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#框架

MemoryAgentBench深度拆解

用户10637292

代码资源:https://github.com/HUST-AI-HYZ/MemoryAgentBench

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复合机器人自主清洁作业技术方案

索旭东

介绍一套以力位混合导纳控制+曲面法向在线估计+俯仰冗余优化为核心的方案,可以实现高贴合质量、低损伤风险的清洁。

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如何更好构建自己的思想或思维体系?

人月聊IT

今天我想谈一个被很多人问过、但很少被认真拆解的问题——如何具体构建自己的思想体系?

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EAGOR:全方位具身推理

CreateAMind

EAGOR: Embodied reAsoninG in Omni-diRection

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软件开发模型七大经典框架深度对比 瀑布V字增量螺旋原型一文讲透

程序员古德

从事软件开发的人常说一句话:做软件最难的不是写代码,而是搞清楚到底要做什么。这句话指向的正是软件开发模型的选择。在软考软件设计师考试中,开发模型几乎每年必考,分...

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GraphArena

用户10637292

摘要:大型语言模型(LLMs)的“军备竞赛”需要新的基准来检验其进展。在本文中,我们介绍了GraphArena,这是一个基准测试工具,旨在评估现实世界图计算问题...

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Git情境控制器(GCC),一个受软件版本控制系统启发设计的结构化上下文管理框架

用户10637292

博主点评:日常工作和生活中,我们总会与大模型进行各种对话,但一旦超过大模型如deepseek规定的对话次数限制,需要另起新的对话,而之前的对话记忆无法保留。笔者...

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快速识别用户意图提高对话效率的策略

用户10637292

博主点评:AI的功能日益强大,越来越多的人将AI中常见的信息检索功能运用到日常工作和生活中,但同时也存在信息检索有歧义,导致答案存在偏差。今天将给大家介绍一个新...

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RAG框架

用户10637292

摘要:知识图谱(KG)在人工智能领域至关重要,广泛应用于下游任务,如问答(QA)。KG的建设通常需要领域专家付出巨大的努力。大型语言模型(LLM)于近期被用于知...

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视频推理框架进展I

用户10637292

摘要:近年来,测试时间优化的进步使得大模型(LLM)在推理能力方面取得了显著的提升,使它们能够解决数学和编码方面高度复杂的问题。然而,多模式大模型(MLLM)的...

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实验室18篇论文被ACM MM 2026录用

Amusi

近日,计算机图形学与多媒体领域顶级会议ACM International Conference on Multimedia(ACM MM 2026)公布了论文接...

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ECCV 2026 | StructSplat:无需相机参数!稀疏视角下的可泛化3D高斯重建

Amusi

随着三维高斯泼溅(3D Gaussian Splatting, 3DGS) [1] 和神经辐射场(Neural Radiance Fields, NeRF)[2...

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FSE 2026 工业赛道杰出论文|LagRCA:面向多时滞传播的微服务时空因果根因分析框架

时空探索之旅

📃标题: Bridging the Delay: Lag-Aware Spatio-Temporal Causal Inference for Microser...

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让AI思考质量翻倍的隐藏技巧:思维链提示词

AIGC龙正哲

"一个商店进货价80元,先加价50%标价,再打7折促销,同时每卖一件还要付10元运费,请问卖100件的总利润是多少?"

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为什么越来越多人使用FastAPI?

苏三说技术

最近这几年,Python在AI和数据处理领域如日中天,很多Java开发者也开始接触Python生态。

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两年,1444 次提交,我给自己撸了一套 .NET10 模块化框架(XiHan.Framework)

摘繁华

我也一样。ABP 是我的启蒙,Furion 给过我不少灵感,但折腾到最后,我还是想要一套每一行都是我自己写的、能完全吃透、优先用 .NET 原生、依赖能自己掌控...

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Nature | 把 RoseTTAFold 变成生成模型:RFdiffusion 的方法细节、实验结果与局限

DrugIntel

RFdiffusion 是 AI 蛋白设计领域非常值得精读的一篇工作。它的核心贡献不是简单把扩散模型搬到蛋白上,而是把 RoseTTAFold 这类结构预测网络...

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Nat. Commun. | 异构分子编码导航化学—语言共享空间

DrugAI

化学语言模型能够将分子结构表示为类似自然语言的序列,并用于分子描述、性质预测和条件分子生成。然而,现有模型大多依赖SMILES等一维字符串,难以完整表达分子的二...

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强化学习不再靠奖励?组合优化迎来“偏好驱动”新框架

掘金安东尼

PO 并不是简单改个损失函数,它是一个完整的偏好驱动强化学习框架,融合了以下三大关键机制:

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用 Streamlit + QuantDash 搭建你的专属「个人多市场资产扫描器」

用户9138916

写好了一个技术指标策略或相关性扫描算法,想要做个简单的可视化界面进行日常复盘,但如果去写 React / Vue 这样的前端框架,耗费的精力甚至超过了策略开发本...

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