AI语音助手，目前逐渐开始成为主流手机品牌的标准功能。你有没有想过：在你对手机说"帮我定个明天早上八点的闹钟"，手机是怎么听懂的？ ...
大家对 Hermes Agent 应该不陌生了。 Nous Research 开源的 AI 智能体项目，MIT 协议，GitHub 上 star 已经突破了 18 万。OpenRouter 应用排行榜上也是断层第一。 GitHub：https://github.com/NousResearch/he ...
前言 Human in the loop（人机协作）在企业级 Agent 应用中非常重要——AI 在执关键工具时必须经过人类审批，避免误操作影响业务。我之前用 LangGraph 0.3 裸写了一套（旧文），当时需要在 tool 函数里手动调 interrupt()，很啰嗦。如今有了 DeepAge ...
自进化 (Self-evolution) 是 Agent Harness 的核心模块，拥有自进化能力后 Agent 才能在长期的任务交互中不断成长，总结和改进自己的技能、记录用户的反馈和偏好，从被动应答升级为能够主动复盘和自我成长的 Agent。本文以 CowAgent 开源项目为例，介绍 Agen... ...
Hermes Agent 记忆使用教程 每次对话都要重新交代一遍项目背景和个人偏好，这种重复让人不胜其烦。Hermes Agent 记忆（Memory）系统是实现跨会话持久化、个性化交互的核心能力，分为内置文件记忆与外部记忆提供商两部分。内置记忆开箱即用，轻量高效；外部记忆提供语义搜索、知识图谱等高 ...
上一篇文章末尾使用了在线大模型压缩文本生成摘要，但该方式会消耗Token，不便初学者长期使用，更好的办法是采用离线大模型来生成文本摘要。 一、离线大模型的种类 国内常用的离线大模型有阿里Qwen、智谱GLM、深度求索DeepSeek、百度文心等等，以千问的文本大模型为例，又有Qwen1.5-1.8 ...
传统SOP依赖人工监督、人工核验，存在监管滞后、人工成本高、漏检误检等痛点。依托iNeuOS_Vision机器视觉技术，可实现SOP操作的自动化识别、实时监测、流程校验与异常告警，适配各类工业标准化作业场景，助力工业作业全流程可视化、智能化管控，提升生产标准化水平与作业效率。 ...
一、岗位核心：什么是 Agent Harness？DeepSeek 对这个岗位的定义非常清晰：Model + Harness = Agent模型（Model） 负责"能做什么"，Harness（驾驭/ harnessing） 负责"怎么做好"。Harness 涵盖除模型本身之外的所有工程与研究——包 ...
小米XiaoMi-TTS-Local-Skill背景1. 传统TTS的级联式架构典型流程：文本规范化 → G2P(音素转换) → 声学建模 → 声码器生成局限性：误差在各环节累积，难以捕捉复杂语义关系代表技术：Tacotron+WaveNet、FastSpeech系列等2. 基于LLM的TTS的语义 ...
很多人用 DeepSeek、豆包、ChatGPT、Kimi 写数学题、论文推导、技术方案时，都会遇到同一个问题： AI 页面里公式显示得很正常，复制到 Word 以后却变成 \frac{x}{y}、$$...$$、普通文本、图片，甚至上下标和根号全乱了。有没有办法把这些公式导出成 Word 里还能编 ...
流式输出（Streaming）原理与踩坑经验 本人在日常开发中，遇到流式输出相关的问题，一般都需要靠大模型协助定位问题，归其根本是因为我对流式输出的原理认识不足。所以本篇文章记录我学习流式输出的原理，以及在实际开发中遇到的问题。 整体流程： 大模型生成 token ↓ 打包成 chunk（一个或多个 ...
Hermes Agent cron 定时任务使用教程 每天定时汇总数据、检查服务器状态、推送周报——这些重复性工作占据大量时间，却又不得不做。Hermes Agent 内置 cron 定时任务系统，支持自然语言调度、标准 Cron 表达式、任务全生命周期管理，自动执行数据汇总、系统监控、消息推送等重 ...
1.使用模型拟合简单的函数 设想有一个函数,它没有副作用 例如 add(a:float,b:float)->float{ return a+b; } 那么我们理论上可以训练一个模型:它的输入是一个二维向量,它的输出则应当是v[0]+v[1] 于是我们理应可以将任何num = add(f1,f2),替 ...
Skills 可以理解成 Claude Code 给 Agent 准备的任务经验包。它把一类任务里反复出现的说明、脚本、模板、配置、坑点和历史记录放在一起，让 Claude 下次遇到类似任务时，可以直接复用已有经验。 ...
Prompt、Context、Loop、Harness 这四个词，可以看成 AI Agent 工作流里的四个关注点：怎么问、给它看什么、怎么持续推进，以及在哪里安全运行。
其中，Loop Engineering，重点关注“持续推进”这一环节。它关心的是，如何把原本由人一轮轮推动的“提示—执行—检查—... ...
MagicWorld 针对当前视频世界模型在长时间交互中易出现运动不合理与场景崩坏的问题，提出了一种面向长时稳定性的交互式建模框架。该方法通过引入基于光流的运动约束提升动态真实性，利用历史检索机制增强跨时间一致性，并通过多步聚合的训练策略优化整体交互序列质量，从而有效缓解误差累积问题。整体上，Mag... ...
聊了这么多期时序大模型，大家可能有一个困惑的问题：这些模型一会儿叫“时序大模型”，一会儿又叫“时序基础模型”，很多做大模型的团队也自称“基模团队”。这两个词到底是不是一回事？ 今天讨论讨论这件事。 “基础模型”这个词从哪儿来？ 2021 年 8 月，斯坦福大学基础模型研究中心（CRFM）发布报告，P ...
Hermes Agent Hooks 钩子使用教程 写了一个安全过滤逻辑，不知道往哪塞？每次 Agent 执行工具调用都想记录日志，难道要改框架源码？Hermes Agent Hooks（钩子）就是为解决这类问题而生的 生命周期回调系统，允许在智能体运行的关键节点注入自定义逻辑，实现日志审计、安全拦 ...
大家好，我是R哥。 最近 Claude Code 的热度还是很高啊，这篇《Claude Code 官方桌面端正式发布，夯爆了！》都几万阅读了，而且各大社区关于 Claude Code 的讨论也一直很活跃。 可是，很多人拿到 Claude Code 就开始让它写代码了，很多理念、功能都没有真正弄明白， ...
llmfit —— 一款根据你系统的 RAM、CPU 和 GPU 为 LLM 模型匹配合适规格的终端工具。支持自动检测硬件，从质量、速度、适配度和上下文四个维度为每个模型打分，告诉你哪些模型能在你的机器上流畅运行。 ...
