从LLM自主探索到LangGraph流程驱动：深度研究的两种范式
1. 什么是Deep Research？为什么它值得关注Deep Research是一种面向“深度研究”任务的新型AI Agent能力。它不再只是被动地回答提问，而是具备主动探索、综合整合信息、产出可信且可追溯答案的“研究员式”智能。 简而言之：它让AI真正参与“调研”而非“聊天”。 下图展示了ChatGPT与Grok所提供的深度研究功能界面： ChatGPT运行深度思考 Grok DeepSearch 2. Gemini+LangGraph：一个全流程深度研究的范例gemini-fullstack-langgraph-quickstart是Google Gemini官方推出的开源示例，展示了如何基于 LangGraph+Gemini API构建一个具备“多轮推理”能力的AI Agen..
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深入了解 Redis 的 Pub / Sub
看到一篇深入讲解 Redis 中 Pub / Sub 的文章 Redis Pub/Sub In-Depth，所以打算将它翻译出来，顺便深化自己的理解。 Pub/Sub（即 publish/subscribe 的简称）是一个在分布式系统中给不同组件互相通信的一种消息传递技术。这种消息传递技术与传统的点对点通信（即一个服务直接向另一个服务发送消息）不同，它是一种异步且可伸缩的消息服务，并且它可以将负责发布消息的服务与负责处理消息的服务分隔开。 在这篇博客中，我们会探索 Pub/Sub 的原理，以及 Redis 是如何实现这个通信模型的。我们会分析 Redis 中错综复杂的实现，将目光聚焦并深入到内存级别的实现的细节上，来让我们完全理解 Pub/Sub 机制，以及通过 Redis 完成的项目实践。 Pub ..
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使用langgraph打造AI服务编排
LangGraph是什么？LangGraph是LangChain团队推出的流程编排工具，它基于状态机的思想，结合LangChain的Agent与Tool架构，允许我们以图的形式组织多个AI组件、服务调用、条件判断与上下文流转。 为什么只是给大模型Tools还不够？我们真正需要的是“编排”在大模型Agent系统中，一些入门教程或框架（包括LangChain早期版本）会鼓励用户把各种工具注册给模型，然后说： “你可以调用这些tools，自己决定该怎么完成任务。” 这听起来像是Agent的“智能体现”，但实际上它把复杂性全推给了语言模型本身，代价非常高。 低参数量模型在自主决策上效果不好。 流程逻辑是隐式的，决策都放到了prompt和模型权重中，而我们需要的是可靠、可复现、可维护的系统。从完全黑盒变成工程..
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小米高阶驾驶培训体验
Foreword 上次发布会的时候就说有免费的高阶培训，之前还有9999的精英驾驶培训，不过那个时间对不上，也不好弄。顺带出差，也去体验了一下，机票住宿等成本差不多也是2000多点，就当我付费了，主要是看能教你漂移、救车什么的，这个部分技能本身就有些缺失。 北京 落地 上次来北京，还是工作时出差，都过去八年了，一落地感觉就是灰蒙蒙的，北京的霾还是没治理好啊，习惯了深圳的蓝天白云，北京给人一点压抑的感觉。 培训的地方在凯泽汽车运动体验中心，也是个非常偏的地方，昌平区。先打车去了酒店，北京的出租车可真贵啊，网约车到地方也就120不到，这个司机最后给我搞了200多，被坑炸了。酒店也没选好，没选到昌平区有人烟的地方，跟前都很荒，去哪打车都不好打。 昌平是真的偏，有种我去东莞的感觉，整体建筑也很老旧、就..
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STM32 DMA数据丢失
Foreword STM32 DMA数据丢失，这个问题还挺常见的，之前我也遇到了，不过由于只是首数据丢一个字节的数据，对于整体不是很大影响，所以没在意这个事情，放过去了 之前遇到的”DMA PWM输出第一个bit bug” https://elmagnifico.tech/2020/06/03/Dshot-STM32-PWM-HAL/ DMA 这次这个问题变得很严重了，每次数据传输都有比较大的概率丢一个bit的DMA数据，很是奇怪。还有一个小现象，似乎电压波动更大一点，丢的概率就更大一些，这个现象一度让我以为是电源问题，想丢给硬件去解决。 不过后面仔细看了一下现象，怀疑了一下问题发生的点，后续还是软件解决了。 问题情景 还是发生在Bidir-DSHOT中，由于每次数据发送需要接收返..
