摘要： 针对Windows下Docker Desktop WSL2后端docker_data.vhdx文件只增不减的问题，本文提出完整解决方案： 原因分析：WSL2虚拟磁盘删除数据仅标记空闲，不自动收缩；BuildKit缓存和悬空镜像为主要占用源；只读属性导致压缩失效。 手动清理步骤： 使用docker system prune和docker builder prune清理资源； 清除目录只读权限

使用 NVIDIA 官方 NGC 镜像以获得最佳性能。：使用了错误的 tool-call-parser。

Hermes Agent 作为 Nous Research 推出的自进化 AI 代理，其「Scheduled automations」（定时自动化）模块是核心差异化特性之一——它并非简单封装系统 Cron，而是将传统定时调度与 AI 代理的记忆、技能、跨平台能力深度融合，实现了「自然语言定义任务、AI 编排执行、跨平台投递、自优化迭代」的全链路自动化。本文将从四个维度，完整拆解这一模块的技术实现。

蛋白质设计是计算生物学与生物工程领域的前沿方向，其目标是创造具有特定结构和功能的新型蛋白质分子，在药物研发、工业酶工程、基因治疗等领域具有革命性应用潜力。传统蛋白质设计方法依赖于分子动力学模拟和基于物理的能量函数优化，面临计算成本高昂、设计成功率低等挑战。近年来，以扩散模型为代表的深度学习技术为蛋白质设计带来了突破性进展，其中RFdiffusion3（RFD3）作为最新一代扩散模型，实现了全原子水

Claude Code 的工具搜索是懒加载：工具存在于 Agent 的世界里，当上下文压力越过一个阈值时，就按需加载。这个决策发生在 Agent 循环内部，在请求已经到达之后。这个现象叫 “迷失在中间”（Lost in the Middle），模型会丢失埋在上下文中间的重要信息。这个决策完全发生在 Agent 循环之外，在基础设施层，在请求到达 LLM 之前。Gateway 不是让模型自己去搜索工

Nemotron 3 Super 作为 NVIDIA 推出的 Mamba+LatentMoE 混合架构千亿级大模型，除了创新的模型架构与低精度预训练方案外，其后训练流水线是模型具备长链路工具调用、软件工程、终端交互等高阶智能体能力的核心支撑。本文基于官方技术报告，完整拆解该模型从监督微调、多阶段强化学习到专项修复的全后训练流程，梳理各阶段目标、数据设计、算法选型与工程实现方案，为同类智能体大模型的

Claude Code 的工具搜索是懒加载：工具存在于 Agent 的世界里，当上下文压力越过一个阈值时，就按需加载。这个决策发生在 Agent 循环内部，在请求已经到达之后。这个现象叫 “迷失在中间”（Lost in the Middle），模型会丢失埋在上下文中间的重要信息。这个决策完全发生在 Agent 循环之外，在基础设施层，在请求到达 LLM 之前。Gateway 不是让模型自己去搜索工

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【代码】【qwen2.5vl python调用示例】

Remote - SSH安装版本 v0.56.0，最新的有问题