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共 7748 條

利用MCP創(chuàng)建AI代理：C# 實(shí)踐指南

本文提供了一份基于模型上下文協(xié)議（MCP）與C#開發(fā)人工智能代理的實(shí)踐教程。

2025-10-31 10:26:40

MCP C#人工智能代理

為ArduRover裝上“眼睛”：基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的自主漫游車實(shí)戰(zhàn)

本文將提供完整的漫游車搭建試驗(yàn)指南，展現(xiàn)地面機(jī)器人平臺(tái)（運(yùn)行帶有MAVLink協(xié)議的ArduPilot固件的探測(cè)車）的目標(biāo)跟蹤能力。

2025-10-30 10:26:23

ArduRover 計(jì)算機(jī)視覺(jué)漫游車

掌握RAG系統(tǒng)的七個(gè)優(yōu)秀GitHub存儲(chǔ)庫(kù)

本文探討了LangChain、LlamaIndex、Haystack等多個(gè)開源RAG框架以及GitHub存儲(chǔ)庫(kù)，幫助開發(fā)人員掌握RAG技術(shù)。這些開源項(xiàng)目覆蓋全流程，兼具靈活性與穩(wěn)定性，通過(guò)功能解析和代碼實(shí)例，為構(gòu)建高效RAG系統(tǒng)提供工具與指導(dǎo)，是人工智能開發(fā)領(lǐng)域的重要資源。

2025-10-29 10:29:03

RAG AI 人工智能

如何利用OpenCode將AI集成到終端中使用

OpenCode 通過(guò)將大型語(yǔ)言模型（Large Language Model, LLM）的能力與實(shí)際開發(fā)工作流深度融合，幫助開發(fā)者在減少上下文切換的同時(shí)提升軟件構(gòu)建效率。

2025-10-28 11:16:33

OpenCode AI 終端

全面剖析AI生成代碼中的邏輯幻覺(jué)：基本原理、檢測(cè)及防御方法

學(xué)習(xí)AI工具如何在代碼、測(cè)試和架構(gòu)中產(chǎn)生邏輯錯(cuò)誤，并探索檢測(cè)和預(yù)防這些幻覺(jué)的方法。

2025-10-27 13:18:56

AI生成 AI工具 AI輔助開發(fā)

當(dāng)前值得了解的七大優(yōu)秀Java微框架

Java微框架素以輕量化、極簡(jiǎn)設(shè)計(jì)聞名，專注于性能、云原生功能與開發(fā)者體驗(yàn)，不僅適用于構(gòu)建輕量級(jí)Web應(yīng)用程序，且特別適配微服務(wù)架構(gòu)。除了最主流的Spring Boot之外，更有多種框架能夠滿足不同需求。本文簡(jiǎn)要介紹七款功能獨(dú)特、簡(jiǎn)潔易用的Java微框架。

2025-10-27 13:08:03

Java 微框架云原生框架

大模型+矢量數(shù)據(jù)庫(kù)：為AI智能體構(gòu)建內(nèi)存架構(gòu)

本文從數(shù)據(jù)科學(xué)和AI的相關(guān)基本概念出發(fā)，提出了大模型+矢量數(shù)據(jù)庫(kù)的 AI 智能體內(nèi)存架構(gòu)，并討論了該設(shè)計(jì)在檢索與響應(yīng)效率等方面的優(yōu)勢(shì)，以及可能面臨的挑戰(zhàn)。

2025-10-24 08:00:00

大模型矢量數(shù)據(jù)庫(kù)AI智能體

生產(chǎn)級(jí)ClaudeCode子代理團(tuán)隊(duì)實(shí)施手冊(cè)公開！30天，發(fā)布速度提3倍，bug減少73%，初創(chuàng)CTO自曝：提示工程比寫代碼更難

今天為大家?guī)?lái)一篇成功使用Agent實(shí)現(xiàn)為團(tuán)隊(duì)賦能的真實(shí)故事。有具體的背景和心路歷程、也有轉(zhuǎn)型前后的賬單對(duì)比和效率對(duì)比，更有期間的種種挑戰(zhàn)和思考心得，而作者也把用Agent進(jìn)入生產(chǎn)級(jí)環(huán)境的實(shí)施手冊(cè)也公開了出來(lái)，非常值得一讀。

