适用人群：科研人员、学生，快速获取论文核心信息，提升阅读效率。OCR核心工作流搭建步骤 1、Rokid工作流配置 2、开始节点工作流的入口：整个工作流的起点，负责定义工作流的输入参数，也就是用户系统调用这个工作流时，需要传入什么资料 str_USER_INPUT：文本类型的用户输入（当前 OCR 场景暂未使用，可留空）USER_INPUT_IMAGE：图片类型的用户输入（支撑直接上传图片作为 OCR 源） 3、拍照节点图片采集环节：负责获取待识别的图片，是 OCR 的数据源 输入：接收开始节点的USER_INPUT_IMAGE（也可选择不依赖，直接调用相机拍照） 输出：photo（拍照上传得到的图片文件，格式为图片类型变量） 4、大模型节点OCR 识别核心：整个工作流的核心大脑，负责对图片执行 OCR 文字识别，把图片里的文字提取出来 模型选择：doubao-seed-1-6-vision-250815（豆包多模态视觉深度思考模型） 模型特点适用场景doubao-seed-1-6-vision视觉深度思考，OCR 精度高文献 OCR、复杂排版识别Doubao-Seed-1.
AI硬件链条景气度持续，最终体现在模型侧持续迭代与运用落地，继续看好GPU、CPU、存储、高速网络及算力租赁服务等环节。
现在 “.timer” 命令的参数可以是 “once”，即仅在下一个 SQL 语句上运行计时器。
因此，我们可以把后训练理解为对模型输出分布的重新塑造。本文重点讨论三种后训练方法： 监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）：在预先准备好的标准答案上学习； 强化学习（Reinforcement Learning，RL）：从当前模型的输出中采样，再根据奖励优化； 在线策略蒸馏（On-Policy Distillation，OPD）：由学生生成轨迹，再由教师在学生实际访问的状态上提供逐 token 指导。
停止过程按相反方向释放资源： beforeStop -> 调用所有 PluginResourceReleaser Bean -> 从 PluginApplicationContextRegistry 注销 -> 关闭 Spring 子容器 -> 清空插件持有的 context 引用 -> 恢复线程上下文 ClassLoader 线程池、连接、文件句柄和三方 SDK 客户端不能依赖 ClassLoader 卸载自动回收。
构建一个生产级 Agent 的正确姿势是：用 LangChain 的 @tool 把每个能力封装好，用 LangGraph 的图把这些工具编排成可控、可恢复、有状态的系统，并全程接入 tracing、retry、fallback、human-in-the-loop。
0, 'energy_threshold': ENERGY_THRESHOLD }, 'language_pair': { 'source': 'auto', 'target': 'zh' }, 'enable_tts': False, 'tts_stream_mode': config.