AI Studio

一个开源的 AI 代理，将 Google 强大的 Gemini 模型无缝集成到您的终端中。本指南将带您从零开始，一步步掌握这个效率神器。

一份面向大众的权威指南，系统性解读人工智能的核心概念、内在关联与相互影响，从基石到前沿。

近期，Qwen团队发布了其最新的旗舰模型`Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507`，并同时宣布了一项重大的战略决策：放弃此前开创性的“混合思考”模式，转而为“指令遵循（Instruct）”和“深度思考（Thinking）”分别训练和发布专门化模型。这一决策并非简单的技术迭代，而是一次深刻的设计理念变革。本报告旨在深度剖析此次战略转向的背景、技术实现、性能表现，并探讨其对未来大语言模型及AI智能体（Agent）架构演进的深远影响。

在构建生产级 AI Agent 的过程中，上下文工程（Context Engineering）是一项至关重要的核心技术。它直接决定了 Agent 的性能、稳定性和成本效益。本文旨在分享我们在构建 Manus AI Agent 项目中，通过多次迭代和重构所沉淀下来的五项关键设计原则

当行业还在激烈讨论百万词元上下文的实现路径时，来自中国的月之暗面（Moonshot AI）已悄然投下一枚重磅炸弹。其最新发布的 Kimi-K2 技术报告，正式宣布实现了全球首个公开可验证的 **200万（2-million）词元**超长上下文窗口。这不仅是一个数字上的飞跃，更可能从根本上重塑我们与AI协作的方式。本文将带您深度解读这份报告，探究其背后的技术突破、严苛的评测结果，以及它为AI的未来开启了何种想象

逆向工程Claude Code，揭秘其背后的四大核心技术。了解顶级AI编码助手是如何做到实时响应、安全可靠的。技术爱好者不容错过！

让 Claude 负责“提问”和“分析”，遇到大体量代码时，自动调用 Gemini CLI 进行底层数据处理，把结果再交给 Claude 继续推理和输出

本文档汇集了 50 个核心面试问题，经过精心策划，旨在加深您对 LLM 的理解。每个问题都配有详细的答案，融合了技术见解与实际案例。

在大型语言模型（LLM）驱动的AI应用浪潮中，检索增强生成（RAG）技术已成为解决模型“幻觉”和知识时效性问题的核心方案。本文将深入剖析一个在GitHub上星标数迅速攀升、备受瞩目的开源项目——**Ragflow**。它不仅是一个RAG引擎，更是一个基于深度文档理解的、端到端的RAG解决方案，旨在为开发者和企业提供构建下一代智能问答应用的坚实基础。

模型上下文协议（MCP）通过提供一个开放、安全、标准化的通信框架，有效地解决了当前AI集成领域的碎片化和低效率问题。它通过将复杂的集成模式简化，为构建一个更加健壮、互联和高效的AI生态系统奠定了坚实的基础。

本文将为您详细解读信息图中的20个关键概念，带您系统地了解AI智能体是如何工作的

本教程内容整理自 YouTube 创作者 Chris Raroque 的热门视频

本文将手把手教你如何用 **Claude Code + tmux** 组建一个五人 AI “虚拟公司”，像流水线一样推进复杂任务

Hugging Face 官方推出的大语言模型（LLM）课程，是为开发者和研究者设计的一套系统性、免费的在线教程

90% 的 AI‘失败’实际上是提示的失败。永远先计划。要具体。告诉 Claude 你所知道的一切。”

一份旨在成为开发者和产品经理在构建 AI 智能体时的案头手册

本报告旨在深入探讨生成式人工智能（Generative AI）对儿童学习、发展及福祉的深远影响。我们结合了上述PDF报告中的详尽数据与配套视频中儿童的真实、生动的质性反馈。