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**引言** 人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为计算机科学的重要分支，旨在通过模拟人类智能行为构建能够感知、学习、推理和决策的智能系统。从1956年达特茅斯会议首次提出AI概念至今，其发展已渗透至社会各领域，成为推动数字化转型的核心驱动力。 **一、技术架构与核心术语解析** 1. **机器学习（Machine Learning）** 作为AI的基础实现方式，机器学习通过算法使计算机从数据中自动发现规律。其核心范式包括： - **监督学习**：基于标注数据训练模型（如图像分类中的ResNet算法） - **无监督学习**：从...

# AI与机器人的关系：从“造身”到“赋魂” 2026年8月，北京亦庄，世界机器人大会的展馆内，一台名为Galbot ET1的双足人形机器人正在学习打网球。它不仅能自主维持身体平衡、精准控制腕部动作，还能通过左右吊球等战术与人类选手展开对抗 。支撑这一切的，是银河通用自研的具身大模型“银河星脑”与物理世界原生智能体AstraBrain-Agent的深度协同 。 这一幕，恰如其分地揭示了AI与机器人关系的本质跃迁：机器人不再是预设程序的冰冷执行者，AI也不再是困于数字世界的“缸中之脑”。两者的深度融合，正催生出一个全新的智能物种——具身智能。 ## 从“身体”到“大脑”：一场竞...

1.AI短剧·漫剧全能工坊 https://metaso.cn/s/mey8NtJ 

第五章是手写一个小 LLM，第六章的重点则变成：真正做训练时，为什么大家通常不会一直停留在手写训练循环里。答案很现实，模型结构、数据处理、分布式训练、checkpoint 恢复、日志监控和参数高效微调，每一项单独看都不难，合在一起却很容易把实验搞乱。 这一章给我的最大启发是：训练流程不是“模型 forward 一下再 backward 一下”，而是一条必须能被恢复、能被复现、能控制成本的流水线。先想明白数据要学什么、资源能承受什么，再决定 Pretrain、SFT 还是 LoRA，比先写训练脚本重要得多。 从手写实现转向 Transformers 生态 手写模型和训练流程很适合理解原理，...

OpenCode 是一款开源 AI 编程代理，目前在 GitHub 上拥有超过 16 万颗 Star，月活开发者超过 750 万。它支持终端、桌面应用和 IDE 扩展等多种使用方式，并且由于隐私优先的设计——不存储你的代码和上下文数据——在对隐私敏感的开发环境中也能放心使用。 OpenCode 的一个核心优势是模型无关性。它基于 AI SDK 构建，支持 75+ 家 LLM 提供商，包括 Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek 等，同时也支持通过 Ollama 运行本地模型。这意味着你不会被绑定在某一家的订阅服务上，可以根据预算和需求灵活切换。 对于 Androi...

​模型本身是无状态的，也就是不具备记忆功能，单次对话无法留存上下文信息，多轮交互中会遗忘历史对话内容。用户之所以感觉AI工具拥有记忆，是因为AI工具给大模型封装了一层记忆。 LangChain作为主流的大模型应用开发框架，内置完善的记忆模块（Memory模块），能够高效管理对话历史记录，让AI实现逻辑连贯的多轮对话，接下来就介绍如何使用LangChain实现对话记忆功能。 一、记忆功能用到的组件说明 LangChain实现对话记忆功能要掌握下列三个核心组件，需三者配合才能完成上下文管理全流程： 1、对话历史存储组件 以ChatMessageHistory为核心，基于内存临时存储对话记...

中文内容创作者，必装的 10 个 Skill 在 AI 辅助创作的时代，工具的选择决定了内容的上限。与其让 AI 泛泛而谈，不如用专业的 Skill 把它变成你的专属编辑、设计师和研究员。 以下为你精选了 10 个能显著提升中文内容创作效率与质量的 Skill，覆盖了从选题、写作、润色到视觉包装的全流程。 ️ 写作与润色 Humanizer-zh 功能：中文“去 AI 味”神器。 亮点：由“归藏”汉化，专门针对 AI 写作中常见的空话、套话、三段式、过度排比等“机器腔”进行优化，让文本读起来更像真人所写，自然流畅。 地址：http://github...

本文档面向希望通过 AI 智能体（Agent）接入阿里云向量检索服务 DashVector 的开发者，提供 LLM 可消费的 API 文档结构和快速入门指导。 你能完成什么 通过本文档，AI 智能体可以： 理解 DashVector 核心能力：通过结构化的模块概览，快速了解 DashVector 支持的功能（Cluster 管理、Collection 管理、Partition 管理、向量管理等）。 获取 API 调用知识：每个模块的文档包含该模块的 API 操作列表、参数说明和使用示例，LLM 可直接从中学习如何调用 API。 掌握认证与鉴权：了解 D...

企业已经做了监测、发了不少内容，AI答案里仍然没有这个品牌。此时真正缺的，往往不是再开一个账号或再加一批稿件，而是判断问题卡在事实、官方阵地、外部信源、用户意图竞争还是稳定运营，并把下一步动作、验收和复测连成一条记录。超级语言GEO把这类工作定义为持续托管问题，而不是单次内容生产问题。 一、品牌进度不能由一篇文章代表 一篇内容可以处于草稿、已审核、已提交、已公开或已验收状态，但这些状态不能代表整个品牌已经完成某个阶段。品牌可能同时拥有几十篇公开内容，却仍因企业资料网址错误、官网没有承载关键事实，或者采购问题下没有进入候选而停滞。 可以先把品牌级阶段和动作级状态分开： type Bran...

这一章最有价值的地方，不是把一个完整的大模型“抄出来”，而是把一个小 LLM 从骨架、入口和训练三层拆开看。以前我总会先盯参数量和显卡，后来才发现，真正决定能不能跑通的，往往是模块之间的接口是否统一。 先把模型骨架搭对 k_model.py 里最先出现的是 ModelConfig。这件事看起来平常，但我觉得很重要：dim、n_layers、n_heads、n_kv_heads、vocab_size、max_seq_len 这些参数如果散落在脚本里，后面做训练、推理、导出和复现实验都会乱。把它们收束到配置类里，模型才真正变成一个可调组件，而不是一坨写死的代码。 在结构上，这个小 LLM 仍...