从2017年论文发表，到如今成为AI领域的基石架构，Transformer只用了短短几年时间，就完成了AI架构的范式革新。它的核心——自注意力机制，重新定义了模型处理信息的方式，不仅推动了大模型的爆发式增长，还打破了不同领域的技术壁垒，实现了跨模态、跨学科的应用延伸。未来，随着优化技术的不断迭代和算力的持续提升，Transformer会朝着更高效、更轻量化、更通用的方向发展，在自动驾驶、智能医疗、

AgentCPM 以“轻量参数+全流程开源”为核心，打破了传统智能体对大算力、大参数的依赖，为中小团队、科研人员及开发者提供了低成本的智能体研发方案。其 AgentCPM-Explore 模型在性能与部署成本的平衡上表现突出，配套的 AgentDock、AgentRL、AgentToLeaP 工具链则实现了“研发-训练-评估”的闭环。未来，随着 OpenBMB 生态的持续完善，AgentCPM 有

通过编辑AGENTS.md# AGENTS.md 示例- 角色：产品经理代理职责：需求收集、追问细节、生成产品文档规则：优先确认核心功能与边界条件- 角色：全栈开发代理职责：按需求文档实现代码、跨文件调试规则：先生成开发计划，再分步骤实现# 工作流编排1. 产品经理代理 → 需求分析与文档生成2. 全栈开发代理 → 代码实现与优化3. 测试代理 → 自动化测试与 Bug 修复。

摘要： Agent Skills（智能体技能）是AI智能体实现任务自动化的模块化能力单元，具备可复用、可组合和智能调度的特性，覆盖基础交互、工具调用、任务规划和专业场景四大类。通过低代码配置和智能调度，智能体能自主完成从任务拆解到执行反馈的全流程。实操案例展示了多技能组合实现数据分析自动化的过程。使用时需注意权限管控、参数校验和性能优化，建议轻量化拆分技能并动态迭代。Agent Skills是智能

摘要： 国产自动编程工具Trea（字节跳动）与Qoder（阿里巴巴）在定位与技术架构上呈现显著差异。Trea作为轻量级智能伴侣，采用混合模型策略，适配敏捷开发；Qoder定位企业级全功能平台，基于自研模型，侧重团队协作。性能测试显示，Trea在响应速度与资源占用占优，Qoder在架构分析与安全管控更强。选型建议：Trea适合个人开发者及初创团队快速迭代，Qoder更适配中大型企业复杂项目。二者分别

谷歌Gemini 3 Pro深度解析：多模态AI新标杆 谷歌2025年推出的Gemini 3 Pro大模型凭借原生多模态架构和智能体能力革新AI格局。该模型采用跨模态融合引擎，支持2M Tokens超长上下文处理，在多模态理解、智能推理和自主编程方面实现突破：视频理解准确率达87.6%，能实现"看图生码"；引入"思考签名"功能提升决策透明度；支持全流程代理开

《2026年主流大模型选型指南》分析了当前AI市场的竞争格局和技术趋势。OpenAI的GPT-5.2在数学推理领域保持优势，Google的Gemini 3系列凭借多模态能力和高性价比崛起，Anthropic的Claude 4.5则在编程领域表现突出。国产模型如DeepSeek V3.2在长文本处理方面取得突破。文章从性能、架构和应用场景三个维度对比了各模型特点：Transformer架构适合通用任

类与类图1) 类(Class)封装了数据和行为，是面向对象的重要组成部分，它是具有相同属性、操作、关系的对象集合的总称。2) 在系统中，每个类具有一定的职责，职责指的是类所担任的任务，即类要完成什么样的功能，要承担什么样的义务。一个类可以有多种职责，设计得好的类一般只有一种职责，在定义类的时候，将类的职责分解成为类的属性和操作（即方法）。3) 类的属性即类的数据职责，类的操作即类的行为职责&nbs

使用MyBatis技术，书写mapper.xml时，如果在其中的ognl表达式或者sql中直接使用一些数字或者字符串的话，会造成难以维护的问题。在Java编码中，我们通常会把这些数字或者字符串定义在常量类或者接口中，如果在mapper.xml中也可以使用这些常量就比较好了。还好MybBatis是支持这样的需求的。ongl中：比如我有一个工具类com.wts.test.DateUtil，其中有一个方