智东西8月7日报道，昨天，小红书hi lab（人文智能实验室）开源了其首款多模态大模型dots.vlm1，这一模型基于DeepSeek V3打造，并配备了由小红书自研的12亿参数视觉编码器NaViT，具备多模态理解与推理能力。

hi lab称，在主要的视觉评测集上，dots.vlm1的整体表现已接近当前领先模型，如Gemini 2.5 Pro与Seed-VL1.5 thinking，尤其在MMMU、MathVision、OCR Reasoning等多个基准测试中显示出较强的图文理解与推理能力。

别再一个个敲脚本了，用对工具，能帮你“批量解放”。这篇文章用最通俗易懂的方式告诉你：如何用 DeepSeek 和飞书打造图文内容的自动化闭环，还贴心附上保姆级教程，新手也能一键跑通。

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本小节既然要进行数据库的连接，首要考虑的是进行数据库的连接取得与关闭才可以正常操作数据库，由于几乎所有的数据库连接才做都是固定的步骤，那么就可以简单的定义一个DatabaseConnection类，这个类主要负责数据库的连接对象的取得以及数据库的关闭操作，由于本小节是一个专门用于数据库连接的操作，因此可以将其保存在config子包中，具体代码如下：

IT之家 8 月 25 日消息，网络安全公司 Trellix 昨日（8 月 24 日）披露，近期网络上出现了针对 Linux 的新型攻击链，通过钓鱼邮件传播开源后门 VShell。攻击利用恶意 RAR 压缩包中文件名嵌入的 Bash 命令实现自动执行，并绕过杀毒软件文件扫描。

Trellix 指出攻击者发送的邮件附带一个 RAR 压缩包，其中包含文件名嵌入 Bash 命令的恶意文件。与常见的宏或文件内容隐藏不同，这种方法将 Base64 编码的 Bash 载荷直接放入文件名中，借助 shell 脚本在解析文件名时触发命令注入。

在咱日常搬砖中，异步编程那可是不可或缺的必备技能，特别是在搞网络请求、文件读写、界面响应这些需要高并发、低延迟的场景时。说到异步，大家可能对进程和线程都比较熟，但提到

简单来说，Director 是一款开源的、本地优先的软件，它充当一个“智能网关”，极大地简化了将大型语言模型（LLM）与各种外部工具和数据源连接的过程。

它成功地将所有 MCP 整合为统一接口！这宛如一个 MCP 服务代理，于本地启动后，借助 UI 界面或者命令行，能够将各式各样的 MCP Server 尽数纳入其中。

此时，你的 AI 仅需调用这唯一的 MCP，便能够运用所有工具。并且，在后续拓展新的 MCP 时，也仅仅是轻点几下鼠标这般轻松之事。

MCP-Use，一个开源项目，它提供了一种简单而高效的方式，让开发者能够仅用几行代码将任何LLM连接到MCP工具，并构建具有工具访问权限的自定义代理。这不仅简化了开发流程，还为开发者提供了更大的灵活性和自由度。

一、MCP-Use是什么？

0.简介

稀疏激活的混合专家模型（MoE）通过动态路由和稀疏激活机制，极大提升了大语言模型（LLM）的学习能力，展现出显著的潜力。基于这一架构，涌现出了如 DeepSeek、Qwen 等先进的 MoE LLM。

本文作者杨磊，目前在大模型初创公司阶跃星辰担任后训练算法工程师，其研究领域包括生成模型和语言模型后训练。在这之前，他曾在旷视科技担任了六年的计算机视觉算法工程师，从事三维视觉、数据合成等方向。他于 2018 年本科毕业于北京化工大学。