基于扩散模型的大语言模型正处于蓬勃兴起的阶段。从早期扩散模型的提出到与大模型结合的最新突破，我们见证了这一领域的迅猛发展。在哲学层面，DB-LLM带来了关于AI可解释性和认知边界的新思考；在技术层面，大量研究解决了将扩散引入语言的关键难题；在应用层面，DB-LLM展现出广阔前景，也提出了新的挑战。展望未来，随着多模态融合、低资源训练、自适应学习等方向的推进，DB-LLM有望在生成质量、效率和可控性

本文对比了开源模型GPT-OSS-20B和Qwen3-14B在9个维度的表现。GPT-OSS-20B在输出速度（4900 token/s）、指令遵循、安全防护和prompt工程方面表现突出，但在中文理解、代码能力和创意写作上弱于Qwen3-14B。Qwen3-14B在中文任务、数值计算和创意写作方面更优。测试还发现GPT-OSS-120B展现出了接近顶级模型的逻辑推理能力。建议根据任务需求选择模型

以更深入评估理解深度。此外，还需探索如何自动判分，因为人工标注问答对无法完全覆盖开放式的视频理解任务，未来或许结合人类偏好评价和关键内容匹配来综合衡量模型的影视理解水平。

以下是一份，涵盖了常见的语法、宏、标准函数和一些在 Kubernetes 中常见的使用示例。可在编写或调试 CEL 表达式时用作快速参考。

本文对比分析列出的11个**智能体框架**项目，包括它们的运行原理、架构设计、核心功能、优势亮点以及社区反馈。各项目在多智能体协作、工具集成、任务规划等方面各有特色，下面分述每个项目的关键点。

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针对大家对Manus产品褒贬不一的现象，基于近期对Manus的多方实测、公开信息与开源竞品的比对分析而撰写，旨在为从业者、技术爱好者以及潜在用户提供一个较为系统、专业的视角。报告将围绕Manus的核心原理、功能特点、技术亮点、常见应用场景与不足，以及与其他Agent产品和开源方案的对比进行深入探讨。

GPT4o新生图特性是 OpenAI 在 ChatGPT 产品线上推出的新一代图像生成模型。它融合了当前主流的语言大模型能力与图像生成能力，让用户在同一个对话界面就能从“文字”到“图像”进行联动式创作。主要特征不再局限于文本，GPT4o 可以同时处理图像和文字指令。用户可以连续对生成的图片提出修改请求，模型会在原图基础上再生成新的版本。

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