在现代软件工程的复杂环境中，清晰、准确的系统架构图是沟通、设计和维护的基石。然而，对于许多架构设计人员和开发者而言，手动绘制和维护这些图表是一项耗时且容易出错的任务。为了解决这一痛点，一种结合了先进AI模型、低代码平台和文本化图表工具的全新解决方案应运而生。本报告将深入探讨如何利用Dify智能体平台，集成强大的Kimi-K2-Instruct大语言模型和灵活的Mermaid图表生成器，构建一个能够

用最通俗的话来说，AI智能体可以定义为模型、工具、编排层和运行时服务的组合体——它通过让大语言模型（LM）在循环中持续工作，最终实现既定目标。这四个要素共同构成了任何自主系统的核心架构：模型（“大脑”）：作为智能体核心推理引擎的大语言模型或基础模型，负责处理信息、评估选项并做出决策。模型的类型（通用型、微调型或多模态型）决定了智能体的“认知能力”水平。一个Agentic AI系统，本质上是大语言模

模型成本不仅包括训练成本，还应考虑设计成本。通过优化模型设计，可以在一定程度上平衡算力差异带来的影响。

【导读】传统搜索只能“扫射”网页表层，而复杂答案往往藏在多级按钮之后。阿里通义实验室最新论文提出WebWalkerQA，用680个双语问答，首次系统评测大模型“翻网页找答案”的能力。作者还设计多智能体框架WebWalker，让探索者负责逐层点击，评论者实时记忆与判断，像人类一样深度遍历。实验显示，即使GPT-4o，准确率也不到40%，证明深度信息仍是RAG盲区。把WebWalker插入传统RAG后

VACE 是视频生成领域的一项里程碑式工作，首次实现了多任务统一的视频创作与编辑框架。通过 VCU 输入范式、Concept Decoupling 与 Context Adapter 等创新设计，VACE 打破了“单任务单模型”的局限，为视频 AIGC 提供了更高效、更灵活的解决方案。

本文介绍了一种名为“Test-Time Training（TTT）”的方法，用于生成一分钟长的视频。尽管当前的Transformer架构在视觉和物理逼真度方面取得了显著进展，但它们仍然只能生成较短的单场景视频片段，仍然很难制作一分钟的视频，难以生成复杂故事。这是因为Transformer的自注意力层在处理长上下文时效率低下，其计算成本随着上下文长度呈二次方增长。为了解决这一挑战，作者提出了一种新的

论文的核心研究动机源于当前人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLMs）在取得显著进展的同时，其内部机制的不可解释性带来的严峻挑战。近年来，以GPT-4、Claude-3.5等为代表的LLMs在文本生成、问答系统、逻辑推理、代码编写等任务中展现出接近甚至超越人类的能力。然而，这种强大性能的背后是极为复杂的神经网络架构（如Transformer）和海量的参数量（通常超过千亿级别），导致模型决策过程高度

随着大语言模型（LLMs）的快速发展，出现了多种架构和微调变体。为了充分利用这些模型的互补优势，LLM路由器应运而生，用于动态调度用户查询到最适合的模型以提高回答质量和效率。然而，现有的LLM路由器通常只进行单轮的一对一映射，即将每个查询分配给单个模型，这限制了它们处理复杂任务的能力，因为复杂任务往往需要多个模型的协同交互来发挥它们的互补优势。因此，如何协调多个LLM在多轮路由和聚合过程中共同解决

在现代软件工程的复杂环境中，清晰、准确的系统架构图是沟通、设计和维护的基石。然而，对于许多架构设计人员和开发者而言，手动绘制和维护这些图表是一项耗时且容易出错的任务。为了解决这一痛点，一种结合了先进AI模型、低代码平台和文本化图表工具的全新解决方案应运而生。本报告将深入探讨如何利用Dify智能体平台，集成强大的Kimi-K2-Instruct大语言模型和灵活的Mermaid图表生成器，构建一个能够

来自华中科技大学的研究者发了一篇MCP的综述论文。这篇文章，可以作为学习MCP的学习资料，论文全面分析了模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的生态系统，探讨了其架构、核心组件、工作流程、服务器生命周期，以及在创建、运行和更新阶段的安全风险，并提出了未来研究方向和建议。