DAG 不是 Agent 编排的答案，它是 Agent 最简单的特例。无环图天生不能循环、反思、重试、恢复。LangGraph 的 StateGraph + Pregel 引擎 = Agent 的操作系统内核：调度、持久化、恢复三个原语 DAG 一个都没有。 1.为什么你的 Agent 跑着跑着就卡住了？ 去年我在一个项目里写了这样一个 Agent：让它调研一个 GitHub 仓库，读 READM ...

比起今天大家追捧的 Anthropic 发布的Claude Fable 5 和 Claude Mythos 5 模型，我更关注Google 今天发布的这个模型...虽然Claude Fable 5很强大，但是模型能力已经超出了普通人能使用的范畴，而Google这个模型 直接推倒了“巴别塔”....Google 今天发布了其实时语音翻译模型：Gemini 3.5 Live Translate，能在7 ...

有道的 AI 现在现在越来越有一种「闷声干大事」的感觉了。不搞发布会刷存在感，就是一个接一个往外丢开源项目，TTS、Agent 框架、多模态，全都 Apache 2.0，拿来就能用。

一句话值不值得学：如果你需要把搜索引擎上的实时结果接入应用（AI助手、商品监控、SEO 报表等），用结构化搜索API比自己刮网页省事得多，但也有不少细节要注意。 这类服务的适用场景：对于做跨境业务、使用 Google/Bing/Amazon ...

所有切点表达式的混乱，根源都是 *** 和 .. 分不清**。这里彻底讲死，以后永不混淆。 (8) 只拦截POST接口对应的业务方法（结合注解） import java.lang.annotation.*; @Target (ElementType.METHOD) @Retention (RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface ...

这项由北京航空航天大学软件工程团队主导的研究，发表于2026年ISSTA（国际软件测试与分析研讨会），论文编号为arXiv:2606.26979，有兴趣深入了解的读者可通过该编号查询完整原文。

本文将首先介绍 AI 引擎技术，作为了解高性能异构工作负载的基础。其次，我们将讨论高性能信号处理的设计流程，并举例说明如何利用 AMD Versal™ 自适应 SoC 提供的异构计算选项，为 AI 引擎和可编程逻辑（PL）结构构建异构系统。最后，我们将讨论适用于此类 ...

哥德尔智能体框架实现了任务策略和元学习算法的同步演化，使多智能体能够探索更广阔的架构设计空间。该研究证明了哥德尔智能体能够通过自指进行递归自我改进，大幅提升复杂推理任务的性能，为突破现有多智能体设计的性能天花板提供了一种全新的范式。而当AI掌握了自我修改的能力，传统基于预设规则的对齐将彻底失效。 我们必须学会在复杂适应系统的层面，以进化的视角去理解和约束AI。

孔子能写Python吗？ 2019年底，一个名为“文言”（wenyan-lang）的编程语言项目为我们提供了一种栖居在古文里的想象和可能。 作者黄令东（Lingdong Huang）当时是卡内基梅隆大学（CMU）计算机科学与艺术的跨学科学生，项目是期末考试周期间花了大约四天写出来的。

在学术写作的格式转换中，把 Markdown 里的 LaTeX 公式转成 Word 后还能随意编辑，这项能力在过去几乎是一片技术真空。 绝大多数工具的底层逻辑依然是粗暴截图，导致你拿到手的不过是一张张无法修改的模糊图片。但我们实测发现，通过调用 ...

AI数据中心48V供电继续向芯片侧压缩，问题正在从“拓扑能不能高效”转向“高效率拓扑能不能被工程化地装进有限体积”。 这里真正有价值的地方，不是把PCB材料换成玻璃，而是用3D玻璃中介层把GaN半桥、隔离、电源外围和MLCC堆叠做成可验证的48V电源积木。