Grok 4.1：马斯克AI的里程碑式飞跃，它到底有多强？
嘿，AI圈的朋友们！最近有没有感受到一股暗流涌动？没错，埃隆·马斯克旗下的xAI，这次玩了个“低调奢华”的大动作——Grok 4.1，它不是简单地来了，而是“炸裂”式地登场了！虽然从11月1日开始就已
2025-11-25
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一、图（Graphs） 从核心来看，LangGraph将智能体（agent）的工作流程建模为 “图”。你可以通过以下三个关键组件来定义智能体的行为： 状态（State）：一种共享数据结构，用于表示应用
LangGraph提供两种不同的API用于构建智能体工作流：Graph API和Functional API。这两种API共享相同的底层运行时环境，且可在同一应用中搭配使用，但它们针对不同的使用场景。
本文详解 LangGraph 三大进阶能力：人工干预（Human-in-the-Loop）保障高危操作安全，图即工具（Graph-as-a-Tool）封装复杂子流程，多智能体编排。
人形机器人行业标准化加速。11月24日，工业和信息化部公示了人形机器人标准化技术委员会委员名单，公示时间为11月25日至12月24日。根据名单，工业和信息化部总工程师谢少锋任主任委员，中国电子学会副秘书长梁靓任副主任
在日常开发中，我们经常需要从数据库中查询数据。但对非技术人员来说，写 SQL 查询语句可能是个“噩梦”。而随着大模型的兴起，将自然语言直接转化为 SQL 查询已成为现实。 今天，我将结合 DeepSe
在大模型时代，我们不再满足于让 LLM（大型语言模型）仅仅“回答问题”。如何让模型与真实世界交互？Tools（工具调用） 机制正是解决这一痛点的关键技术。今天，我将带你通过一个完整的实战案例，手把手教
AI智能体的时代已经到来，它不仅仅是技术人员的专属玩具，更是赋能我们每个人的强大工具。无论你是希望提升工作效率的职场人，还是对前沿科技充满好奇的学生，现在都是拥抱AI智能体的最佳时机。
在这份指南中，我们将深入探讨为什么护栏对于 AI 安全至关重要、它们如何工作，以及如何实现它们。我们还会提供一个实用的上手示例，帮助你开始构建更安全、更可靠的 AI 应用。
本指南涵盖了从环境准备到模型部署的全过程，帮助你最大程度发挥 DeepSeek-R1-0528 的能力。在安全性、定制性和控制力日益重要的 AI 应用场景中，本地部署将成为越来越多开发者的首选路径。
大型语言模型（LLMs）如ChatGPT和Llama在回答问题方面表现出色，但它们的知识仅限于训练时所使用的数据。它们无法访问私人数据，也无法在训练截止日期之后学习新知识。
本文主要探索如何在 pre-commit 时触发 AI Code Review，增强代码提交质量，推进团队代码规范统一化、标准化，并有效减少历史技术债。
一、 初识LangGraph LangGraph受到诸多引领智能体（agent）未来发展的企业信赖，包括 Klarna、Replit、Elastic等。 它是一款底层编排框架与运行时环境，用于构建、管
印象里大模型参数动辄千亿万亿，训练成本更是天文数字，感觉像是普通人遥不可及的“屠龙之术”。但今天想跟你们聊个有意思的反例，一个叫 MiniMind 的开源项目，它反其道而行之，主打一个“大道至简”。
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