2025-10-23 15:09:35

ClaudeCode 提示工程 Agent

有了GLM 4.6 Coding Plan，氛圍編程輕松上手

了解如何借助僅售3 美元的GLM Coding Plan，將GLM-4.6模型無(wú)縫集成到你的工作流程中，并輕松釋放創(chuàng)建動(dòng)態(tài)Web應(yīng)用程序的潛力。

2025-10-23 08:00:00

聊聊多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)創(chuàng)建的八個(gè)挑戰(zhàn)

與單模態(tài)數(shù)據(jù)不同，多模態(tài)數(shù)據(jù)集包含諸多隱藏挑戰(zhàn)，包括時(shí)間對(duì)齊問(wèn)題以及模態(tài)間的上下文留存問(wèn)題。若不能加以解決，這些挑戰(zhàn)會(huì)大大影響模型性能。

2025-10-22 08:00:00

多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)

聯(lián)邦學(xué)習(xí)：無(wú)需共享原始數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型

聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為協(xié)作式人工智能技術(shù)，其核心在于利用本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練模型，只共享更新內(nèi)容而不是原始數(shù)據(jù)，能夠確保隱私性、合規(guī)性和可信度。

2025-10-21 08:00:00

聯(lián)邦學(xué)習(xí)協(xié)作式人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

為何99%的企業(yè)AI集成嘗試遭遇失敗，又該如何成為那1%？

誰(shuí)能將AI素養(yǎng)視為一項(xiàng)基礎(chǔ)技能，并為團(tuán)隊(duì)提供工具、培訓(xùn)和創(chuàng)新自由，誰(shuí)就能在未來(lái)的市場(chǎng)上蓬勃發(fā)展。面向未來(lái)的業(yè)務(wù)不僅要應(yīng)用AI，更要善于賦能員工和團(tuán)隊(duì)，借此保持發(fā)展、繁榮并取得成功。

2025-10-20 08:00:00

AI應(yīng)用聊天機(jī)器人

如何在UNSW-NB15數(shù)據(jù)集上使用去噪自編碼器進(jìn)行零日攻擊檢測(cè)

本文探討了去噪自編碼器（DAE）在UNSW-NB15數(shù)據(jù)集上的零日攻擊檢測(cè)方法。通過(guò)僅對(duì)正常流量進(jìn)行訓(xùn)練，該模型學(xué)習(xí)穩(wěn)健特征，并利用重建誤差識(shí)別異常。實(shí)驗(yàn)表明，該方法對(duì)Shellcode零日攻擊的檢測(cè)率達(dá)到91.5%，AUC值為0.93，驗(yàn)證了DAE在未知威脅檢測(cè)中的有效性。

2025-10-17 09:00:00

去噪自編碼器 DAE 零日攻擊

20款辦公AI工具：讓你的工作效率提升10倍

本文精心篩選20款適配多元辦公場(chǎng)景的AI工具，為你解鎖高效工作新路徑。

2025-10-17 08:00:00

AI工具人工智能生成式AI工具

AI輔助編程的生產(chǎn)力悖論與破解之道

本文將探討工程團(tuán)隊(duì)如何診斷代碼堆積問(wèn)題，重新調(diào)整工作流程以發(fā)揮AI速度優(yōu)勢(shì)，同時(shí)避免犧牲代碼質(zhì)量或加重開發(fā)者負(fù)擔(dān)。

