AI时代海报设计新范式：用户只需提出具体需求，AI即可完成从创意到成品的全流程。文章展示了用AI设计教育海报的完整案例：首先选择合适的设计模型，然后输入详细提示词（包括画面布局、文字内容和风格要求），AI自动生成对比鲜明的学习场景海报。案例中，AI成功将"被动刷题"与"主动学习"的对比视觉化，并突出了长期教育价值。这种方法极大简化了设计流程，用户仅需提供创意

智能体是企业实现自动化和智能化的核心工具，而大模型为其提供数据处理和生成能力。两者结合（如智能营销）可显著提升企业竞争力。通过表格化呈现，便于快速理解落地价值。

通过多智能体架构（Multiple Agent System）和云端异步执行技术，Manus可在虚拟环境中调用浏览器、代码编辑器、文件处理器等工具，实现从数据收集到结果交付的闭环操作。Manus.im采用动态任务调度引擎和分布式多代理架构，支持复杂任务递归拆解与多工具协同。其云端虚拟机运行模式可无缝集成Office 365、Google Workspace等办公套件，未来计划开放API接口，与微软

n8n是一款开源的工作流自动化工具，其核心是基于节点（Node）的可视化流程编排引擎，允许用户通过拖拽节点快速构建跨系统、跨应用的自动化流程。最近几个月，详细研究了各种工作流软件，把自己的使用心得写出来，以便同各位交流。二、n8n、Dify、扣子（Coze）平台对比。一、n8n工作流基础入门。

特别值得注意的是其**“Less Structure, More Intelligence”设计哲学**：不同于预设固定流程的传统自动化工具，Manus通过强化学习动态优化任务规划路径。例如在“纽约购房”案例中，Manus会自主选择先研究社区安全指数，再计算贷款预算，最后匹配房源，而非机械执行用户指令顺序。这种能力背后，是中国团队在AI Agent技术架构、多模型协同、工具链整合等领域的系统性创新

DeepSeek深度学习系统实践》通过系统化的知识架构和详实的案例分析，全面展示了如何利用DeepSeek平台进行深度学习的研究和应用。从基础的数学引擎重构，到复杂的模型架构设计，再到高阶的工业应用和工程化实践，本书为读者提供了一个完整的指导路径。核心要点回顾：数学引擎重构：通过张量运算几何意义的分析和自动微分的实现，奠定了深度学习计算的基础。核心算法篇：深入探讨了神经网络架构工程学，特别是Res

本章将介绍深度学习的核心概念，探讨DeepSeek与其他主流框架的异同，帮助读者更好地理解DeepSeek的定位和优势所在。本章将深入解析DeepSeek的计算图动态构建机制、分布式训练接口、模型压缩与量化工具包，以及可视化监控工具DSBoard的功能和用法，帮助读者更好地理解并使用DeepSeek的核心功能模块。首先，我们将介绍如何使用ONNX（Open Neural Network Excha