数字人口播视频 API 实战：Python 模板合成、异步轮询与批量出片
对于需要持续更新口播视频的团队，真正耗时的往往不是写文案，而是重复执行素材整理、字幕匹配、模板包装、导出和检查。把这些重复环节封装成 API 后，内容人员只需要维护文案、人物视频和模板，程序负责提交任务、查询状态和归档成片。一个人管理多条内容生产线，才有了工程上的可行性。
API 到底是什么？为什么不同的软件可以通过接口实现数据互通？
你有没有想过一个问题：为什么在电商平台下单后，订单信息能自动传到物流系统？为什么企业的 CRM、ERP、财务软件明明来自不同厂商，却可以共享客户、订单和库存数据？这些软件可能使用不同的编程语言，数据库结构也完全不同，但依然能够相互通信。
告别运行环境大坑，用小艺Work跑通本地AI评测流水线
【ZOL中关村在线原创技术】在AI时代，媒体对硬件的评测早已从传统跑分延伸到端侧AI算力的部署测试。为了测试显卡在AIGC场景下的真实生产力，评测编辑常需在本地搭建Stable Diffusion WebUI。
灵犀Claw实战：让灵犀开口说话——MiMo TTS
灵犀Claw实战：从零搭建一个会自我进化的AI Agent（九）让灵犀开口说话——MiMo TTS 实战本系列记录用WPS灵犀Claw平台从零搭建一个具备完整记忆闭环和自我改进能力的AI Agent的全过程。每个专题一篇，由浅入深。
Docker部署大模型：从环境搭建到API调用，手把手实现本地AI服务
Docker部署大模型：从环境搭建到API调用，手把手实现本地AI服务现在很多开发者已经知道如何使用 ChatGPT、DeepSeek、通义千问等大模型，但如果希望把大模型部署到自己的服务器上，应该怎么做？例如：如何在自己的服务器上运行一个大模型？如何让大模型使用GPU进行推理？
Day18・FastAPI 异步编程与快速入门
FastAPI 异步编程与快速入门从协程、事件循环到第一个可调用的接口FastAPI 之所以“快”，一半功劳在框架，另一半在异步。很多人上手时直接抄代码，却说不清 async def 到底省在哪儿、为什么服务器必须是 Uvicorn。
《智能体开发技术Python+FastAPI版》（邓强主编）研究深度赏析
当“智能体”从论文走进项目：一份关于“落地”的深度赏析在人工智能的叙事里，2023年是“大模型之年”，2024年是“多模态之年”，而2025到2026年，行业的关键词毫无争议地收敛到了一个词上：智能体（Agent） 。大模型学会了“说话”，智能体则要替人“做事”。
Python 为什么没有真正的 Flatpak 式依赖隔离？
很多人第一次用 virtualenv 或 venv，都会有一种错觉：终于不用跟系统 Python 打架了，项目 A 用 Django 3，项目 B 用 Django 5，各跑各的，世界清净了。大部分时候，确实清净了。
网友炸了：GPT-6 Astra给Qwen“改脑子”，数学成绩暴涨5倍
实验中，GPT-6 Astra 对 Qwen3.5-0.8B 只修改约 0.016% 的权重，就把 MATH-500 准确率从 7.9% 提升到 48.1%，接近原来的 6 倍;
Python3.15一刀砍掉两个老习惯
有两行代码，你几乎在每个稍大的项目里都写过。第一行是 MISSING = object()，用来区分"参数没传"和"参数传了 None"；第二行是把配置字典包进 MappingProxyType，假装它是只读的。