## 1. 城市更新：迈向高质量发展的存量优化

### 1.1 总体目标与行动框架

#### 1.1.1 《上海市城市更新行动方案（2023—2025年）》核心目标

《上海市城市更新行动方案（2023—2025年）》为上海未来几年的城市更新工作设定了明确的战略目标和行动纲领。该方案的核心目标是推动城市更新行动全面有序开展，并在此过程中建立健全一套可持续的城市更新体制机制和政策体系 。这一目标的设定，标志着上海的城市发展已经从过去的大规模增量扩张，全面转向以存量优化和品质提升为核心的高质量发展新阶段。方案强调以区域更新为重点，采取分层、分类、分区域、系统化的推进策略，旨在通过综合性的更新项目，提升城市整体的发展能级和功能品质。到2025年，上海计划重点开展**10个以上**的综合性区域更新项目，这些项目将聚焦于城市的关键区域和重点领域，通过全要素的统筹协调，实现区域的整体焕新和功能重塑 。

该行动方案不仅关注物理空间的改造，更强调城市功能的优化和民生福祉的增进。方案明确提出，要通过城市更新，不断改善人居环境品质，推动居住条件的持续改善 。这包括加快 **“两旧一村”** （旧区改造、旧住房成套改造和城中村改造）的攻坚步伐，以及实施大规模的旧住房更高水平改造更新。此外，方案还着眼于优化城市公共空间，完善基础设施和公共服务设施，系统性地提升城市应对各类风险的能力 。通过这些综合性的举措，上海旨在构建一个更加宜居、韧性、智慧和富有活力的现代化国际大都市，为城市的可持续发展奠定坚实的基础。...

#### 前言：为什么选择 Redisson？
作为 Redis 的 Java 客户端，Redisson 不仅仅是一个简单的连接工具，它是一个完整的实时数据平台，专为 Java 开发者设计。它将 Redis 的高性能键值存储与 Java 的标准集合、锁和同步器无缝整合，让你无需学习 Redis 的 400+ 命令，就能像使用本地 Java 对象一样操作分布式数据。这大大降低了学习曲线，尤其适合构建微服务、缓存系统或分布式锁的场景。

Redisson 支持同步/异步/Reactive/RxJava API，兼容 Redis 2.8+ 和 JDK 8+，并扩展了 50+ 种分布式 Java 对象（如 Map、List、Lock、Semaphore）。它基于 Netty 框架实现异步事件驱动，确保高吞吐量和低延迟。根据官方文档和社区反馈，Redisson 在分布式环境中表现优异，能处理数百万 QPS 的负载，同时提供客户端缓存和本地缓存以优化性能。

本教程由浅入深，结合代码示例和实际场景，帮助你从安装起步，到高级集成。假设你有基本的 Java 和 Maven 知识。我们将使用 Redis 单节点（localhost:6379）作为示例环境，生产中可扩展到集群。

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## 引言

本报告针对基于Java开发的开源深度学习（Deep Learning, DL）、机器学习（Machine Learning, ML）和大语言模型（Large Language Models, LLM）框架进行全面调研。Java作为一种成熟的企业级语言，在大规模系统、跨平台兼容性和安全性方面具有优势，因此在ML/DL领域虽不如Python主导，但仍有多个优秀的开源框架。这些框架通常支持JVM生态，适用于企业应用、嵌入式系统和与现有Java基础设施的集成。

调研范围聚焦于开源项目，排除纯商业或闭源工具。数据来源于网络搜索和网站浏览，包括GitHub仓库、官方文档和社区讨论。报告结构包括框架分类列表、详细描述、比较分析和结论。当前日期为2025年10月25日，调研基于最新可用信息。

报告旨在提供详实内容，帮助开发者选择合适框架。预计内容覆盖多个“页面”级别，通过小节分隔。

## 机器学习框架...

想象你站在一个巨大的实验室中，这里没有玻璃烧杯或嗡嗡作响的仪器，而是由大型语言模型（LLM）的数字神经元组成的实验室。这些模型如同现代的数据炼金术士，承诺通过像人类一样推理来解锁科学的奥秘。然而，一项开创性的研究，详细描述于 arXiv 论文（https://arxiv.org/pdf/2509.16226）中，通过 SIRBench-V1 这一全新基准测试挑战了这一观点。SIRBench-V1 旨在评估大型语言模型在生物学和化学领域的科学归纳推理能力，聚焦于非数学规则的任务。这就像一位侦探从犯罪现场的线索中拼凑真相，归纳推理要求从具体观察中推导出普遍规律——这是科学发现的关键技能。本文将探讨 SIRBench-V1 的发现，揭示尽管大型语言模型作为知识库表现出色，但在新颖的、非数学的科学任务中，其真正的科学推理能力仍有限。通过生动的比喻、详细的分析和引人入胜的叙述，我们将揭开这些数字大脑在生物学和化学任务中的优势与短板。

