自动化浏览器操作通常依赖传统的XPath或DOM解析，稍有网站改版就容易失效，维护成本高且效率低。

Skyvern 是一个开源项目，结合了大语言模型（LLMs）和计算机视觉技术，智能理解网页视觉元素，自动执行浏览器工作流，无需针对每个网站写死代码。

它通过多智能体协作，能适应未见过的网站结构，具备很强的鲁棒性和通用性。支持任务链（工作流）编排，表单填写、数据提取、文件下载等操作一应俱全。

Skyvern 还提供云端服务，支持多实例并发运行，内置反爬虫和验证码解决方案，方便企业和开发者快速部署自动化浏览器任务。

核心特点：

- 基于视觉理解的网页交互，无需依赖脆弱的XPath路径
- 多智能体协同，动态规划和执行网页操作
- 支持表单自动填写、数据抽取、文件下载等自动化需求
- 可组合多任务形成复杂工作流，支持循环、条件判断等高级逻辑
- 云端托管服务，支持反爬虫、代理和验证码自动处理
- 支持Python API调用，兼容Playwright浏览器自动化库

适合自动化重复性网页操作、RPA流程优化、数据采集和智能表单处理，极大提升效率与稳定性。

AI Engineering Hub 汇聚了超过90个适合不同水平的生产级AI项目，涵盖大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）、智能代理等前沿技术。新手可从OCR和基础RAG项目入手，逐步过渡到中级的多组件系统与自动化工作流，再到高级的微调、模型开发及复杂生产系统。项目类型丰富，涉及视觉、语音、多模态、代码交互和企业级应用，助力学习与落地双提升。

此外，Hub提供详细的学习路线图和免费数据科学电子书，支持订阅获取最新教程与资源。

Seed3D 1.0是一个从单张图片直接生成高保真、可用于物理仿真的3D模型的基础模型，具备以下核心优势：

1. 高保真资产：生成的3D模型几何精准，纹理对齐，材质基于物理渲染，细节丰富。
2. 无缝集成：模型可直接导入物理引擎（如Isaac Sim），支持机器人操作和仿真训练，配置极简，大幅缩短传统建模耗时。
3. 场景生成：不仅限单个物体，还能组合成完整环境，支持多物体复杂交互，利用视觉语言模型（VLM）实现空间布局规划。

架构上，Seed3D采用多阶段流水线保证几何与材质质量：
- 通过Seed3D-VAE和扩散模型生成密闭且细节丰富的网格；
- Seed3D-MV多视角生成一致性RGB图像；
- Seed3D-PBR分解物体的物理材质属性（反照率、金属度、粗糙度）；
- Seed3D-UV扩散修复纹理缺失区域，实现无缝贴图。

训练规模庞大，覆盖数百万级多模态3D资产，采用分布式处理和自动质检，支持从日用品到机械零件、建筑构件的多样化生成。

实际应用上，Seed3D极大缓解了机器人仿真内容瓶颈：
- 快速生成并导入，无需耗费数周手工建模；
- 支持成千上万变化物体，且物理属性一致；
- 可生成复杂完整场景，推动智能体多目标、多物体交互仿真。

该技术将推动3D资产生成、机器人仿真和虚拟环境构建进入新阶段，对游戏开发、自动驾驶、智能机器人等领域意义深远。

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Google Opal 提供了一个无需编程即可构建、编辑和分享 AI 小应用的平台，用户只需用自然语言即可快速实现创意。

它支持从零开始设计，也能通过丰富的模板库获得灵感，帮用户在几分钟内将想法转化为可运行的应用，而非耗费数月开发。

平台采用节点式可视化编辑，直观调整应用逻辑，极大简化了开发流程。Opal 不仅降低了 AI 应用开发门槛，也加速了产品原型的迭代速度，适合希望快速落地创意的开发者和创作者。

书香中国下载器恢复正常可以用了

《现代大语言模型采样入门指南》，一篇长文，系统介绍了LLM中的文本生成采样技术。

文章从基础的token化原理（如为何使用子词、BPE和SentencePiece分词方法）讲起，详细解析了各类采样策略（如温度调节、Top-K、Top-P、重复惩罚等）及其对生成结果的影响，并探讨了不同采样方法之间的相互作用与组合效果，强调了采样顺序和参数协同的重要性，旨在帮助理解如何通过合理配置采样策略来提升生成文本的质量、多样性和连贯性。