点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !多数关于 LangGraph 和 Semantic Kernel 的比较文章已经过时。过去六个月里，两个框架分别进行了重大的更新，所以本文将梳理的是实际发生的变化、当前的代码形态，以及如何进行技术选型。2026 年构建 Python AI Agent ...

快速导读：前Meta收购公司Manus的后端技术负责人，在构建AI Agent两年后得出惊人结论：别再用复杂的Function Calling了。LLM的原生语言其实是诞生于50年前的Unix命令行。本文揭示了为什么一个简单的`run(command ...

在大模型技术全面渗透企业数字化转型的当下，基于 Java 构建的 ERP、CRM、办公系统等核心业务平台，正面临 AI 化改造的迫切需求。但主流大模型生态偏向 Python 的技术特性，让 Java 团队陷入 “技术栈适配难、集成成本高、老系统改造风险大” 的困境。JBoltAI ...

在大型语言模型（LLM）与企业级软件系统的集成进程中，上下文提供的摩擦力一直是限制人工智能应用深度的核心瓶颈。传统的架构范式高度依赖于静态的检索增强生成（RAG）管道或高度定制化、紧密耦合的应用程序接口（API）集成。这些传统方法不仅维护成本高昂，且难以适应底层数据模式的动态演进。模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的出现从根本上改变了这一现状，它为人工智能系统 ...

XEduHub是一个专为快速、便捷地利用最先进的深度学习模型完成任务而设计的工具库。其设计灵感源自PyTorchHub，旨在以工作流的方式，高效地完成深度学习任务。XEduHub的独特之处在于它内置了大量优质的深度学习SOTA模型，无需用户自行进行繁琐的模型训练。

2026年1月23日，凌晨3点17分。 维也纳老城一栋没有门牌的公寓楼顶，Peter Steinberger裹着一条印有“GNU GPL v3.0”字样的旧毛毯，蹲在阳台铁栏杆上，用手机镜头对准一只刚从OpenClaw模拟器里“爬”出来的虚拟龙虾——它正用AI生成的机械钳子，慢条斯理地夹起一粒虚拟海盐，然后对着屏幕歪头三秒，仿佛在问：“你确定这玩意儿真能帮人类写周报？” OpenClaw（龙虾）— ...

就在刚刚，Google Research团队用Gemini Deep Think + 树搜索框架，独立攻克了一个理论物理领域的未解积分难题——宇宙弦引力辐射功率谱的精确解析解。AI探索了600条候选路径，找出6种解法，最优雅的那条，让人类物理学家都拍案叫绝。

他的结论是：这东西是一个universal function approximator（万能函数逼近器）。 传统软件需要人写公式，比如F=ma，输入质量和加速度，输出力。 深度学习不一样——你给它一堆输入和输出的例子，它自己学会中间的函数。

Tesla Shanghai is seeking a Fixed Asset Data Analyst to design automation, data pipelines, and analytics that improve the accuracy, speed, and scalability of fixed asset and lease accounting operation ...

【本文由小黑盒作者@SaltFish于03月02日发布，转载请标明出处！】 全文约3500字，阅读需要约10分钟 一个让人困惑的问题 你有没有想过：为什么ChatGPT能和你聊得天南海北，却不能帮你订一张机票？ 你问它"帮我订一张去上海的机票"，它只能回答：“你可以去携程或飞猪预订，记得比较价格……” 它知道怎么订机票，但做不到。 问题出在哪？