本文详细整理了 mflux 项目的 44 个版本更新日志，涵盖从 PyPI 发布到支持多种 AI 图像生成模型的演进历程，帮助开发者了解这个基于 MLX 的本地 AI 图像生成工具的最新功能和改进。
AI早报-2026.02.18
Tauri 跨平台开发框架技术调研：从原理到实践
本文对 Tauri 跨平台桌面应用开发框架进行全面的技术调研，包括其核心特性、架构设计、开发实践以及与 Electron、Flutter、React Native 等主流框架的对比。文章还提供了完整的 macOS 应用开发清单和一个最小化 Todo 应用的实现示例，帮助开发者快速上手 Tauri 开发。
AI早报-2026.02.16
QMD 深度技术调研：本地混合检索架构设计与实践
本文深入剖析 GitHub 开源项目 qmd（Query Markup Documents）的混合检索架构，从技术架构师视角全面解析其如何将 BM25 全文搜索、向量语义搜索和 LLM 重排序完美融合，构建完全运行在本地设备的知识检索系统。
AI早报-2026.02.15
LightRAG：简单快速的检索增强生成框架
本文介绍由香港大学开发的 LightRAG 框架，这是一个基于知识图谱的轻量级检索增强生成系统，通过知识图谱技术实现更精准的语义检索和上下文理解，发表于 EMNLP 2025。
SearXNG：构建你自己的私有元搜索引擎
本文深入介绍 SearXNG 这个免费开源的元搜索引擎，展示如何部署完全控制、不被跟踪、保护隐私的搜索实例，并详细讲解其架构设计、核心组件、自定义扩展方式以及 Docker 部署方案。
Loguru：让 Python 日志记录变得极其简单
你有没有过这种感觉：配置 logger 太麻烦了，干脆直接用 print() 吧？
如果你有过这种想法，你并不孤单。虽然日志记录对每个应用程序都至关重要，能极大地简化调试过程，但 Python 标准库的 logging 模块配置复杂、代码冗长，让开发者望而却步。
Loguru 正是为了解决这个问题而生的——它的口号是 “Python logging made (stupidly) simple”。
本文将深入介绍 Loguru 这个让日志记录变得愉悦的 Python 库，展示它如何用一行代码替代数十行标准 logging 配置。
FunctionGemma-270M：Google 发布的极致轻量级函数调用模型
本文深入解析 Google DeepMind 发布的 FunctionGemma-270M-IT 超轻量级模型，探讨其专为函数调用任务设计的技术架构、核心特性、性能基准以及在边缘计算和移动设备上的实际应用场景。