AI.x社區
- 登錄/注冊
為ArduRover裝上“眼睛”：基于計算機視覺的自主漫游車實戰
社區頭條譯者朱先忠審校重樓LOONARR1搭載ArduRover如果你曾經嘗試構建搭載計算機視覺的自主系統，你就會知道入門有多么困難。當平臺是空中平臺時，例如FPV無人機或飛機，難度會更大——飛行過程中的任何失誤都可能導致墜機和嚴重損壞。相比之下，使用像Rover這樣的地面機器人平臺就可以消除這些風險。由于它始終停留在地面上，因此你可以安全地調試和開發自動駕駛儀或其他功能，風險要低得多。在本文中，我將提供一份全面的搭建試驗指南...ArduRover計算機視覺漫游車機器人以 Dify 架構為例，吃透 AI 原生應用開發平臺的設計精髓
原創 社區頭條
熱門內容榜 ? 最近上榜大家好，我是玄姐。?隨著大語言模型（LLM）技術的爆發，AI原生應用開發不再是“模型調用+簡單邏輯”的淺層組合，而是需要一套能覆蓋“場景定義系統設計開發部署”全流程的支撐平臺。目前行業中，TaskingAI與Dify是極具代表性的兩款開發平臺，前者以簡潔架構適配輕量需求，后者則憑借強大的任務編排能力成為復雜場景的首選。本文將聚焦兩款平臺的核心設計，尤其以Dify的架構為重點，拆解AI原生應用開發平臺的關鍵能力、系統架構...Dify架構AI原生應用AI 智能體三大核心組件：從框架（Framework）、運行時（Runtime）到工具集（Harness）的技術邊界與應用場景
原創大家好，我是玄姐。LangChain官方維護著多個不同的開源軟件包：其中LangChain和LangGraph規模最大，而DeepAgents的受歡迎程度正日益提升。我開始用不同的術語來描述它們：LangChain是一款AI智能體框架（AgentFramework），LangGraph是AI智能體運行時（AgentRuntime），而DeepAgents則是AI智能體工具集（AgentHarness）。其他從業者也在使用這些術語，但目前“框架”、“運行時”、“工具集”之間尚未有清晰的定義。本文正是我嘗...AI智能體LangChainLangGraph大模型應用技術是一項重實操輕理論的技術
原創“做技術很多時候想不明白，這時多做做可能就明白了。”現在基于大模型的人工智能技術發展的如火如荼，而且隨著今年人工智能進入應用元年，人工智能開始進入各行各業；但由于技術本身的限制，因此很多應用場景大都處于模式階段。所以，到底應該怎么學習和使用大模型，特別是隨著一些新技術的出現，大家都在摸著石頭過河。但不管怎么說，作為一門新技術其和其它技術沒有本質上的區別，都是更加注重實操，理論作為輔助。大模型技...大模型大模型應用Glyph：文本轉圖片解決長上下文困境，智譜把“DeepSeek-OCR”具像化了
傳統的token擴展方式已經走到了算力成本的天花板。與其硬扛百萬級token的計算壓力，不如讓AI"看"文字，而不是"讀"文字。不知道是否是巧合，DeepSeek與智譜都想到了這一個思路，并同時對外發布，DeepSeek發布了DeepSeekOCR，而智譜發布了一個名為Glyph的框架，直接工程化的實現了這一思路。不過，大家可能被deepseek吸引了注意力，而沒有注意到它，筆者今天介紹介紹。核心思想傳統方法要么擴展位置編碼，要么修改注意力機制，但...GlyphDeepSeekOCRLangChain提出Agent工程化的新分層（Agent harness）
LangChain拿到了新融資，對自己有了新定位——Agent基礎設施提供商，同時對自己的產品矩陣做了新的梳理，重新定義了Agent開發的三個層次。他把Agent開發分成三層：Framework（框架層）：提供抽象和標準化接口。LangChain就是這一層，還有Vercel的AISDK、CrewAI這些。主要解決的是"怎么寫"的問題。框架的價值在于提供心智模型的抽象，讓開發者更容易上手，但做得不好就會掩蓋內部機制，缺乏高級用例的靈活性。Runtime（運行時）...LangChainAgent新分層Karpathy 教他的 nanochat 數單詞里有幾個“r”
AndrejKarpathy剛剛分享了一件挺有意思的事：教他的超小型語言模型nanochatd32數單詞里有幾個字母r。這聽起來簡單，但對一個"大腦只有蜜蜂大小"的模型來說，難度不小。要知道，連ChatGPT這樣的大模型都經常在這種任務上翻車。Karpathy的解決方案很實用：創建一個叫SpellingBee的合成任務（代碼見文末），生成大量用戶詢問字母計數的例子，然后用這些數據對模型進行微調。關鍵在于細節。對小模型來說，你得把任務拆得很細：先把...Karpathy模型ChatGPT從800行代碼到12.5億估值：LangChain的三年AI革命之路
