FinGenius 基于 Python 语言构建，运用了先进的专家系统技术，能够对复杂的 A 股市场数据进行深度分析与解读。从技术架构来看，它整合了多个关键组件，形成了一个有机的智能决策系统。其核心在于通过一系列精心设计的算法，实时抓取并处理来自各大金融数据源的海量数据，包括股票价格走势、成交量、公司财报数据以及宏观经济指标等。在处理这些数据时，FinGenius 利用多智能体技术，模拟了 6 位

因为当 Claude Code 开始复用你的工作流，它就不再只是一个会听命令的助手，而更像一个逐渐熟悉你做事方式的同事。解决网页执行、解决信息压缩、解决技能发现、解决工作流沉淀、解决长会话控制，testing / docs / refactor / git / research 这些，则是在把 Claude Code 从“会写代码”推向“能承担完整工作流”。但用久了你会发现，真正把人和人拉开差距的

RAGFlow全面接入MinerU 2.0，通过pipeline、vlm-transformers、vlm-sglang三种解析模式的灵活适配，不仅解决了复杂文档解析的精度瓶颈，更通过架构层面的深度整合，降低了企业级RAG应用的落地门槛。对于开发者而言，这一升级意味着无需再为文档解析环节单独选型、开发适配代码，可直接基于RAGFlow构建端到端的高精度RAG系统。后续RAGFlow还将持续优化Mi

李飞飞出书《我看见的世界》是最近李飞飞开公司拉投资了，需要宣传吧，去B站搜署名李飞飞的AI课程，基本都是李飞飞的学生主讲，李飞飞本人唯一露脸的只有一节课，仍旧是只谈人工智能的历史，学术问题不涉及，也就是说，她那个团队干活的是学生，但名头都是打她的名字，这是很不正常的，业界应该都知道是怎么回事，她是学术界，有斯坦福给她背书，但如果是工业界，她之前短暂被谷歌聘用过，后面就没有续了。至于物理学出身的李飞

QClaw 的出现，标志着 AI Agent 正在从极客玩具变成大众工具。当 AI 不再需要你打开一个独立 App，而是直接住在你最常用的微信聊天框里，人机协作的方式正在被重新定义。开源世界里，没有一家通吃的赢家，只有不断分化、不断进化的生态。下一个问题是：当 14 亿人的微信聊天框里都住着一只能干活的 AI，我们的工作方式、生活方式，会发生什么样的变化？这个答案，可能比我们想象的来得更快。有算力

思维链最初是大模型预训练中的 “意外发现”：当要求模型解数学题时 “step by step” 思考，其正确率会显著提升。这一现象与 “上下文学习”（In-context learning，模型无需训练就能通过任务指示和示例掌握新任务）共同成为大模型智能涌现的标志性特征，最初让学界和业界颇为震撼。大模型的数学与逻辑能力薄弱，是用户普遍反馈的问题。这一短板严重制约了大模型的商业化落地 —— 人们难以

算力计算的核心是“拆解硬件运算单元数量×单位时间运算次数”，CPU与GPU的差异本质是架构设计的差异（通用vs并行），导致算力差距悬殊。实践中需注意：先明确场景：科学计算看FP32算力，AI训练看FP16/TF32算力，AI推理看INT8算力；获取官方参数：核心数、频率、运算单元数量等必须来自厂商官方文档；结合实际场景修正：通过工具实测（如Linpack、TensorRT）获取实际可用算力，避免仅

" 智能体->>+DeepSeek: 意图分析 DeepSeek-->>-智能体: {"intent":"故障诊断","confidence":0.95} 智能体->>+知识库: 相似度检索 知识库-->>-智能体: 排水泵堵塞解决方案 智能体->>用户: 分步骤指导+图示。ps：如果真的想比其他人快一步的话，大家更要学会在业余时间深度学习， 电脑跑不动需要云租服务器的话，这个月易嘉云平台yiji

通过系统优化，LongCat-Flash 在 H800 上达成了 100 tokens/s 的生成速度，在保持极致生成速度的同时，输出成本低至 5元/百万 token。据说，美团在训练龙猫大模型的时候，并不是在英伟达 GPU 上完成的，美团使用了“数万个加速卡”的模糊表述。也就是说，在运行过程中，大模型会根据上下文需求动态激活参数数量，这样可以对算力进行动态分配。如果用的是国产 GPU，那在大模型

以往的模型不知道自己生成的排版长什么样。更重要的是，所有生成内容均为 .pptx 可编辑格式，支持自由修改与二次创作，彻底摆脱类似 nanobanana 那样 “生成后无法编辑” 的困扰，让 PPT 创作真正可控、高效、灵活。更值得关注的是，在成本 — 性能曲线中，DeepPresenter-9B 位于前沿的 “突变点” 位置，意味着在性能与价格之间达到了极具竞争力的平衡。，实现了同等级别的智能表