这篇160多页的研究论文全面综述了大型语言模型(LLM)上下文工程领域的最新进展。论文构建了系统分类框架，涵盖基础组件、系统实现、评估方法和未来方向四大维度，梳理了2020-2025年从基础RAG到多智能体架构的发展历程。重点分析了提示工程与上下文工程的本质区别，详细探讨了上下文检索、处理、管理等核心组件，以及RAG架构、记忆系统、工具集成等关键技术。特别介绍了上下文自优化、长链推理处理等前沿方法

这篇160多页的研究论文全面综述了大型语言模型(LLM)上下文工程领域的最新进展。论文构建了系统分类框架，涵盖基础组件、系统实现、评估方法和未来方向四大维度，梳理了2020-2025年从基础RAG到多智能体架构的发展历程。重点分析了提示工程与上下文工程的本质区别，详细探讨了上下文检索、处理、管理等核心组件，以及RAG架构、记忆系统、工具集成等关键技术。特别介绍了上下文自优化、长链推理处理等前沿方法

摘要： 随着大语言模型（LLM）和代理框架的发展，“上下文工程”成为优化代理性能的关键技术。它通过动态管理系统性地为代理提供必要信息与工具，克服长上下文导致的成本、效率及失败模式问题。核心策略包括：写入（持久化外部存储）、选择（精准提取相关记忆）、压缩（摘要或修剪冗余内容）和隔离（多代理分工或沙盒环境）。研究显示，单代理配合压缩技术通常更可靠，而多代理仅适用于高价值并行任务。LangChain、A

摘要 本文用通俗易懂的语言解释了模型、大模型和神经网络的基本概念。模型由架构（公式/结构）和参数组成，通过数据训练后可用于预测或分类任务。大模型（如大语言模型LLM）具有海量数据、庞大参数和强大算力的特点。神经网络作为一种模型架构，通过输入层、隐藏层和输出层处理复杂问题，其中隐藏层特征提取过程具有"黑盒"特性。文章还以MNIST手写数字识别为例，展示了神经网络的实际应用。最后，

MCP-Use是一个开源Python库，通过MCP协议连接大语言模型与外部工具，使AI智能体具备执行实际任务的能力。它支持主流大语言模型，提供多服务器管理、实时流式输出、沙箱安全执行等功能，简化了AI工具调用开发流程。文章介绍了MCP协议原理、MCP-Use核心优势，并提供了从环境配置到高级应用的完整教程，包括旅行助手、3D建模等实际案例，以及调试优化和扩展开发技巧。MCP-Use让AI从回答问题

本文探讨了前后端分离模式下Token续期的五种方案：1）粗暴型跳转登录页；2）前端请求刷新Token；3）服务端每次请求刷新Token；4）Redis记录过期时间；5）双Token机制。重点推荐双Token机制，通过设置长短两个Token区分活跃用户，实现优雅续期。文章最后附带AI大模型学习资料推广。

Mem0是一款创新的AI记忆层系统，解决了传统AI对话需重复自我介绍的痛点。它通过多级记忆架构（用户级、会话级、智能体级）实现跨应用记忆共享，采用向量嵌入和图数据库技术高效存储检索信息。核心功能包括自动提取关键对话内容、冲突检测与解决、多维度语义搜索，支持本地化部署确保隐私安全。相比OpenAI方案，Mem0速度快10倍且准确率高26%，已开源并应用于Claude、Cursor等工具，让AI交互更

稳定扩散（Stable Diffusion）具有多种用途，可以以多种不同的方式使用。首先，让我们着重介绍从文本生成图像（text2img）方面。上面的图片展示了一个文本输入的示例以及生成的图像结果。除了文本到图像的转换，另一种主要的使用方式是通过使其修改图像（输入为文本+图像）。稳定扩散是由多个组件和模型组成的系统，而不是一个整体的模型。当我们深入了解其内部机制时，首先可以观察到一个文本理解组件，

AI领域正从大语言模型（LLM）转向“世界模型”研究，该技术旨在模拟现实世界的物理和空间动态，应用于机器人、自动驾驶等领域。NVIDIA视其为通用机器人的关键，学术圈则从Richard Sutton的Dyna架构到Google的《World Models》论文逐步发展。Yann LeCun认为世界模型是AI自主智能的核心，Meta的V-JEPA 2验证了其潜力。随着AI人才需求激增，学习大模型成为

**TIME时光4-极致人像**模型全单反人像照片训练有着更加真实的皮肤\[纹理\]和细致的汗毛，毛孔式构成皮肤，不同于MJ的网格式构成，不惧超特写镜头，解决许多模型超近特写脸变形的毛病，还原真实皮肤和漂亮的眼神光。为美妆，时装，护肤品，等提供虚拟棚拍大片。更加准确的肢体动作，对舞蹈，运动的态姿有良好的出片率。拥有更具胶片感的画质，真正单反级的光影表现。对胶卷，相机，镜头，景深，感光等摄影tag，