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FlashRAG：高效 RAG 研究的 Python 工具包
FlashRAG 是一款前沿、MIT 许可的 Python 框架，将检索增强生成（RAG）研究从理论转化为实践。凭借 36 个预处理好的基准数据集、23 个前沿算法和轻量级 UI，研究人员可以在几分钟内原型并评估 RAG pipeline。无论您是构建自定义检索堆栈的数据科学家、探索基于推理方法的 LLM 开发者，还是想获得即时结果的业余爱好者，FlashRAG 的模块化设计、易于安装和丰富组件都使复杂的 RAG 工作变得可接近。了解如何设置环境、配置 pipeline，并利用工具包的推理方法进行多跳问答，同时为活跃的开源 RAG 爱好者社区贡献力量。
Claude 代码设置终极指南：钩子、技能与动作
了解如何利用 Claude Code 将您的代码仓库变成一个智能的 AI 助手。本教程将带您一步步创建 .claude 文件夹、配置钩子与代理、搭建针对 JIRA 与 GitHub 的 MCP 服务器、启用 LSP 实现实时代码洞察、以及通过 GitHub Actions 连接自动化质量检查和定期维护。配备代码片段、目录布局和最佳实践技巧，您将学会构建可复用的技能、斜线命令和自动化评审流程。准备好提升生产力、统一代码规范吗？继续阅读，获取完整实操指南。
Skyvern AI：利用大语言模型和视觉技术自动化浏览器工作流
探索 Skyvern，这是一个创新的开源项目，它利用大型语言模型（LLM）和计算机视觉技术彻底改变了浏览器自动化。与传统方法不同，Skyvern 能够适应网站变化，使自动化更加稳定和高效。了解它是如何简化诸如表格填写、数据提取，甚至各种网站上的复杂工作流程等任务的，从而改变企业和个人处理基于网络的运营方式。通过快速安装即可开始使用，并探索其强大功能，适用于从发票下载到职位申请等广泛应用。
微软智能代理框架 Lightning：零代码实现 AI 智能代理训练
探索 Agent Lightning，这是微软推出的一款创新开源框架，旨在为您的 AI 智能体注入超强动力。无论底层框架如何，该平台都能以最少的代码改动来优化您的任何 AI 智能体。Agent Lightning 利用强化学习和自动提示优化等先进算法，赋能开发者和研究人员提升智能体性能，将其打造成“可优化的野兽”。探索其核心功能，了解其架构，并学习如何将这个强大的训练器集成到您的项目中，从而加速 AI 智能体开发并取得卓越成果。
自己动手打造你的专属ChatGPT：Nanochat—百元级LLM
探索Andre_j Karpathy的开源项目Nanochat，这是一个ChatGPT类大型语言模型的全栈实现。了解如何在预算有限的情况下训练、微调并运行您自己的大型语言模型，计算成本低至100美元。这个精简、易于修改的代码库旨在提高可访问性，让爱好者能够从零开始体验大型语言模型开发。深入微模型的世界，了解从词元化到网络服务的所有过程，所有这些都包含在一个统一的项目中。通过实用的脚本亲身体验，深入了解训练您自己的人工智能助手的成本和复杂性。
Nanobrowser：AI 网页自动化 Chrome 扩展
探索 Nanobrowser，这是一款开源的 Chrome 扩展程序，它正在彻底改变由 AI 驱动的网页自动化。作为 OpenAI Operator 的免费替代品，它提供多智能体系统、灵活的大语言模型选项和全面的隐私保护。 使用您自己的 API 密钥，直接在浏览器中运行复杂的自动化流程，零订阅费用，并且完全掌控您的数据。了解如何安装、配置和利用 Nanobrowser 来完成新闻摘要、GitHub 研究和购物自动化等任务。
RAG-Anything：一体化多模态RAG框架
探索 RAG-Anything，这是一个创新的开源框架，它通过全面支持多模态文档，彻底改变了检索增强生成（RAG）技术。这个尖端系统能够无缝处理文本、图像、表格和公式，从而克服了传统RAG的局限性。了解 RAG-Anything 如何在 LightRAG 的基础上，提供文档摄取、分析和智能查询的端到端管线，使其成为学术研究、技术文档和企业知识管理的不可或缺的工具。
通义千问DeepResearch：阿里巴巴的开源AI智能体
探索由阿里巴巴推出的开创性开源AI智能体——通义深思。该模型拥有305亿参数，并且每token仅激活33亿参数，效率极高，在长时程、深层信息检索任务中表现出色。通义深思在Humanity's Last Exam和BrowserComp等一系列智能体搜索基准测试中均取得了业界领先的性能，其能力建立在WebAgent项目的技术之上。了解其核心功能，包括自动合成数据生成、在智能体数据上持续预训练，以及强大的强化学习技术。学习如何配置和运行该模型，为您的深层研究需求提供支持，充分利用其与ReAct和Heavy推理范式的兼容性。
一周内打造你自己的大语言模型服务器
探索大型语言模型（LLM）的世界，尽在 Tiny LLM。这是一门专为系统工程师设计的实践性开源课程。您将学习如何利用 Apple Silicon 上的 MLX 从零开始构建和优化 LLM 服务基础架构。为期一周的学习之旅将涵盖从基础矩阵运算到高级 C++/Metal 内核以及高吞吐量请求批处理等所有内容。无论您是想深入了解 LLM 内部机制，还是希望部署自己的 LLM，Tiny LLM 都将提供清晰的指导和社区支持，助您轻松掌握 LLM 服务。
Koog: 适用于 AI 代理的 Kotlin 框架
探索 Koog，一个用于构建强大、可扩展且已准备好投入生产环境的 AI 代理的官方 Kotlin 框架。这个开源项目赋能开发者跨越各种平台（包括后端服务、Android、iOS、JVM 和 Web 浏览器）创建 AI 代理。Koog 凭借 JetBrains 在 AI 领域的专业知识，为复杂的 LLM 挑战提供解决方案，其特色包括纯 Kotlin 实现、MCP 集成、嵌入能力、自定义工具创建以及灵活的图工作流系统。通过其多平台支持和一系列现成组件，了解 Koog 如何简化您的 AI 代理开发。