2026年9月主流开源Agent框架实时star盘点:AutoGPT 187K、Dify 156K、LangGraph 42K……三大流派怎么分?个人/创业/大厂怎么选题?附 9 框架对比表 + 实操避坑清单。 ...
vivo在9月16日的开发者大会上发布了四款蓝心大模型,其中端侧模型BlueLM Nano 3B以30亿参数拿下六个权威榜单第一。本文聊聊我对端侧AI和'数据不出手机'这件事的真实想法:它到底改变了什么,又藏着什么风险。 ...
本文介绍一条 "从基于大模型构建3D模型生产到应用发布" 的快速构建链路:上游由大模型驱动 Blender 辅助实时建模,下游把模型变成可拖拽配置的元件,业务人员无需人工3D建模和开发业务代码即可产出浏览器应用。 ...
AI技术在物流与供应链领域的应用AI技术应用覆盖场景及渗透率物流与供应链领域人工智能产业链AI+供应链智能采购场景痛点:企业采购长期以来面临物资编码混乱、SKU管理难、采购寻源难、供应商数据维护难、供需双方沟通难、信息不透明比价难等问题,标准的不统一也让采购供应链的数字化能力被局限在局部环节,难以形 ...
本文介绍如何用 WorkBuddy 通过 API 编排把分散的业务系统连成自动化流水线,结合奇摩客户实践与效率对比,给出中小团队系统打通的务实路径。 ...
微信里多了个小微,我替你试了一遍 大家好,我是晓凡。 前几天更新微信,发现聊天列表左上角多了一只绿色的眼睛图标,点进去是个叫「小微」的 AI 助手。如果你是主界面右滑党,右滑也能找到它。电脑版微信同样有入口,两边的界面长得差不多。 想体验的话有个前提,微信得更新到 8.0.75 以上。这个功能目前还 ...
AI生成的测试可能让编码代理改错方向。补丁让新测试全绿,不等于守住了原有约定。更麻烦的是,测试会把下一次修改引向错误目标。用一个订单过滤器例子可以看清。 需求有三条。不传过滤条件或传 None,返回全部订单。传空列表,返回空结果。传状态列表,只返回匹配订单。Python 里 None 和空列表都是假... ...
现在的 AI 模型消耗着越来越多的计算和 Token,支撑它们运行的系统也越来越复杂。但这些投入不断增加之后,软件工程里的实际产出是否也在同步提升,开始变得没那么确定。 ...
这期的「周一上线」,Agent 继续往更长的任务和更具体的工作里走。SWE-2 开始压缩 Agent 的无效探索,Muse 会自己在后台持续工作,DeepSeek V4.1-Flash 则继续从长上下文成本下手。
Agent 的工作边界也在继续外扩:HyperFrames 把视频交给 Agent 来... ...
在大模型二次开发学习阶段,手写训练代码可以帮助我们吃透模型微调底层逻辑,做到知其然更知其所以然。但落地到企业生产环境,我们更追求标准化流程、高复用能力与稳定可靠的工程化方案。MS-Swift 作为阿里达摩院魔搭社区开源的一站式大模型开发框架,集成了模型训练、微调、推理、量化部署全链路能力,兼容数百款... ...
Zvec × DocIterator:查得到,也要搬得走,让向量数据进得来、出得去。✨
多机 Embedding 结果需要合并,Agent 记忆需要整理,已有集合需要备份迁移——这些需求,都从“完整读出数据”开始。Zvec v0.7.0 引入 DocIterator,无需查询向量或主键清单,即可... ...
【复盘笔记】我被AI的“满分好评”骗了整整三个月直到上周,我才真正意识到自己犯了一个多么低级的错误。作为团队里负责引入AI代码审计的牵头人,我曾信誓旦旦地向大家保证,这套系统能帮我们守住安全底线。它确实拦住了不少低级bug,甚至在几次紧急发布中给出了详尽的风险提示。我对它的信任,是一点点建立起来的— ...
每天被几十封邮件淹没?本文用奇摩的实战经验,讲解如何用 WorkBuddy 把邮件分类、摘要、自动回复编排成自动化流程,并把处理时长从 4 小时压到 45 分钟。 ...
Windows Windows 10 系统的同学可以在应用商店内搜索并安装 Windows Terminal软件(Win11 自带,名字叫做终端) 找到软件终端,并打开(Win10 系统没有自带,请参考上图,在应用软件内下载安装即可) 打开终端程序,如下图 Windows 的终端分为 2 种类型: ...
算法备案最先要解决的是事实一致。企业对外提供的服务、系统里的算法和申报材料,应当描述同一件事。 很多企业第一次咨询算法备案,开场通常会这样说:"我们接了大模型,这个要备案吗?" 再往下问,产品是面向公众还是内部员工使用,用户能否自由注册,生成内容由谁控制,基础模型从哪里调用,运营主体与技术主体是否一 ...
同样叫无限画布,有的解决的是“编辑便利”,有的解决的是“创作工程”。这篇实测 8 款主流无限画布 AI 绘画工具——Google Mixboard、Joker AIx、Recraft、即梦、乌鸦、画宇宙、ComfyUI、Lovart,按“画布能管住多少创作过程”排序,把每款的能力边界和适配人群说清楚... ...
一、背景:业务人员被"查个数"卡住了 归根结底,企业里大量的决策都依赖数据,但真正能随手取数的人并不多。要么得等 IT 排期写 SQL,要么得在密密麻麻的报表里手动筛选,一个简单的"上月华东区销售额环比"可能要等上半天。 事实上,业务同学最想要的只是用大白话把问题问出来,立刻拿到答案。传统 BI 工 ...
社交媒体上有个玩法,把自己发布上去,照网友的建议玩变形记,很难说清楚:什么是内容,什么是产品,什么是营销。但不费吹灰之力,可以聚集大量的参与者。 ...
企业文档处理卡在读取与搬运。本文解析 WorkBuddy 如何通过解析、抽取、转换三步实现 PDF/Word 批量自动化,并给出奇摩客户的标书审查、合同归档实测效率对比。 ...
在大模型开发流程中,分词器(Tokenizers)是文本预处理的核心组件。神经网络无法直接理解人类的原始文本,分词器的核心作用,就是将自然语言转换为模型可用于计算的数值序列。Hugging Face Tokenizers 是底层由 Rust 编写的高性能开源分词库,原生支持 BPE、WordPiec... ...