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A collection of 338 posts

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用Lag-Llama预测股价

为了解决时间序列泛化挑战，研究人员引入了Lag-Llama，这是一种专为单变量概率时间序列预测设计的基础模型。

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从数据中挖掘规则

在本文中，我们探讨了如何从数据中提取简单的“规则”，并将其用于业务决策。

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失控：自主AI与社会工程攻击

网络犯罪分子在新技术方面很少落后。事实上，他们往往是最早尝试新兴技术的人之一。他们没有合法组织所受的限制。他们可以快速行动、承担风险，并且无需考虑伦理或法律框架即可运作。

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从提示到产品：与AI助手共事

我想带你了解我最近的一个构建过程——一个简单但功能齐全的项目，展示了我的完整工作流程。通过这些步骤，你会清楚地看到我是如何将与AI的对话转化为实际产品的。

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AI代理的5个难度级别

本文介绍将代理设计分解为五个实用的难度级别，每个级别都提供可运行的代码。

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从零实现反思Agent

在这篇文章中，我们将深入探讨如何从头开始用Python实现一个反思代理。

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10个听起来怪异但很酷的算法

在这篇文章中，我们将深入探讨十个最怪异、最聪明的算法——这些算法帮助在几毫秒内搜索数十亿行代码，从无到有生成无限地图，并将量子怪异转化为实用逻辑。

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基于深度学习的股票预测

本文探讨了如何结合TA、FA和深度学习，帮助投资者在日益复杂的金融市场中做出更明智的决策。

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打造自己的Devin, AI软件工程师

AI 软件工程师是一种 AI 助手，它可以查看 Git 存储库中的多个代码文件，并根据助手要执行的具体任务确定需要更改哪些文件。

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基于深度研究的GenAI应用开发

在这篇文章中，我们将讨论如何实施和推广深度研究的设计模式。最终目标是将其专门化为您的领域用例。

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应该从OpenAPI自动生成MCP？

我们应该直接从现有的API规范生成模型上下文协议（MCP）服务器吗

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地震可视化AI代理

想象一下，拥有一个AI助手，它可以自动收集全球地震数据，分析模式，并生成漂亮的可视化效果——所有这些都不需要人工干预。

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从零构建订阅制AI网页应用

我们将从头开始创建一个简单的AI聊天机器人网页应用（前端+后端+支付系统），该应用将包含三种订阅计划。

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抓包理解MCP模型上下文协议

通过抓包分析，我们清晰地了解了 MCP 的完整通信流程：从建立 SSE 连接、三步初始化、工具调用操作，到最终的连接终止

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监视ANN训练的更好方法

有时让人工神经网络表现良好可能是一个挑战。你需要够在训练过程中可视化模型内部工作的、能够帮助你快速识别问题根源的工具。

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AI Agent的代码沙盒

沙盒是一个隔离环境，用于运行不受信任的代码，并具有严格定义的安全边界。当LLM或AI Agents生成代码时，后台会创建一个沙盒，代码上传、执行并返回其结果。

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AgentOps：软件开发新的抽象层

我们将进入一个开发者更少关注实现细节，而更多关注意图和结果的时代。这将从根本上改变我们在软件开发中解决问题的方式。

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大规模代码库的RAG实践

在这篇博客中，我将分享qodo（前身为Codium）如何通过构建一个优先考虑代码质量和完整性的生成式AI编码平台来解决RAG与具有有限上下文窗口的LLMs和大型复杂代码库之间的差距。

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RAG代码块分割技术

RAG系统面临的其中一个关键挑战是在庞大的代码库中高效地处理和检索相关的代码文件或片段。虽然传统的文本块分割技术对自然语言文本非常有效，但在处理代码的结构化特性时往往表现不佳。

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视觉语言模型AWS部署指南

本文介绍如何使用Qwen-2.5-VL、vLLM和AWS Batch构建处理数百万份文档的文档解析管道。

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用实时数据增强AI代理

本文介绍如何通过干净的数据集和开源LLM将社交噪声转化为可消化的见解。

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YOLOv12交通拥堵检测

在这次教程中，我们将探讨YOLOv12的独特之处，并实现一个交通检测管道，该管道可以统计车辆数量并根据新加坡—柔佛长堤的交通状况进行分类，使用Google Colab。

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用MCP Server构建多智能体系统

本文是使用Smolagents构建具有多个MCP服务器的多智能体系统的全面指南，包括自定义MCP服务器、使用现有MCP服务器和具有多个MCP服务器和Gemini 2.5 Preview的多智能体系统

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用PydanticAI打造自己的写作管道

本文介绍一个用于生成结构化、基于 Markdown 文章的开源 Python 项目，结合了 AI 和 Pydantic AI。

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AI查询请求的智能路由

本文揭示了智能查询编排如何改变AI效率、性能和成本效益。你将学习到构建自组织代理网络的实际实施策略，这些网络会根据每个查询的最佳专业化组件进行路由。