本文将从基础到进阶，教会你如何用Manim“正当地”做物理模拟，而不是自己造欧拉轮子。但注意：这依然是“动画驱动”，不是真正的物理模拟——不过对于演示来说，已经足够。如果你曾经用Manim做过物理动画，大概率会陷入一个“经典陷阱”：自己写欧拉法（Euler Method）来更新粒子的位置和速度。这种“先算物理，再放动画”的做法，才是工程级解法。：- 物理计算完全独立（用scipy），动画只是“播放

前面的文章《一首《谦比希铜矿之歌》厂歌火爆全网，背后是 AI 的数学本质》和《《给阿嬷的情书》中的“嬷”，与 AI 概念中的 Token、Prompt、上下文窗口》，我们了解了 AI 的本质与局限，熟悉了 AI 的基础概念，这篇文章，我们回顾一段 AI 的历史，更进一步的了解 AI。这个测试的核心是：智能的本质不是意识，而是能对话、能推理、能回应，就算数的行为。不需要证明机器有「灵魂」或者「情感」

Kimi K3在测试中发现，其推理能力（特别是长文本推理和代码生成）已经达到“工业级可用”水平，但若面向全球开放，可能引发与OpenAI的直接对抗——不如先在国内打磨场景，形成“AI+办公”、“AI+教育”的闭环。## DeepSeek V4满血回归：从“消失”到“王者归来”如果说Kimi K3的暂停是“以退为进”，那DeepSeek V4的回归就是“王者归来”。换句话说，DeepSeek用“更少

最重要文件是SKILL.md通过这个SKILL.md文件告诉AI agent：遇到哪类任务时，我们进行调用这个skill遵守什么样的流程使用哪些工具需要参考哪些文件以何种形式输出SKILL.md文件详解#

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Network Namespace 是Linux用于实现网络虚拟化的重要功能，他能创建多个隔离的网络空间，每个独立网络空间内的防火墙、网卡、路由表、邻居表、协议栈都是独立的。CNM （Container Network Model，容器网络模型）：是一种网络连接的解决方案，是一种设计规范、设计标准，其规定了Docker网络的基础组成要素。不同的网络类型对应不同的底层Driver，这些Driver负

就在今天上午，GPT-5.6刚刚在Tracking AI的离线IQ测试中拿下136分，破了LLM的天才线。K2.6能把任务拆成300个子任务并行跑，K3在这个基础上把上下文拉到1M——这两件事放在一起看，逻辑很清晰：月之暗面在赌AI Agent的未来。Kimi的API和第三方工具集成度一直是弱项，K3模型ID虽然已经开放，但开发者文档、SDK支持、社区生态能否跟上，决定了K3是天上的卫星还是地上的

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