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LIMO：上海交大推出高效推理方法，仅需817条训练样本就能激活大语言模型的复杂推理能力
LIMO 是由上海交通大学推出的一种高效推理方法，通过极少量的高质量训练样本激活大语言模型的复杂推理能力。
基于DeepSeek的具身智能高校实训解决方案——从DeepSeek+机器人到通用具身智能
本实训方案围绕「多模态输入 -> 感知与理解 -> 行动执行 -> 反馈学习」的闭环过程展开。通过多模态数据的融合（包括听觉、视觉、触觉等），并结合DeepSeek模型和深度学习算法，方案实现了对自然语言指令的理解、物体识别和抓取、路径规划以及任务执行的完整流程。
Open-Deep-Research：开源复现版 Deep Research，支持切换多种大模型，不再依赖 OpenAI o3
Open Deep Research 是一个开源的 AI 智能体，支持多种语言模型，具备实时数据提取、多源数据整合和AI推理功能。
大模型综述
本文是一篇关于大模型的综述文章，旨在帮助读者快速了解并深入研究大模型的核心概念和技术细节。
阿里云操作系统智能助手OS Copilot测评报告及建议
阿里云推出的OS Copilot是一款基于大模型构建的操作系统智能助手，旨在通过自然语言处理技术与操作系统经验的深度融合，为Linux用户提供前所未有的使用体验。它具备自然语言问答、辅助命令执行和系统运维调优等核心功能，极大降低了Linux的学习门槛，提升了工作效率。测试显示，OS Copilot在功能、性能、易用性和实用性方面表现出色，能够帮助用户高效解决问题并优化系统性能。未来，期待其持续优化升级，加入更多实用功能，进一步提升用户体验。
OpenDeepResearcher：开源 AI 研究工具，自动完成搜索、评估、提取和生成报告
OpenDeepResearcher 是一款开源 AI 研究工具，支持异步处理、去重功能和 LLM 驱动的决策，帮助用户高效完成复杂的信息查询和分析任务。
详解智能编码在前端研发的创新应用
接下来，人与智能体的交互将变得更为紧密，比如 N 年以后是否可以逐渐过渡。这个逐渐过渡的过程实际上是温和的，从依赖人类到依赖超大规模算力的转变，可能会取代我们的一些职责。这不仅仅是简单的叠加关系。对于AI和超大规模算力，这是否意味着我们可以大幅度提升软件质量，是否可以缩短研发周期并提高效率，还有创造出更优质的软件并持续发展，这无疑是肯定的。
《AI自动化测试：网络开发的效率革命》
在网络开发中，AI驱动的自动化测试正成为提升效率和质量的关键。通过自动生成测试脚本、自适应执行、基于图像的视觉测试、缺陷预测与风险建模、智能故障排除等方法，AI可优化测试流程。例如，邮储银行的金牛座系统利用大模型生成单接口脚本；Applitools实现像素级视觉测试；机器学习算法预测缺陷区域，提前防范风险。这些技术显著提高了测试的全面性和准确性，加速问题发现与解决，提升了软件质量。
《AI重塑网络开发：用户界面设计的革新之路》
在数字化浪潮中，人工智能（AI）正深刻变革网络开发的用户界面（UI）设计。AI通过个性化定制、自然语言处理、自动化设计和智能布局等技术，为每位用户带来独特的体验。借助AI分析用户行为，实现精准推荐；语音交互让操作更便捷；自动化工具加快设计流程；自适应设计确保跨设备一致性。AI驱动的UI设计不仅提升了用户体验，还为开发者提供了更多创新可能。
node-DeepResearch：开源复现版OpenAI Deep Research，支持多步推理和复杂查询的AI智能体
node-DeepResearch 是一个开源 AI 智能体项目，支持多步推理和复杂查询，帮助用户逐步解决问题。
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