熱門內容榜 ? 最近上榜三年前，一個無心插柳的開源項目悄然誕生；今天，它已成為推動AI（Agent）技術變革的中堅力量。隨著1.25億美元融資的宣布，LangChain正站在新的起點上，重新定義智能體應用的未來。三年前的秋天，當HarrisonChase在個人GitHub賬戶上推送那最初的800行代碼時，沒有公司，沒有計劃，只有出于好奇的探索。那一刻，??langchain??誕生了。一個月后，ChatGPT橫空出世。AI世界從此被徹底改寫。??langchain??成為開發者構建基于...LangChainAIDeployment《自然 》重磅發布多模態原型網絡MMPNet，讓多模態情感分析實現準確率、效率與可解釋性的“三重勝利”
社區頭條情感分析一直是人工智能一個頗具人文色彩的技術分支，最初，它只是對文本進行“字里行間”的揣摩，一條推文是憤怒還是喜悅，一篇評論是褒揚還是批評。隨著社交媒體和視頻平臺的興起，人類表達情緒的方式早已不再局限于文字。表情、語調、肢體動作，甚至一個微妙的停頓，都可能傳遞出豐富的情感信息。于是情感分析從單一的文本處理，逐漸演進為多模態情感分析（MSA），同時吸納視頻、音頻和圖像信號，試圖更全面地理解人類的情緒...多模態網絡MMPNet從語言的瓶頸到思想的直連，THOUGHTCOMM重塑機器智能之間的溝通方式
——從語言到心靈感應的AI協作新范式人類的偉大成就幾乎都離不開語言。無論是古代的哲學辯論，還是現代的科研合作，語言都是我們搭建協作橋梁的基石。但是語言并不完美，它模糊、冗長、容易引發誤解，就像一條總是帶點噪音的通信線路。我們說“快點”，對方可能理解成“馬上”，也可能理解成“盡快”，這種模棱兩可在機器世界里同樣存在。機器智能本不受限于聲帶、聽覺或書寫速度，卻依然被迫用人類的語言來交流。比如，兩臺超...機器智能語言人工智能懂語言，更要懂人心，AI商業化的下一道門檻
人類的交流從來不是純粹的信息傳遞，朋友的建議可能是出于關心，也可能是夾帶私心，廣告里的夸贊往往是為了促銷，而不是單純的事實陳述。我們在日常生活中會本能地對這些信息進行“動機過濾”，誰是真心為我好，誰只是想讓我掏錢。心理學家把這種能力稱為動機警覺性（motivationalvigilance）。問題來了：當AI越來越多地參與到我們的決策中，它是否也能像人類一樣，識別交流背后的動機，并據此調整對信息的信任程度？如果不能，...AI商業化LLMs智能體的“第二大腦”：原型引導的自我糾錯機制
多智能體系統（MultiAgentSystems,MAS）正逐漸成為“群體智慧”的代表，過去我們更多依賴單一大模型來解決復雜問題，但隨著任務復雜度的提升，單體模型往往顯得力不從心。于是，研究者們開始嘗試讓多個大語言模型（LLM）分工協作，形成一個“虛擬團隊”，共同完成科學研究、軟件工程、戰略推理等高難度任務。這種MAS的優勢顯而易見，它們可以并行推理，像一個多線程的思維工廠，它們可以角色分工，一個負責邏輯，一個負責計算，...智能體糾錯機制多模態英偉達亮出最強AI芯片！性能暴增3倍，算力競賽迎來新節點
原創 社區頭條一場關于AI算力的競賽再次刷新紀錄，這一次，英偉達將推理性能推向了新的高度。 在剛剛召開的GTC2025大會上，英偉達CEO黃仁勛首次向世界展示了下一代VeraRubin超級芯片。這款芯片以著名天文學家命名，正定義下一代計算模式。  官方數據顯示，VeraRubinNVL144平臺可實現3.6Exaflops的FP4推理算力與1.2Exaflops的FP8訓練算力，相較GB300NVL72提升約3.3倍。  架構突破 VeraRubin超級芯片采用全新的...人工智能AI芯片英偉達算家計算算家云昨晚，黃仁勛宣布了三件大事！10億美元收購諾基亞股份、AI原生6G、造量子GPU，件件驚天
