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Fluss 湖流一体:Lakehouse 架构实时演进

湖仓一体 Lakehouse 成主流架构,但数据时效性最多达分钟级。阿里云罗宇侠在 QCon 大会分享 Fluss 湖流一体方案,解析技术架构与原理,介绍融合趋势、核心优势、使用方法及未来规划。

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ChatGPT后遗症来了!人类日常聊天越来越AI

佛罗里达州立大学团队花两年分析ChatGPT发布前后非脚本口语录音,在2210万个词的数据集中发现学术写作词高频出现在日常说话中,人类聊天用词渐向AI靠拢,但研究也存在局限性。

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10 分钟 CLI 任何网站,AI全网一键调用!

AI Agent上网难,传统爬虫易遇反爬问题。开源项目`bb-browser`通过模拟真实浏览器登录态操作,支持36个平台、103个命令,能绕过反爬,还可在浏览器内运行JS等,在GitHub获4.5k+ star。

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AI Infra进阶:如何让大模型输出确定的结果

文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略,因浮点加法顺序变使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响,给出vLLM实现Batch Invariance的方法。

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文章指出让大模型生成随机创造性内容困难,介绍了调整温度和top_k参数等提升LLM创造性和随机性的方法,还提到min_p参数影响及外部引入随机性思路,不过LLM本质有局限,多智能体或可缓解。

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深度研究白菜?谷歌将Gemini级AI研究能力开源

谷歌推出'gemini-fullstack-langgraph-quickstart'开源项目,用Gemini 2.5与LangGraph结合,可构建本地运行的深度研究智能代理系统。介绍其技术架构、工作流程、开发配置、部署扩展,还展示了现代AI应用开发趋势。

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《航空学报》综述 | 飞行器结构动载荷特征、测量及识别技术

东南大学费庆国教授等发表综述,系统梳理飞行器结构动载荷从特征认知、响应测量到载荷识别的技术进展,分析典型位置载荷特征,总结测量技术,回顾识别方法,探讨挑战与未来趋势。

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Agent 护城河:揭秘Harness的三大支柱

上海交大等机构研究者梳理LLM Agent设计逻辑,指出能力正从模型内部流向外部,外部有记忆、技能、协议三大支柱,Harness负责协调,Agent竞争转向外部基础设施。

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深入体验 A2A SDK:一步步教你构建“服务”的 Agent 系统

文章基于A2A最新Python - SDK,介绍将LangGraph的Agent通过A2A协议对外暴露并服务的方法,涵盖核心架构、概念、交互流程,以及A2A Server端、Client端实现和测试总结,还提及A2A优势。

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当我把 AI 变成一个"算法":Skill 工程设计的心路历程

作者分享将 Agent 工程设计的历程。指出 LLM 做 Agent 有痛点,引入 CLI 接管确定性任务和上下文管理,还设计了 Workflow 串联工具,实现自动扩展和无缝互转,最后做 workflow - creator 形成自洽闭环。

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