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14 小时前 / 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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14 小时前 / 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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1 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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2 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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2 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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2 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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2 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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3 个月前 / Wei_

构建智能记忆系统：让 AI 真正“记住你”的下一代助手设计

引言现在AI助手越来越普及，但很多AI聊完就“忘”，记不住你的喜好、习惯和目标。这篇文章用通俗、好懂的方式，讲一套完整的AI长期记忆系统——它能让AI真正认识你、懂你，越用越贴心。一、系统整体结构：五层记忆，层层配合这套记忆系统像一座五层小楼，每一层各司其职，合起来让AI拥有完整、长久的记忆力：1. 底层规则层相当于AI的出厂说明书，规定AI的基本性格、能力边界和行为原则，不会随便变。2. 工具调用层记录了用户进行工具调用时产生的相关参数，方便下次调用时自动填写，大大节省时间和精力。3. 长期记

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3 个月前 / 大漠孤城

OPENCUA：开源计算机使用智能体（CUA）的技术突破与实践

在视觉语言模型（VLM）赋能下，计算机使用智能体（CUA）已能自主完成各类电脑操作任务，成为自动化办公、智能交互的核心技术方向。但目前主流 CUA 系统的核心细节均为闭源，数据、架构、训练流程的不透明不仅限制了技术迭代，还引发了安全与可解释性的担忧。为解决这一行业痛点，香港大学 XLANG Lab 联合 Moonshot AI、斯坦福大学等机构推出了OPENCUA—— 一套全开源的 CUA 规模化构建框架，涵盖标注基础设施、大规模数据集、高效训练流水线与高性能模型，为 CUA 研究打造了开放、可

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5 个月前 / 大漠孤城

迈向具身智能：物理 AI 智能体（Physical AI Agents）架构与产业应用深度解析

前言：AI 正在“触碰”现实在过去几年里，我们见证了以 GPT-4 为代表的生成式 AI 在数字世界的统治力。然而，通用大模型（LLM）在面对需要精密操作、环境感知和物理交互的行业（如制造业、医疗手术、仓储物流）时，往往显得“有脑无手” 。最新发布的论文《Physical AI Agents》提出了一种全新的演进方向：物理 AI 智能体（Physical AI Agents）。它不仅拥有垂直行业的认知能力，更能直接与物理世界交互，标志着 AI 正式从“数字大脑”进化为“具身实体” 。一、什么是

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5 个月前 / micro_cloud_fly

银行卡三要素核验（SM2+SM4国密加密版）- 聚合数据API调用Java示例

本文介绍如何使用Java调用聚合数据的银行卡三要素核验API（SM2+SM4加密版），包含完整的实现代码、技术要点分析和常见问题解决方案。本示例实现了聚合数据银行卡三要素核验API的调用，该API使用国密算法（SM2+SM4）进行数据加密传输：API文档: https://www.juhe.cn/docs/api/id/207加密方式: SM2公钥加密 + SM4对称加密传输协议: HTTP POST (application/x-www-form-urlencoded)加密流程1. 随机生成S

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5 个月前 / admin

银行卡三要素核验（SM2+SM4国密加密版）- 聚合数据API调用Golang示例

环境配置Go 1.19+系统级 GmSSL 库macOS: brew install gmsslUbuntu/Debian: sudo apt-get install libgmssl-devCentOS/RHEL: sudo yum install gmssl-devel项目文件demo├── go.mod ├── go.sum ├── main.go └── public_key.pem # SM2公钥：联系商务获取核心代码package mai

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5 个月前 / DDwyane

银行卡三要素核验（SM2+SM4国密加密版）- 聚合数据API调用Python示例

本代码示例基于gmssl-python实现。gmssl-python是GmSSL密码库 https://github.com/guanzhi/GmSSL 的Python语言封装.使用前需要安装GmSSL密码库，可以参考：https://github.com/guanzhi/GmSSL安装依赖如果你是通过uv管理的项目uv add gmssl-pythonuv add requests如果你是通过pip管理的项目pip install gmssl-pythonpip install reques

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6 个月前 / 大漠孤城

告别盲目搜索：预算感知如何让 AI Agent 突破性能天花板

这是一份基于最新研究论文《Budget-Aware Tool-Use Enables Effective Agent Scaling》整理的技术分享博客内容。告别盲目搜索：预算感知（Budget-Aware）如何让 AI Agent 突破性能天花板？导读在推理任务中，我们已经习惯了让大模型“多想一会儿”（Scaling Test-time Compute）。但当模型化身为能够搜索、浏览网页的 Agent 时，仅仅增加“思考”是不够的，还需要增加“行动”。然而，简单地给 Agent 更多的搜索机会

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6 个月前 / 大漠孤城

Towards a Science of Scaling Agent Systems：走出直觉误区

这是一篇关于智能体系统缩放规律研究的技术博客，基于论文《Towards a Science of Scaling Agent Systems》。走出直觉误区：智能体系统缩放规律的科学解析在生成式 AI 的浪潮中，“多智能体系统 (MAS)” 往往被视为解决复杂任务的灵丹妙药。人们普遍认为“智能体越多越好”，但事实真的如此吗？来自 Google Research 和 Google DeepMind 的最新研究《Towards a Science of Scaling Agent Systems》打

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