原創 社區頭條 熱門內容榜 ? 最近上榜編輯云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）猝不及防，大事，總是凌晨發布。就在幾個小時前，英偉達宣布了三件大事：一場出人意料的合作，一條全新的生產線，一款全新的GPU互聯架構。一場重磅且意外的合作：10億美元入股老牌通信企業Nokia。一條全新的生產線：NVIDIAARC——AerialRadioNetworkComputer，空中無線網絡計算機。一款全新的量子GPU互聯架構：NVQLink。這次的秋季GTC2025，“皮衣客”黃仁勛站在充滿科技光點感的...黃仁勛AI原生GPUOpenAI一夜間重組！野心時間線來了！奧特曼最新采訪首曝內部時間表：2028年打造出自動化AI研究員！
原創 社區頭條編輯聽雨出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）一夜之間，OpenAI大動作不斷。10月29日凌晨，SamAltman和OpenAI首席科學家JakubPachocki共同出席了一場罕見的路線圖直播，并在直播中表示，通過持續擴展深度學習，人類將在不到十年內實現超級智能。圖片此外他們還透露，OpenAI內部正在朝著2026年9月實現“實習級AI研究助理”的目標前進，并計劃在2028年打造出一名完全自動化的“真正的AI研究員”。圖片這一野心勃勃的時間表，也恰...OpenAI奧特曼AI掌握RAG系統的七個優秀GitHub存儲庫
社區頭條譯者李睿審校重樓?檢索增強生成（RAG）的生態系統在過去幾年中迅速崛起。如今，互聯網上涌現出越來越多幫助開發人員構建RAG應用程序的開源項目。而RAG是一種通過外部知識源增強大型語言模型（LLM）的有效方法。因此，本文將介紹一些掌握RAG系統的優秀GitHub存儲庫。在詳細介紹之前，首先簡單了解一下RAG及其應用程序。RAG管道的工作流程如下：?系統檢索文件或數據；?檢索對完成用戶提示上下文有幫助或有用的信息；?系統將這...RAGGitHub存儲庫AI人工智能北大&銀河通用發布UrbanVLA：首個城市微出行VLA模型，讓它像老司機一樣認路、避障
社區頭條 熱門內容榜 ? 最近上榜文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2510.23576項目鏈接：https:pkuepic.github.ioUrbanVLAWeb圖1：UrbanVLA的實際部署展示了在具有未知布局、動態障礙物和不同光照的各種環境中的zeroshot泛化能力，并突出了其執行跨度超過500米的長距離城市微移動任務的能力。亮點直擊首個專為城市微出行設計的路由條件VLA框架：首次提出了一個專門用于城市微出行（如送貨機器人）的路由條件視覺語言動作（VisionLanguageAction,VLA）模型，它能夠將...AI強化學習模型大模型總 “健忘”？Dify 記憶工程架構實踐：讓 AI 真正記住該記的事
原創 精華 社區頭條 熱門內容榜 ? 最近上榜大家好，我是玄姐。當你用AI助手寫API文檔時，是否遇到過這樣的窘境：明明開頭明確了需求，聊到測試部署細節后，它卻漸漸忘了“寫文檔”的初衷，最終輸出完全跑偏？這不是AI“故意劃水”，而是大模型的先天缺陷，Transformer架構決定了它是“無狀態化（Stateless）”的：每次調用都像“重新認識世界”，沒有長期記憶，上下文越長越容易被冗余信息稀釋注意力，最終導致“健忘”“跑題”“性能拉胯”。為解決這個核心痛點，“記憶...大模型Dify記憶工程架構多智能體系統架構設計詳解：AI 進化的下一步
原創大家好，我是玄姐。如今最強大的AI原生系統，早已不是單一龐大的模型，而是由多個AI智能體協作構成。這種“多智能體系統（MultiAgentSystems，簡稱MAS）”的新形態，標志著AI進化進入新階段，智能體之間的協作與配合，其重要性絲毫不亞于單個智能體的智能水平。本文會用生活化的例子拆解多智能體系統的核心邏輯，帶你看懂它的工作原理，以及讓系統“高效又能擴”的三類核心架構。一、先搞懂：什么是LLM智能體？隨著大語言模型（...多智能體AI Agent 架構：工具層 “日新月異”，底層架構為何能 “穩如泰山”？
原創大家好，我是玄姐。AIAgent領域有個很有意思的現象：上層開發工具幾乎每月都有新產品、新框架冒出來，從LangChain到OpenAIAgentKit，迭代速度快得讓人眼花繚亂；但支撐應用落地的底層架構，卻始終保持著穩定，這種“工具向上迭代，架構向下扎根”的反差，恰恰是理解AI原生應用生態的關鍵。今天我們就從“工具鏈演進”和“底層架構穩態”兩個維度，拆解AIAgent的技術版圖，看看為什么說“上層快變、下層穩態”才是AI應用落地的核...AI AgentLangChainAI原生應用
