如果你想在自己的电脑或手机上搞一个速度快、不联网、不花钱的 AI 模型,那可以去试下 Nexa SDK 这个开源项目。

它可以说是目前市面上集成度最高、工具链最完整的开源方案之一。
靠着自研的模型压缩技术,即便完全断网,它也能在几毫秒内搜遍本地几千张相片。

处理上万份敏感文档也不在话下,数据始终留在本地,安全性与隐私性远超云端模型 API。

无缝兼容 OpenAI API 接口,方便我们直接集成到现有的开发工作流当中。

另外,它还提供开箱即用的命令行工具,一行代码就能完成模型的下载与运行,上手特别简单。
科研与英文学术论文写作指南 | #指南 #论文

作者:于静 中科院信息工程研究所,副研究员
本系列报告面向刚刚开始从事科学研究或者将要从事科学研究的研究生和本科生,介绍科学研究的基本信息(意义、目标、大体流程、一些小建议等),重点以一些具体论文实例介绍学术论文写作规范和科学方法,旨在帮助学生形成科学、系统、规范的科研和写作思维与方法。

本系列报告包括以下几方面内容:
(1)首先介绍学术研究与学术论文写作的关系,引出刚刚开始从事科学研究的低年级研究生和高年级本科生在英文学术论文写作中常见的问题及原因;
(2)报告重点以一些具体论文实例介绍高水平英文学术论文的科学思维、写作规范和修改过程,详细剖析一篇高水平论文在标题、摘要、引言、相关工作、研究方法、实验分析、总结与展望、参考文献等各部分的写作思路、相互关系、常见问题及改进方法,分享论文写作和论文修改的关键时间节点和建议;
(3)如何确定论文引言和方法的写作逻辑和内容?报告将详细剖析如何通过画好论文研究动机示意图和模型框架图梳理论文立意、贡献和方法,并通过一些论文从0到1十几个版本画图的修改过程介绍论文逐步完善的写作过程;
(4)如何写出语言规范、简洁、严谨的英文学术论文?报告将介绍基本的写作规范,并通过实例分析常见问题;
(5)如何在日常研究中循序渐进积累、把握科研节奏、从容面对 deadline?报告重点围绕如何找论文、讲论文、梳理论文介绍5List的积累方法和有效工具,包括 Paper List、Idea List、Math List、English List、Code List。
从零开始构建智能体》从基础理论到实际应用,全面掌握智能体系统的设计与实现

Hello-Agents 是 Datawhale 社区的系统性智能体学习教程。如今 Agent 构建主要分为两派,一派是 Dify,Coze,n8n 这类软件工程类 Agent,其本质是流程驱动的软件开发,LLM 作为数据处理的后端;另一派则是 AI 原生的 Agent,即真正以 AI 驱动的 Agent。

本教程旨在带领大家深入理解并构建后者——真正的 AI Native Agent。教程将带领你穿透框架表象,从智能体的核心原理出发,深入其核心架构,理解其经典范式,并最终亲手构建起属于自己的多智能体应用。我们相信,最好的学习方式就是动手实践。希望这本教程能成为你探索智能体世界的起点,能够从一名大语言模型的"使用者",蜕变为一名智能体系统的"构建者"。

你将收获什么?
📖 Datawhale 开源免费 完全免费学习本项目所有内容,与社区共同成长
🔍 理解核心原理 深入理解智能体的概念、历史与经典范式
🏗 亲手实现 掌握热门低代码平台和智能体代码框架的使用
🛠 自研框架HelloAgents 基于 Openai 原生 API 从零构建一个自己的智能体框架
⚙️ 掌握高级技能 一步步实现上下文工程、Memory、协议、评估等系统性技术
🤝 模型训练 掌握 Agentic RL,从 SFT 到 GRPO 的全流程实战训练 LLM
🚀 驱动真实案例 实战开发智能旅行助手、赛博小镇等综合项目
📖 求职面试 学习智能体求职相关面试问题
从 2026 年 1 月 1 日起,所有在 ACM 数字图书馆新发表的论文(包括期刊文章和会议论文)都将开放获取。同时还计划将其数字图书馆中自 1951 年以来的整个历史存档(约 80 万篇全文)也全部免费开放。
Back to Top