可视化+代码实践说明AI智能体系统中的常见模式
本文回顾了智能体系统中的常见模式，区分了工作流与智能体的概念，并通过LangGraph的优势展示了它们的区别。文中介绍了多种工作流和智能体的实现方式，包括提示链、并行处理、路由、协调者-工作者以及评估器-优化器等模式，并讨论了何时使用这些方法。
PyTorch研习社
GitHub超4万颗星的Crawl4AI：为大模型打造的开源爬虫利器
Crawl4AI 是一个专为大模型设计的开源网页爬虫工具，支持高效数据提取和结构化输出（JSON、Markdown等），具备自定义策略、BM25算法等多项功能。
DeepSeek R2 参数被“意外”泄漏
DeepSeek R2参数量高达1.2万亿，采用Hybrid MoE 3.0架构，在保持模型能力的同时实现了计算资源的极致压缩，并引入了专门针对法律文书分析的新模块。其多模态精度达到92.4%，误报率低，部署优势明显，支持国产芯片优化，预计未来将减少对西方依赖。
Transformer Lab：100%本地运行的LLM工作站，开箱即用的全能选手！
Transformer Lab 是一个专为 LLM 设计的实验平台，支持一键下载多种开源模型、微调训练、搭建 RAG 应用，并且在本地运行保证隐私安全。
Devin团队开源DeepWiki：助你快速读懂所有GitHub代码库！
Cognition 团队开源 DeepWiki 项目，旨在自动生成 GitHub 项目的文档页面，帮助开发者快速理解代码库的核心架构、组件与依赖关系，改变软件工程师阅读和维护代码的方式。
OpenAI、谷歌等一线大模型科学家亲授！斯坦福CS25春季课程正式上线（附观看地址）
斯坦福大学的CS25 – Transformers United V5神课邀请了多位业界顶尖专家讲解Transformer架构、大语言模型等前沿主题。课程免费开放，支持线上Zoom直播或回放观看。
从零到一构建Agent系统：四大模块 + 框架生态详解
当前，我们正处在Agent开发的‘工程化转折点’。构建一个能实际应用于业务场景的Agent系统，需要围绕四大核心模块进行有机组合：记忆管理、工具调用、控制机制及运行环境。
提示工程101第九课：角色提示
本教程探讨了AI语言模型中的角色提示技术，涵盖角色分配、角色描述编写、背景设定和任务定义方法，并通过Python代码结合千问大模型和LangChain进行实践，提升AI模型在不同应用中的表现。
