vLLM 重磅升级！vLLM-Omni 开启多模态AI服务新时代：一框架搞定文本+图像+视频+音频
vLLM 原本是为自回归文本大语言模型（LLM）服务的框架，现已通过 vLLM-Omni 升级，扩展到支持文本、图像、视频和音频模型的服务，所有功能集成在一个统一框架中。同时，它还支持扩散模型，实现快
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提示词不再是简单问问题，而是精密的“输入设计工程”，是玩转大模型（LLM）的核心技能。这份清单系统拆解了各种提示词技巧，干货满满，适合开发者、产品经理和AI爱好者。赶紧读、学、收藏！图：LLM Pro
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一次迷宫实验，揭开 AI 智能体的致命短板单打无敌，组队拉胯。这不是在说人类，而是在说当下最先进的一批 AI 模型。最近，EPFL（瑞士洛桑联邦理工）和 Microsoft Research 联合发布
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2025年，AI Agent 的创新不再只是单个Agent的智能提升，而是它们如何“像人类团队一样协作”。从单一任务执行，到自主协调、共享数据、迭代优化，多Agent生态正在爆发。最近X上的一篇高赞帖
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随着人工智能和自动化系统在各行各业加速落地，机器正被赋予越来越多“决策权”。然而，现实世界远比算法训练时的环境复杂。一次误判的风控拦截，可能冻结正常用户的账户；一次错误的医疗模型判断，可能影响患者的治
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在 AI Agent 生态迅猛发展的当下，大多数框架（如 LangChain、LangGraph）擅长规划、工具调用和多 Agent 协作，但真正“触达”移动端设备尤其是原生 Android App，
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新手搞科研，发不出顶会顶刊，不是因为你不够努力，而是因为你仍在沿用那套低效、耗时的传统科研模式！传统模式要求你“从0到1”搞出一个极具创新的idea，然后花大量时间去验证、实现。这种模式对于科研新手来
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最近，谷歌悄然开源了一个超级酷的项目——A2UI（Agent to User Interface），它让AI Agent不再只停留在“聊天机器人”的层面，而是能直接生成丰富、互动的用户界面！这意味着，
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在过去一年里，我沉浸在 AI Agent的世界中：从零开始构建、反复调试、甚至尝试商业化。无数在线课程和教程看过不少，但真正让我进步的，是那些开源的 GitHub 仓库。它们不只是代码，更是实战经验的
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Human-in-the-Loop（HITL，人机协作）中间件允许我们为 Agent 的工具调用加入人工监督。当模型提出一个可能需要审核的动作时——例如写入文件或执行 SQL——该中间件可以暂停执行并
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亲爱的AI开发者们，你们好！LangChain作为当下最热门的AI Agent构建框架，已经正式迈入1.0时代，并迅速推出1.1版本，带来了更可靠、更结构化、更上下文感知的Agent开发体验。无论是生
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“Talk is cheap. Show me the code.” — Linus Torvalds在 AI 时代，这句话比以往任何时候都更真实。最近几个月，“Agentic AI” 成为行业热词。
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那层几乎没人谈论、却决定你的 AI 应用成败的排序层。Google、Netflix、带网页搜索的 ChatGPT，它们有何共通点？都有一个排序算法来决定你首先看到什么。不是决定“有什么”，而是决定你“
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“在我本地能跑”和“上线后能用”，中间可能隔着一个太平洋。如果你开发过智能体（Agent），你一定深有体会：“在我机器上能跑” 和 “在生产环境稳定运行” 之间的差距，可能大到令人绝望。传统软件开发的
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我们正从“与 AI 聊天”的时代迈向“用 AI 构建”的时代。象征 2025 年人工智能的快速发展及其影响。由 AI 生成的图像每隔几年，科技世界就会发生一次转变。但眼下 AI 正在发生的变化，比过去
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上个月，谷歌没有大张旗鼓，也没有召开发布会，却在连续 5 天内默默释出了 5 篇关于 AI Agent 的重磅白皮书，总计超过 250 页。内容覆盖从“什么是智能体”到“如何让智能体真正走向生产环境”
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复杂的 Agent 系统往往需要一段时间才能处理完用户的请求。LangChain 实现了一套流式传输系统，用于实时呈现 Agent 系统的处理过程。流式传输对于提升基于 LLM 构建的应用程序的响应速
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大家谈论“agentic AI”，好像只有大实验室才能做出来。 并不是。你完全可以在几天内做出真正能放进作品集的 agent 项目。没错——那种因为能solve problems而助你求职的项目，而不
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