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04:30 AM · Nov 10 ,2025
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嘴巴吃糖了 - GitHub上爆紅！這個瀏覽器自動化工具為何能狂攬2萬Star？

簡介 Skyvern是一個基於大模型的瀏覽器自動化開源項目，已獲GitHub近2萬星。它通過規劃-執行-驗證的AI架構(Planner/Task/Validator)，像人類一樣理解網頁內容，解決了傳統RPA工具因頁面結構變化導致腳本失效的問題。項目提供Docker部署和Python SDK兩種使用方式，讓開發者能輕鬆實現智能網頁自動化操作，是學習

github , 運維 , 知識圖譜 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型學習 , Python

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MemTensor - MemOS 2.0「星塵 Stardust」正式發佈：從知識庫到可控的記憶體系

過去一段時間中，MemOS 助力解決了大模型長期、可檢索、可複用的記憶問題。 在 MemOS 2.0 · 星塵（Stardust） 版本中，我們邁出了關鍵一步——讓記憶變得可控、可修正，並更自然地融入業務場景、開源部署及 AI 應用中。 MemOS 2.0 · 星塵（Stardust）不僅是能存記憶，更是可控的 AI 記憶系統： 支持知識庫； 記憶可持續更新、可複用； 多模態信息統一管理

agent , 部署 , ai開發 , 知識圖譜 , 數據庫

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ceshiren2022 - 基於n8n創建自愈式用例庫及質量知識圖譜

三年前，我們的測試團隊遇到了一個典型痛點：隨着產品快速迭代，用例庫日益臃腫卻難以維護，大量用例失效或重複，測試效率不增反降。更麻煩的是，缺陷分析、需求變更和測試執行之間形成了信息孤島。直到我們基於n8n構建了一套自愈型質量管理系統，局面才徹底改變。 今天，我將完整分享如何用這款開源自動化工具，構建一個能夠自我修復、持續優化的智能質量知識體系。 一、架構設計：讓質量數據流動起來 核

智能分析 , 知識圖譜 , 自動化 , 人工智能 , 深度學習

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datian1234 - 一文搞懂大模型標準配置RoPE位置編碼原理與實現！

簡介 RoPE（Rotary Positional Embedding）是當前大語言模型中最主流的位置編碼方式，通過旋轉矩陣操作將位置信息引入Q、K向量角度，實現相對位置建模。它支持長序列泛化、計算高效且保留週期信息，被LLaMA、GPT-NeoX等主流大模型採用。相比傳統位置編碼，RoPE能更好地處理序列順序信息，提升模型對相對距離的感知能力。

github , 算法 , 知識圖譜 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , Python

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mizeyar - Java + Fuseki 實戰：一鍵創建圖譜、自動推理隱含知識

Java + Fuseki 實戰：一鍵創建圖譜、自動推理隱含知識 在企業級知識圖譜系統中，數據的全生命週期管理（創建、寫入、更新、刪除、查詢）和語義推理能力是實現智能決策的關鍵。Apache Jena Fuseki 作為標準的 SPARQL 服務，提供了完整的 HTTP 接口支持。本文將通過完整代碼示例，演示如何在 Java 應用中：

知識挖掘 , MySQL , 推理服務 , 知識圖譜 , 數據庫 , fuseki , JAVA

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Chinaxiang - Java P7架構師應具備什麼能力？超全學習路線規劃奉上（不賣課，純分享），適合自檢和學習規劃，高薪必備

想成為 Java P7 架構師應具備什麼能力，應該怎麼學習？看這一篇文章就夠了，超全學習路徑奉上，不再盲目。 往下看，有細化，還有福利（不是廣告喲）！ 併發編程 併發編程三大特性與JMM • 並行與併發的區別 • JVM內存模型理解 • 併發編程三大特性與JMM • 什麼是指令重排 • volatile內存含義 • happens-before瞭解多少 •

架構師成長之路 , 知識圖譜 , JAVA , 架構師

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SaaS知識庫 - 打造高效知識體系：十大必備知識庫管理系統推薦

探索十大高效知識管理系統：HelpLook AI知識庫、飛書文檔、石墨文檔、語雀、Document360、Notion、簡道雲、網易有道雲筆記、Confluence、Bloomfire。 在當今快速變化的市場環境中，企業需要構建高效的知識體系以保持競爭力。一個完善的知識庫管理系統不僅可以提高團隊協作效率，還能優化決策過程，確保信息流動的及時性和準確性。以下是十大必備的知識管理管理系統推薦，其中包括

知識庫管理 , 知識圖譜 , 知識庫軟件 , 知識管理工具 , 知識體系

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deephub - LightRAG 實戰： 基於 Ollama 搭建帶知識圖譜的可控 RAG 系統

LightRAG 是個開源的 RAG 框架，專門用來快速搭建模塊化的檢索增強生成管道。這個項目在 GitHub 上熱度不低，我們今天來看看他到底怎麼用 基礎安裝與環境配置 LightRAG 的安裝過程很簡單，幾行命令就能搞定： pip install "lightrag-hku[api]" cp env.example .env # ---這個有很多參數 非常豐富 lightra

llm , 知識圖譜 , 人工智能 , 檢索系統 , Python

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