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1 天前 / raien

从“听懂语音”到“跨网络执行”：多智能体 AI 眼镜系统论文解读

论文名称： An Intelligent AI Glasses System with Multi-Agent Architecture for Real-Time Voice Processing and Task Execution研究方向： AI 眼镜、多智能体系统、实时语音识别、RAG、MCP、RTSP、RabbitMQ、眼动追踪核心关键词： Dual-Agent、Whisper.cpp、Ollama、MCP、ChromaDB、RTSP、RabbitMQ、Eye Tracking1. 前

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5 天前 / raien

DualGR：生成式召回中的长短期兴趣建模

论文： DualGR: Generative Retrieval with Long and Short-Term Interests Modeling会议： WWW 2026关键词：生成式召回、短视频推荐、长短期兴趣、语义 ID、DBR、S2D、ENTP-Loss1. 导读在工业推荐系统中，用户最终看到的视频通常需要经过“召回—粗排—精排—重排”多级处理。其中，召回阶段负责从数十亿条视频中快速筛选出数百或数千条候选，因此决定了后续排序能够达到的上限。传统召回多采用 Embedding-Bas

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5 天前 / raien

Vinci：让 AI 从“看见当前”走向“理解历史、规划未来与指导行动

论文名称： Vinci: A Real-time Embodied Smart Assistant based on Egocentric Vision-Language Model研究方向：第一视角视觉、视觉语言模型、流式视频理解、长期记忆、具身智能、视频生成、跨视角检索关键词： Egocentric Vision、EgoVideo-VL、Memory Module、Action Prediction、Video Retrieval1. 前言随着视觉语言模型不断发展，AI 已经能够识别图片、

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5 天前 / raien

从“看见”到“行动”：Egocentric Co-Pilot 如何让智能眼镜成为真正的 AI 协同助

论文解读｜第一视角智能眼镜｜长短期视频记忆｜LLM 工具编排｜神经符号推理说明：本文是对论文《Egocentric Co-Pilot: Web-Native Smart-Glasses Agents for Assistive Egocentric AI》的中文阅读笔记与个人技术解读，并非原论文的全文翻译。文章在原论文基础上对研究背景、系统架构、核心方法、实验结果和局限性进行了重新整理与分析。原论文版权归原作者所有，采用 CC BY 4.0 协议。导语当智能眼镜接入大模型后，它是否就能成为一个真

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25 天前 / micro_cloud_fly

一物一码库存管理系统介绍

IMS — 一物一码库存管理系统基于 FastAPI + Vue 3 的前后端分离库存管理系统，以「一物一码」为核心理念，每件商品分配唯一 SN 号，全程追踪入库、在库、出库状态。仓库地址Gitee：https://gitee.com/java0904_cloud/ims-opensourceGitHub：https://github.com/juhedata/ims平台简介IMS 是一套开箱即用、完全开源的库存管理系统，适用于需要精细化单品追踪的场景（电商、制造、零售等）。前端：Vue 3 +

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1 个月前 / rᴗrosie

AI为什么会犯错 —— 大模型认知偏差深度解析

—— 这篇博客是对论文《A Survey on Large Language Model Reasoning Failures》的阅读整理与思考。引言：你计划放假去上海玩一圈。于是打开了智能语音助手说：“帮我看看去上海的机票，不要早于上午十点，我起不来。” 结果页面跳出一班清晨8:30的航班。你瞬间疑惑：不是已经告诉它避开早班，怎么AI完全视而不见？它并非不理解文字，只是解读逻辑出现了偏移。这就是我们今天要讨论的问题：很多大模型看似“离谱”的回答，并不是因为能力不足，而是它在理解和决策过程中出现

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1 个月前 / rᴗrosie

当AI变成一个团队：多智能体协作的三种模式

——这篇博客是对论文《Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges》的阅读整理与思考。当生成式AI走进大众视野时，我们曾期待一个足够强大的AI助手，能够理解需求、解决问题，甚至完成各种任务。但随着AI走向更复杂的应用场景，一个新的趋势正在出现：未来的智能或许不属于单个AI，而属于一群能够协作的智能体。就像一个团队需要不同角色配合，复杂任务也需要多个智能体共同完成。那么，它们应该如何

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1 个月前 / rᴗrosie

目光所及之外：我们该如何衡量新一代AI?

