mmBERT：307M参数覆盖1800+语言，3万亿tokens训练
mmBERT是基于ModernBERT架构的多语言编码器，在1800多种语言、3万亿token上预训练，创新性地采用逆掩码调度与级联退火语言学习（ALL），动态引入低资源语言并优化采样策略。使用Gemma 2 tokenizer，支持最长8192上下文，结合Flash Attention 2实现高效推理。在GLUE、XTREME、MTEB等基准上超越XLM-R、mGTE等模型，尤其在低资源语言和代码检索任务中表现突出，兼具高性能与高效率。
Playwright MCP 浏览器自动化框架全面解析
Playwright MCP是微软推出的开源项目，结合Playwright与MCP协议，让AI通过结构化数据直接操作浏览器。告别传统视觉识别，实现高效、精准的网页自动化，广泛应用于测试、爬虫、办公自动化等场景，大幅提升效率与可靠性。
利用Playwright MCP与LLM构建复杂的工作流与AI智能体
本文介绍如何通过Playwright MCP与大语言模型（LLM）结合，构建智能AI代理与自动化工作流。Playwright MCP基于Model Context Protocol，打通LLM与浏览器自动化的能力，实现自然语言驱动的网页操作。涵盖环境配置、核心组件、智能任务规划、自适应执行及电商采集、自动化测试等实战应用，助力高效构建鲁棒性强、可扩展的AI自动化系统。
构建高性能且防篡改选票系统的策略
本文探讨如何设计一个支持百万TPS、千万QPS的高性能选票系统，确保数据不可篡改、防止重复投票，并通过分布式架构、缓存与区块链技术实现高可用与实时查询。同时分析了性能测试中的挑战与优化策略。