概念，让大家一下子就能分辨。同时，我试图让他们在AI PaaS（平台即服务）概念框架下整合，便于理解这些异构的概念。

在构建基于大语言模型（LLM）的应用时，context_length_exceeded 错误是最常见且令人头疼的问题之一。当输入提示（包括对话历史、系统指令和当前查询）加上预期输出 Token 数超过模型的最大上下文窗口时，就会发生这种错误。接下来将深入剖析 Dify 内部的 Token 计算和上下文管理逻辑。学习如何优雅地解决了这个问题。

智能体强化学习(Agentic RL)正推动AI从被动语言模型向主动智能体进化，通过多步决策过程使LLM获得规划、工具使用、记忆、推理、自我改进和感知六大核心能力。这种技术革新使AI从"知识库"转变为"行动者"，在深度研究、软件工程和数学推理等领域展现出巨大应用潜力，但也面临可信赖性、训练规模和环境复杂度等挑战，标志着AI向更通用、更自主方向迈进的深刻变革。

智能体强化学习(Agentic RL)正推动AI从被动语言模型向主动智能体进化，通过多步决策过程使LLM获得规划、工具使用、记忆、推理、自我改进和感知六大核心能力。这种技术革新使AI从"知识库"转变为"行动者"，在深度研究、软件工程和数学推理等领域展现出巨大应用潜力，但也面临可信赖性、训练规模和环境复杂度等挑战，标志着AI向更通用、更自主方向迈进的深刻变革。

文章解析大模型"无状态"导致的健忘问题，重点介绍Dify的"Memory Orchestration"解决方案。该方案通过记忆编排把记忆决定权还给用户，设计四种记忆类型和可编辑的Memory Block，实现应用层解决记忆问题，使AI能记住关键信息并锚定核心目标，为AI Agent构建可控记忆系统。