> **什么是 SIRBench-V1？**
> SIRBench-V1 是一个专为测试大型语言模型归纳推理能力的基准，包含 710 个任务实例，涵盖生物学和化学。它通过合成和反事实任务（如随机化的 DNA 密码子表）确保模型无法依赖记忆，而是必须从上下文学习中推导规则。这就像要求模型在没有教科书的情况下，解开一个全新的智力谜题。

## 🧬 **归纳的艺术：从观察到普遍真理**

科学归纳推理就像拼装一个宇宙拼图：你手上有零散的拼图碎片——观察数据——必须推断出整体图景，即普遍规律。与演绎推理不同，演绎推理是将已知规则应用于具体案例（就像厨师按照食谱烹饪），归纳推理从数据点开始，寻找潜在的规则。数学上，这可以表述为寻找一个函数 \( f: X \to Y \)，它能将一组观察到的输入-输出对 \( \{(x_i, y_i)\}_{i=1}^n \) 泛化，以预测未见输入 \( x \) 对应的 \( y \)。
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## 1. 技术实现细节：模块化协作与Flow-GRPO训练机制

AgentFlow框架的核心技术突破在于其创新的模块化系统架构和专为该系统设计的Flow-GRPO（Flow-based Group Refined Policy Optimization）训练算法。这一组合旨在解决传统单体大模型在处理复杂、多步推理任务时面临的诸多挑战，如上下文窗口限制、工具调用不可靠以及长时序决策的信用分配难题。AgentFlow通过将复杂的认知过程分解为多个专业化的智能体模块，并利用一种新颖的在线强化学习方法对关键决策模块进行实时优化，从而在系统层面实现了超越传统方法的性能。本章节将深入剖析AgentFlow的四大核心模块——规划器（Planner）、执行器（Executor）、验证器（Verifier）和演进式记忆（Evolving Memory）——之间的协作模式，并详细解读Flow-GRPO训练方法的具体步骤与原理。

### 1.1 核心架构：四大模块的协作模式

AgentFlow框架摒弃了单体大模型“一刀切”的处理方式，采用了一种结构化的多智能体协作模式。该模式由四个各司其职又紧密协同的模块构成：规划器（Planner）、执行器（Executor）、验证器（Verifier）和生成器（Generator）。这四个模块通过一个共享的“演进式记忆”（Evolving Memory）进行信息交换和状态同步，形成一个完整的、能够处理复杂任务的智能系统 。这种设计不仅提高了系统的可解释性和模块化程度，更重要的是，它为后续的在线强化学习训练提供了清晰的优化目标和稳定的训练环境。整个协作流程在一个多轮的交互循环中展开，每一轮都包含规划、执行、验证和记忆更新等关键步骤，直至任务完成并生成最终答案 。

| 模块 (Module) | 角色 (Role) | 核心职责 (Core Responsibility) | 输入 (Input) | 输出 (Output) |...

#### 前言：为什么学习 Spring Data Neo4j？
Spring Data Neo4j 是 Spring Data 项目的一部分，它为 Neo4j 图数据库提供了便捷的集成支持。Neo4j 是一种图数据库，擅长处理高度关联的数据，如社交网络、推荐系统或知识图谱。相比传统关系型数据库（如 MySQL），图数据库使用节点（Nodes）、关系（Relationships）和属性（Properties）来建模数据，这使得查询复杂关系时更高效。

如果你是 Java 或 Spring Boot 开发者，这篇教程将从零基础开始，逐步深入，帮助你构建一个完整的 Spring Data Neo4j 应用。我们将使用实际代码示例，基于官方文档和可靠来源（如 Spring 官方指南和 Neo4j 开发者资源）。教程假设你有基本的 Java 和 Spring Boot 知识，但会逐步解释所有概念。

教程结构：
1. **基础概念和环境搭建**：了解 Neo4j 和 Spring Data Neo4j 的基础。
2. **项目初始化和配置**：创建一个 Spring Boot 项目并集成 Neo4j。
3. **实体映射**：如何将 Java 对象映射到 Neo4j 的节点和关系。...

