1. 在控制台示例项目中更新 Microsoft.Extensions.DependencyInjection.Abstractions 包版本至 9.0.10。1.1 更新 Register.cs 和 .csproj 文件中的版本号至 0.13.18 和 0.14.0-preview.1。1. 多个分支的合并操作（Developer、Developer-MicrosoftMemoryKernel

Senparc.Weixin SDK，微信聊天机器人

2. macOS 兼容性与发布：显著增强了对 macOS 平台的支持，包括自动处理应用权限、代码签名、Gatekeeper 隔离属性以及生成应用图标，提高了原生应用的体验。4. UI 与浏览器组件：添加了 WebView.Avalonia 支持，并增强了 EmbeddedWebView 和 BrowserView 的功能（如导航按钮）3. 自包含应用发布：重构了 NcfService 以支持将 N

本地部署可以在没有互联网连接的情况下工作，适合在网络连接不稳定或不可用的环境中使用，如远程或边缘设备。部署本地大模型需要确保你的机器有足够的算力，通常建议使用具有多核 CPU、大容量内存和 GPU（如 NVIDIA 的 GPU，支持 CUDA 加速），以及 NPU（如华为昇腾的 NPU，支持 CANN 加速）的服务器。这时，我们无论是使用 NCF 的提示词靶场，训练我们专属的智能体，还是接入我们的

目前发布并主要维护的开源项目有 Senparc.Weixin SDK、Senparc.AI、NeuCharFramework、CO2NET、NeuChar等一系列优质开源项目，Nuget 包下载量已经突破 2200 万，广受开发者的欢迎和使用。他们深入剖析了 AutoGen 的核心功能和关键概念，解释如何使用它来简化和统一复杂人工智能工作流程的实现，以及模型、工具和人工输入的集成，并说明它如何在广

分支同步（Developer-MCP → Developer-ospp2025/Developer-Desktop）合并分支 Developer-MicrosoftMemoryKernel 至主开发分支（Pull Request。3.1 合并多个 pull request（#3160, #3159, #3165, #3166 等）2. 合并 Pull Request #368：同步 v0.30.4

增强本地请求验证能力。3.1. 开发者 JeffreySu 合并多个分支（#353, #352, #351, #349, #350, #348, #346, #345, #344 等）Senparc.Xncf.MCP v0.2.3-preview.1：集成 .NET 8.0 增强特性；、#3148、#3147、#3146、#3145、#3144、#3143）到 Developer 主分支。统一更新

首先是这个模型真的不太擅长写代码（图 2 是 GPT4，图 3 和 4 是 GPT4o），这个和之前测试 OpenAI 以及 EarlyAccess 结果基本一致。另外一个对照是正好我们的 PromptRange 记录了所有打靶数据，今天测试下来 4o 比 4 在这个环节要快一倍甚至两倍，但是纵向对比 4 的速度，比 19 号慢了 50% 以上，这个已经失去对比的参考系了。另外 4o 在视频流的处

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这里我们还备注了提示词靶场的 Code，直接可以用来关联我们训练好的Agent 智能体，例如，我们回到提示词靶场，我们在选择靶道附近，图示的位置找到鼠标左键单击即可复制到剪切板中。，但是预计在未来几年，这个领域将产生极大的改变，它的发展速度可能会超越我们的想象，因为我们现在看到改进每天都在发生，天花板远未来到，甚至天花板可能不会再来了。之后，我们考虑一下我们这次分享的场景，需要在微信公众号里，进行