南京博物院在“博物馆热”背景下面临有限场馆承载与高参观需求矛盾及黄牛抢票问题，联合腾讯智慧文旅部署数智化方案：以“风汰大模型”为核心构建防黄牛双重防线（拦截超9...

今天就和大家分享一套高效的工作流组合——Calicat + Trae，帮你打通从需求输入到代码交付的全链路，让产设研协作更顺畅。

那这篇内容应该能给你灵感。下面我会按“问题 → 方案 → 实现抓手 → 可复制性”展开。

过去两年，大模型智能体（Agent）被讨论得太多了。几乎所有技术文章都在讲 ReAct、工具调用、多轮对话、记忆管理、工作流编排等概念，看起来，智能体已经无所不...

为了更直观地说明外点对 BA 优化的影响，以及如何在工程实践中提升 BA 的稳健性，这里通过一个完整的实例进行演示。在该示例中，我们构造一个简单但具有代表性的 ...

LightRAG 的核心设计思路是：在传统向量召回基础上，显式引入知识图谱（KG），形成“低层语义块 + 高层图结构”的双层检索，让答案既能对齐语义又能走通逻辑...

前端时间写了一篇笔记本电脑连接小米平板做无线副屏实践，让平板不仅仅局限于爱奇艺，成本生产力工具。

孟德尔抽样误差（Mendelian sampling error）是指个体育种值与父母平均育种值的离差，用数学表达为：

在技术圈流行着一种“悖论”：技术的迭代速度越快，不变的东西就越值钱。当我们在为 AI 大模型的日新月异惊叹，为云原生架构的复杂多变焦虑时，目光往往会忽略掉那块最...

* **项目实践，积累硬通货：** 在课程设计、实习、个人项目中大胆应用AI工具解决问题，形成有说服力的成果案例。

昨天刚写完一篇AI时代的AI Native的组织和运营模式AI驱动组织及流程模式变革，如何找到不可替代的价值，今天就看到了某创业公司CTO用三人团队再创业了。

始于半个多世纪前，科学家们开始严肃探讨这样一个问题：“我们能否构建一种模型，使其能从现有数据中学习，并自动做出正确的决策与预测？” 回顾过往，这一问题如今看来近...

Trustworthy AI: From Principles to Practices

上述五项实践原则是有意简化的操作指南，其设计明确对应前文《杠杆点框架（LPF）：演进、优势与局限》中所列LPF各项弱点，以便实践者直接应用；但真实世界应用远为复...

摘要 我们提出了一个统一的数学框架，用带切向结构（如定向、标架或 Pin± 结构）的拓扑缺陷量子场论，来描述由这些缺陷形成的高阶范畴结构；该框架以带结构的高阶 ...

实践创新则是韧性安全理念的具体展开，是对原有治理体系的否定之否定，是系统内部通过自身实践推动自我完善的过程。它体现为技术突破、协同治理机制创新和运营模式重塑，是...

OpenTeleDB并非简单的PostgreSQL分支，而是针对企业级生产场景的核心问题进行深度优化的开源数据库，采用木兰宽松许可证v2发行，其核心创新在于三大...

现代前端测试不仅是质量保证的基础，更是开发效率和信心的重要保障。通过合理的测试策略升级，可以显著提升代码质量和开发体验。

Monorepo架构通过将多个相关项目集中管理，实现了代码共享、依赖统一和构建优化，是现代大型项目管理的重要策略。

论文标题：AMAP Agentic Planning Technical Report