Go 语言以其简洁、高效和跨平台编译的特性，成为现代开发者的宠儿。然而，当 Go 需要与 C 生态交互时，故事却变得复杂而充满挑战。`import "C"` 这一行看似简单的代码，宛如一扇通往 C 语言宝库的大门，却也像潘多拉的魔盒，带来了编译复杂性、性能开销和心智负担。Go 社区的开发者们（Gopher）对此既爱又恨，催生了一句广为流传的箴言：“能不用 CGO，就尽量不用。”

但现实中，C 生态的强大无法忽视。从底层的系统调用到丰富的第三方库，C 库往往是不可或缺的资源。过去，Gopher 们不得不在“忍受 CGO 的痛苦”与“用 Go 重写一切”之间做出艰难抉择。如今，一场关于 Go 外部函数接口（FFI, Foreign Function Interface）的革命正在悄然兴起。以 **ebitengine/purego** 和 **JupiterRider/ffi** 为代表的新工具，为 Go 开发者开辟了一条“纯 Go” FFI 的新路径。这条路径不仅保留了 Go 的简洁与跨平台优势，还极大降低了与 C 交互的复杂性。



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## 🌍 **从 CGO 的“枷锁”到新范式的曙光**...

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<title>深度解析：Meta的REFRAG框架与RAG研究的元分析</title>
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> **注解**：想象一下，你是一位中世纪的炼金术士，手握两件神器：一柄是DSPy的自由之火，能将混沌的提示炼化为黄金般的智能；另一柄是Parlant的铁律之锤，能锻造出牢不可破的合规盾牌。这不是童话，而是2025年AI代理开发的真实战场。在这个快速演进的时代，大语言模型如狂野的龙兽，强大却难驯服。DSPy像一位狂热的发明家，用模块化和优化算法探索无限可能；Parlant则如一位严谨的铁匠，用规则和守护机制铸就可靠的堡垒。本文将带你穿越这场史诗对决，从DSPy的炼金实验室，到Parlant的铁律工坊，再到两者交锋的竞技场。我们将用骑士的冒险故事串联技术细节，让你——一位对AI好奇的普通读者——感受到这场较量的脉动：它不只是工具之争，更是自由与控制的哲学碰撞。基于参考文献的洞见，我们将层层剥开每个机制、比较每个维度，确保详实如百科，却生动如小说。

在AI代理的星际时代，开发者常常像迷失的太空航行者：你发射一艘智能飞船（代理），期望它精准抵达目的地——客户满意、业务高效。然而，现实往往是风暴肆虐：飞船偏航、幻觉撞礁、合规警报大作。DSPy和Parlant这两大框架如双子星般闪耀，前者源于斯坦福的学术火炬，强调“编程而非提示”的炼金自由；后者出自Emcie的实战熔炉，专注“控制而非祈祷”的铁律守护。参考文献虽简略，却点亮了本质：这不是谁更好，而是谁更适合你的星图。让我们启程，从DSPy的起源开始，像剥开层层星云般，一步步揭开这场对决的帷幕。

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## 🧪 **炼金术士的实验室：DSPy如何点燃AI编程的自由之火**

🔥 **从斯坦福火种到银河引擎：DSPy的诞生与灵魂**...

本文讨论如何构造一种新的AI专用语言：将 DeepSeek-OCR 的“视觉压缩表示”思想，迁移到纯语言内部的压缩表达空间——即利用“非人类可读但高信息密度”的人工汉字序列，作为一种 LLM 激活隐层特征的稠密中间表征。
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数学理论“压缩感知”（Compressive Sensing）概念与此高度契合：在高维信息向低维子空间投影时，只要信号具有稀疏结构，就能从压缩观测中恢复。
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## 一、思想抽丝剥茧

### 1. DeepSeek-OCR 的内核思想
DeepSeek-OCR 通过 **DeepEncoder 将文本映射为视觉 token**，再由 **MoE-LLM 解码回文本**。 ...