——这篇博客是对论文《A Survey on Evaluation of LLM-based Agents》的阅读整理与思考。计算机科学之父艾伦·图灵曾言：““我们目光所及虽短，却能看清眼前尚有诸多待解之事。”这句话放在当下的AI评估领域，依然发人深省。过去几年，人工智能高速发展、能力不断跃迁，但衡量AI的标准却明显滞后。基于这一现状，论文《A Survey on Evaluation of LLM-based Agents》总结了未来AI评估发展的三个重要方向。第一个方向，是实现评估精细化。长

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2 个月前 / rᴗrosie

一个合格的AI智能体，需要具备哪些“超能力”？

—— 这篇博客是对论文《A Survey on Evaluation of LLM-based Agents》的阅读整理与思考。引言：“啪”，回车键落下。屏幕上是一个红色的“error”。代码又没跑通。你叹了口气，打开Jenius，把报错信息丢进去。几秒后，它就告诉你你错在哪，还附上了改好的代码。你心想：“可真方便呀。”方便的背后，你有没有想过：一个合格的AI智能体，到底需要哪些能力？这篇文章中提出：真正拉开差距的，是四个基础能力 —— 规划，工具使用，自我反思，记忆。- 合理规划，把大事拆成小

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2 个月前 / rᴗrosie

从寒冬走进暖春：Jenius的四个驱动力

从寒冬走进暖春：Jenius的四个驱动力—— 这篇博客是对论文《Quo vadis artificial intelligence?》的阅读整理与思考。如果AI有记忆，它一定会记得两个冬天：1970年代末，机器翻译泡沫破裂，AI资金大幅缩水。1980年代末，专家系统走向失败，关于AI的研究再次停滞。那时候，不少人以为AI的时代止步于此。但今天，你打开Jenius，它能帮你总结文档、答疑解惑、甚至规划旅游攻略...是四个驱动力，把它从冰窖里一点一点拽了出来，一路走进暖春，长成了今天的Jenius。

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3 个月前 / king

身份证四要素校验(国密版)（SM2+SM4国密加密版）- 聚合数据API调用C#示例

使用 C# 调用聚合数据身份证四要素校验（国密版）：id_card_four_factors/sm，SM2 封装 sm4secret、SM4-CBC 加密四要素、HMAC-SM3 请求签名。业务字段为姓名、身份证号、有效期起止（yyyyMMdd）。请求地址: https://apis.juhe.cn/id_card_four_factors/sm加密: SM2 公钥加密「16 字节 SM4 密钥 + 16 字节 IV」拼接体 → sm4secret（Base64）；四要素为 SM4-CBC 密文

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4 个月前 / micro_cloud_fly

人脸实名认证（SM4国密加密版）- 聚合数据API调用Java示例

使用 Java 调用人脸比对认证接口 verifyface/sm4：无 SM2；OpenId + SM3 派生 SM4 密钥；姓名、身份证、人像（Base64 串）SM4-GCM；HMAC-SM3 请求签名为明文拼接。人像需纯 Base64，无 data:image/...;base64, 前缀。请求地址: https://apis.juhe.cn/verifyface/sm4加密: OpenId → SM3 → 小写十六进制前 16 字符的 ASCII 字节 = 16 字节 SM4 密钥；SM

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4 个月前 / micro_cloud_fly

身份证四要素校验(国密版)（SM4国密加密版）- 聚合数据API调用Java示例

使用 Java 调用身份证四要素接口 id_card_four_factors/sm4：无 SM2；OpenId + SM3 派生 SM4 密钥；四要素 SM4-GCM；HMAC-SM3 请求签名。日期 yyyyMMdd。请求地址: https://apis.juhe.cn/id_card_four_factors/sm4加密: OpenId → SM3 → 小写十六进制前 16 字符的 ASCII 字节 = 16 字节 SM4 密钥；SM4-GCM（tag 16 字节，无 AAD），密文+ta

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4 个月前 / micro_cloud_fly

身份证四要素校验(国密版)（SM2+SM4国密加密版）- 聚合数据API调用Java示例

使用 Java 调用聚合数据身份证四要素校验（国密版）：id_card_four_factors/sm，SM2 封装 sm4secret、SM4-CBC 加密四要素、HMAC-SM3 请求签名。业务字段为姓名、身份证号、有效期起止（yyyyMMdd）。请求地址: https://apis.juhe.cn/id_card_four_factors/sm加密: SM2 公钥加密「16 字节 SM4 密钥 + 16 字节 IV」拼接体 → sm4secret（Base64）；四要素为 SM4-CBC

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4 个月前 / micro_cloud_fly

人脸实名认证（SM2+SM4国密加密版）- 聚合数据API调用Java示例

使用 Java 调用人脸比对认证（国密版）接口 verifyface/sm：需聚合数据提供的 SM2 公钥 PEM；随机 SM4 密钥 + IV，拼成 32 字节经 SM2 加密后以 sm4secret 提交；姓名、身份证、人像（Base64 串）用 SM4-CBC；HMAC-SM3 请求签名为明文字段拼接。人像需纯 Base64，无 data:image/...;base64, 前缀。请求地址: https://apis.juhe.cn/verifyface/sm加密: 随机 16 字节 SM

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