更多《推荐系统实践》
从某种意义上说，推荐系统和搜索引擎对于用户来说是两个互补的工具。搜索引擎满足了用户有明确目的时的主动查找需求，而推荐系统能够在用户没有明确目的的时候帮助他们发现感兴趣的新内容。基于用户行为分析的推荐算法是个性化推荐系统的重要算法，学术界一般将这种类型的算法称为协同过滤（Collaborative filtering）算法。顾名思义，协同过滤就是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。用户行为分类用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为（explicit feedback）和隐性反馈行为（implicit feedback）。显示反馈行为是用户主动做的，比如给视频点赞、给书籍打分等等；隐式反馈行为的代表就是用户浏览页面..
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使用 Coze 工作流将小红书笔记保存至 Notion - 工作流配置
半个月前我的小红书号不明不白的被封了。而在被封之后我才发现，“我” 这个页面也彻底被屏蔽，我再也看不到我收藏的帖子。痛定思痛，既然保存在小红书上的收藏有再也看不到的可能，那么，我把帖子保存到我自己的 Notion 不就好了？ 说干就干，在一顿网上冲浪之后，我看到有人已经实现了利用字节跳动火山引擎的 “扣子（Coze）” 实现了这个功能，但作者并没有放出来具体的实现。我一方面很不喜欢需要私信进群这种操作，另一方面还是自己做一个才最符合自己的需求（拜托，我可是程序员欸），所以自己动手实现了一个工作流，可以完整转存帖子的标题、内容、图片到自己的 Notion。 大致的功能设计关于这个工作流，我希望它能做到这些： 自动解析小红书分享链接（类似 94 某某某发布了一篇小红书笔记，快来看吧！ 😆 zop6CK..
更多在同一个类的两个方法内部互相调用中，如何使 AOP 生效
熟悉 Spring AOP 的都知道，如果同一个类中的两个方法在内部互相调用，那么此时 AOP 是不会生效的，因为 Spring AOP 是通过代理类来实现的，而类内部的方法调用并不会走到代理对象。那么，有没有办法让内部调用的时候也让 AOP 生效呢？万能的 ChatGPT 告诉我，方法是有的，还有好几种。 使用 @Autowired 通过代理调用这个方法的思路是，利用 @Autowired 注解注入自身的代理对象，然后通过代理对象完成方法调用。 1234567891011121314@Servicepublic class DemoService { @Autowired private DemoService demoService; public String helloWor..
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一日一技：如何正确渲染大模型返回的Markdown？
摄影：产品经理简单做个家宴我们经常让大模型返回Markdown格式的文本，然后通过Python的markdown库把文本渲染成HTML。但不知道大家有没有发现，大模型返回的Markdown并不是标准的Markdown。特别是当返回的内容包含列表时，大模型返回的内容有问题。例如下面这段文本：1234**关于这个问题，我有以下看法*** 第一点* 第二点* 第三点你粗看起来没有问题，但当你使用markdown模块去把它渲染成HTML时，你会发现渲染出来的结果不符合你的预期，如下图所示：这是因为标准的Markdown对换行非常敏感，列表项与它上面的文本之间，必须有一个空行，才能正确解析，如下图所示：不仅是空行，还有多级列表的缩进问题。标准Markdown的子列表项缩进应该是4个空格，但大模型返回的子列表缩进经常..
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一日一技：Scrapy如何发起假请求？
摄影：产品经理韩国章肥虾。在使用Scrapy的时候，我们可以通过在pipelines.py里面定义一些数据处理流程，让爬虫在爬到数据以后，先处理数据再储存。这本来是一个很好的功能，但容易被一些垃圾程序员拿来乱用。我看到过一些Scrapy爬虫项目，它的代码是这样写的：1234567891011...def start_requests(self): yield scrapy.Request('https://baidu.com')def parse(self, response): import pymongo handler = pymongo.MongoClient().xxdb.yycol rows = handler.find() for row in rows: ..
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