在传闻刚刚两天后，当地时间 3 月 5 日，OpenAI 就正式推出 GPT-5.4。而这次模型更新，主打的正是当下最火热的 AI Agent 方向。 在 GPT-5.4 之前，大模型的能力边界可以用一句话总结：它能告诉你「怎么做」，但它自己做不了。

微软宣布，Microsoft Agent Framework 现已进入发布候选阶段，同时支持 .NET 与 Python。这一里程碑标志着 API 接口已趋于稳定，1.0 版本规划的功能已全部落地，为后续正式版（GA）的发布奠定了坚实基础。对于正在开发 AI 智能助手或复杂智能体系统的开发者而言，此次发布意味着向统一、可用于生产环境的工具集迈出了关键一步。

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !这篇文章从头实现 LLM-JEPA: Large Language Models Meet Joint Embedding Predictive Architectures。需要说明的是，这里写的是一个简洁的最小化训练脚本，目标是了解 JEPA 的本质：对同一文本创建两个视图，预测被遮蔽片段的嵌入，用表示对齐损失来训练。本文的目标是 ...

说明：如果访问 GitHub 比较慢的话，可以关注我的知乎账号（Python-Jack），上面的“从零开始学Python”专栏（对应本项目前 20 天的内容）比较适合初学者，其他的专栏如“数据思维和统计思维”、“基于Python的数据分析”、“说走就走的AI之旅”等也在持续更新中 ...

CYaRon 建立在 Python 上； Python 语言特性简洁明了，使用 Python 写测试数据生成器和对拍器，无论是否使用 CYaRon，比编写 C++ 事半功倍。借助 CYaRon 更是如虎添翼； Python 学习成本很低，只要您熟练掌握 C++/Pascal，您只要花30分钟看完本文并完成实验，即可初步掌握 ...