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通过可执行的Python函数扩展了代理的功能，这些函数按需运行。将一个.py文件放到。
应急智能体（Agent）实现园区运行态势三维可视化与数字化复盘，突破传统多系统割裂、人工复盘等局限。该技术以空间数字孪生为底座，构建三大核心能力：1）统一空间坐标下的运行态势三维可视化；2）事件全过程自动记录与空间化建模；3）结构化复盘分析与决策评估。通过像素坐标反演、三维轨迹重构等技术，实现从"画面拼接"到"空间认知"的升级，支持事件"空间证据链
AI工程是目前最好的职业机会之一，但我一直看到人们花费数年学习却几乎没有成果。如果你学习AI工程已经有一段时间了，仍然感觉被困在教程地狱中，我可以告诉你这不是关于努力——而是关于方向。今天我们要讨论的是那些拖慢你速度的错误，更重要的是，应该怎么做。
—包括那些对模型或人类本身仍然未知的过程。我在这里说了这么多，我想添加一个括号：是的，今天使用LLM可以做很多设计——在我们工作的所有实例中，包括那些没有AI由于培训限制我们无法做的。现在，有必要理解，当我们训练一个代理使机器像UX/UI过程的某些部分的专业人员一样操作时，我们总是在生成没有神经符号背景来面对新的、未映射的情况的概率答案。风险就在这里。这是解决方案、写作风格、创新过程、视觉同质化甚
上午9:45刚过（太平洋时间），Anthropic发布了，20分钟后，OpenAI以进行反击。有了这些模型，我们正进入时代，它们需要与技术水平相当的编排和项目管理能力。这些发布代表了不同的设计理念。感觉像是一个务实的工程师，即更快、更高效、乐于被引导。它在构建和调试代码、运行测试套件以及与现有开发者工具集成时表现出色。****在追查棘手错误或探索设计方案时，任务中交互的能力特别有价值。另一方面，感
采用 vs 信任差距84%使用 AI 工具（从 76% 上升）信任度：40% →29%（大幅下降）51%每天使用 AI初级开发者危机-25%YoY22-25 岁就业：从 2022 年峰值下降20%实习：自 2023 年以来下降30%7.5%57% 的雇主更喜欢 AI 而不是初级AI 对就业市场的影响~55,000个与 AI 相关的职位削减（至 2025 年）119,900个 AI 相关的新增职位（
如果你曾经尝试过逆向工程私有API、分析网络调用或在你自己的浏览器中构建自动化工作流，你知道传统工具有多么令人沮丧。它们很慢、臃肿，而且一旦检测到自动化就会经常崩溃。Playwriter颠覆了这个剧本。它让你通过Chrome扩展——允许你在同一个标签页中与你的AI助手一起工作。这不是一个玩具MVP。它是开发者工作流的严肃升级。让我们分解一下。是什么让Playwriter与众不同？
Claude-Mem：为AI编程助手装上“长期记忆”的开源解决方案 这篇技术文章系统分析了AI编程助手普遍存在的"记忆缺失"问题，并介绍了爆火开源项目Claude-Mem的创新解决方案。主要内容包括： 痛点分析：现有AI助手仅具备会话级记忆，导致跨天/跨分支工作时需要重复解释项目背景，严重影响开发效率。 解决方案：Claude-Mem通过事件驱动捕获开发行为，采用本地混合存储(
本文通过中文语法类比讲解C语言程序结构，将编程概念转化为学生熟悉的语文知识。主要内容包括：1）用"主语+谓语+宾语"的中文句型对应C语言的语句结构；2）对比中英文标点符号的异同；3）将作文格式与程序结构进行类比，如#include对应准备工具、main函数对应正文开头、花括号对应段落标记、分号对应句号、return对应结尾标记。通过这种生活化的类比方式，帮助初学者理解C语言的基
本文探讨了文本-视觉联合训练的优化策略。研究发现，早期以恒定比例融合视觉与文本token进行多模态预训练，能显著提升模型表现。通过"zero-vision SFT"方法，仅使用文本数据即可激活视觉能力，且视觉强化学习还能反哺文本性能。Kimi K2.5采用按能力而非模态组织的联合RL范式，实现了跨模态能力迁移。案例显示，模型能通过工具调用将复杂视觉任务转化为可编程操作，展现了强
