真正的个人 AI 助理不应被困在云端或某个 App 里，而应是一个运行在本地、跨越平台、拥有自主权的“操作系统”。OpenClaw 通过其独特的 Gateway 架构实现了这一构想。

Anthropic发布Agent Skills技术，通过打包领域专业知识解决通用Agent缺乏专业能力的问题。该技术采用三层渐进式披露机制，将技能分为元数据、核心文档和参考文件，优化上下文窗口使用。技能生态系统涵盖基础、合作伙伴和企业三类，已应用于金融、医疗等领域。Anthropic将Agent Skills开放为标准，推动跨平台兼容性。这一创新使通用Agent通过技能库转变为领域专家，大幅提升专

蒸馏（Distillation，又称模型蒸馏、数据蒸馏、知识蒸馏等）是一种通过大模型（教师模型）生成或优化训练数据，使小模型（学生模型）能够高效学习的技术，其核心目标是降低训练成本并提升小模型的性能。DeepSeek-R1发布时，也顺便发布了使用其蒸馏数据训练的小参数模型，这些小参数模型在推理性能上也有了很大的提升，也间接证明了DeepSeek-R1模型的推理能力很强，能从其中提炼出高质量的数据。

本文介绍了四种可视化展示LangChain Agent流程图的方法。首先需要安装依赖项，包括LangGraph、LangChain和pygraphviz。通过agent.get_graph()获取图对象后，可选择：1) 保存为PNG格式在线渲染；2) 获取Mermaid代码嵌入文档；3) 使用Graphviz本地渲染；4) 打印ASCII简易流程图。文章提供了代码示例和输出效果图，建议根据开发调试

本文介绍了如何基于LangChain 1.0和DeepAgents构建功能强大的Coding Agent，并详细说明了本地测试和调试的方法。主要内容包括：1) 项目环境准备和配置；2) 创建调试Agent；3) 配置LangGraph文件；4) 启动API服务器；5) 通过Chat UI进行交互。文章还提供了一个使用deep-code-agent完成编码任务的示例，展示了从环境搭建到实际应用的全流

本文分析了社区检测中的Louvain算法及其改进版Leiden算法。首先介绍了两种常用的社区质量评估函数：模块度(Modularity)和恒定波茨模型(CPM)，解释了它们的数学定义和物理意义。重点指出了模块度存在分辨率限制问题，而CPM通过独立于网络规模的参考基准避免了这一问题。然后详细阐述了Louvain算法的两阶段迭代流程，并揭示其存在社区连通性差的核心缺陷。最后介绍了Leiden算法的改进

本文介绍了基于DeepAgents框架开发的AI编码助手deep-code-agent，该项目通过模块化子智能体系统提供代码审查、测试生成、文档生成、调试和重构等一站式开发服务。文章详细解析了项目的五大核心功能、技术架构和扩展设计，并提供了快速安装配置指南。该项目利用LangChain和LangGraph实现智能工作流，支持OpenAI和自定义模型，可直接操作本地代码库。作者强调使用前需备份代码并

本文介绍如何使用火山引擎上的火山方舟平台对大模型进行微调，使大模型能够服务于特定的场景。这里主要演示了使用长 CoT 的推理数据对 doubao-lite-32k 进行监督微调（SFT），以使 doubao-lite 大模型具备类似 DeepSeek-R1 的深度思考和推理能力。

一个简单的大模型监督微调SFT训练代码，可用于快速验证设备环境、大致效果、体验大模型SFT等。

Ray是一个开源的AI计算引擎和统一框架，由UC Berkeley RISELab开发，用于构建和扩展机器学习与Python应用。其核心组件包括Ray Core（提供任务、参与者和对象存储等分布式原语）、Ray Data（数据处理）、Ray Train（分布式训练）、Ray Tune（超参数调优）、Ray Serve（模型服务）和Ray RLlib（强化学习）。Ray Core通过@ray.rem