2025-10-16 08:00:00

AI輔助編程 AI生成代碼 AI工具

如何通過(guò)防抖技術(shù)優(yōu)化JavaScript中的搜索功能

本文將重點(diǎn)介紹如何通過(guò)防抖技術(shù)來(lái)優(yōu)化應(yīng)用程序的性能。

2025-10-15 08:00:00

防抖技術(shù)JavaScript

LLM如何才能有助于調(diào)試代碼？

了解LLM 如何分析代碼、協(xié)助調(diào)試工作流程以及其當(dāng)前的局限性如何為未來(lái)的創(chuàng)新開辟空間。

2025-10-14 08:00:00

LLM 大語(yǔ)言模型代碼調(diào)試

破解AI唇語(yǔ)同步密碼：SyncNet論文核心原理解析

SyncNet通過(guò)自監(jiān)督雙流CNN架構(gòu)，將0.2秒的音頻與視頻分別轉(zhuǎn)換為嵌入向量，在聯(lián)合嵌入空間中學(xué)習(xí)其同步關(guān)系。該方法無(wú)需人工標(biāo)注即可檢測(cè)音視頻同步偏差，并應(yīng)用于多人場(chǎng)景下的說(shuō)話人識(shí)別。通過(guò)對(duì)比損失與滑動(dòng)窗口策略，模型能高精度判定偏移量并修復(fù)同步問(wèn)題，適用于廣播、視頻會(huì)議等場(chǎng)景。

2025-10-13 09:00:00

AI唇語(yǔ)CNN架構(gòu)音視頻同步

為何上下文成為人工智能領(lǐng)域的“新貴”：從 RAG 到上下文工程

在智能系統(tǒng)的構(gòu)建中，上下文而非計(jì)算能力，才是驅(qū)動(dòng)價(jià)值的核心“貨幣”要素。

2025-10-13 08:00:00

人工智能上下文工程 RAG

你使用的Nano?Banana安全嗎？

Nano Banana作為谷歌最新推出的人工智能工具，在激發(fā)用戶創(chuàng)造力的同時(shí)，也帶來(lái)了一系列潛在風(fēng)險(xiǎn)，包括隱私泄露、深度偽造、網(wǎng)絡(luò)犯罪等問(wèn)題，并可能加劇能源消耗。因此，用戶應(yīng)該明智而謹(jǐn)慎地使用。本文對(duì)使用Nano Banana時(shí)應(yīng)注意的安全隱患及相應(yīng)的防范措施進(jìn)行了探討。

2025-10-11 08:00:00

圖像編輯圖像生成谷歌

超越代碼：用于AI工具，實(shí)現(xiàn)軟件架構(gòu)現(xiàn)代化

本文將探討如何運(yùn)用AI輔助實(shí)現(xiàn)軟件架構(gòu)現(xiàn)代化，結(jié)合具體示例展示AI如何協(xié)助達(dá)成這一目標(biāo)，包括提供一致且正確的架構(gòu)建議、幫助軟件團(tuán)隊(duì)逐步從遺留系統(tǒng)的泥潭中抽身出來(lái)。

2025-10-10 08:00:00

AI工具軟件架構(gòu)提示詞

DeepCode：靈活的AI編程智能體

本文從基本概述出發(fā)，介紹了DeepCode 這一自動(dòng)化AI 代碼生成平臺(tái)的三個(gè)典型模塊，其多智能體架構(gòu)、核心技術(shù)，以及如何安裝并演練到典型項(xiàng)目中，并最終總結(jié)了其優(yōu)劣勢(shì)。

2025-10-09 11:36:57

DeepCode AI編程智能體

AI隱私增強(qiáng)法：聊聊機(jī)器學(xué)習(xí)中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)與差分隱私

AI時(shí)代下，需要新的隱私保護(hù)技術(shù)保障數(shù)據(jù)安全。聯(lián)邦學(xué)習(xí)有望實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化，差分隱私（DP）則有助于增強(qiáng)個(gè)人隱私。本文將探討與二者相關(guān)的挑戰(zhàn)、實(shí)用工具以及新興趨勢(shì)，探討如何增強(qiáng)AI隱私保護(hù)。

2025-10-08 08:03:12

機(jī)器學(xué)習(xí)AI 人工智能

2026年自然語(yǔ)言處理（NLP）五大前沿趨勢(shì)：重塑未來(lái)交互格局

本文聚焦自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的五項(xiàng)前沿趨勢(shì)，深入剖析其技術(shù)內(nèi)核與應(yīng)用價(jià)值。這些趨勢(shì)正突破當(dāng)前技術(shù)瓶頸，將于2026年深刻重塑NLP的發(fā)展生態(tài)，為人機(jī)交互及行業(yè)應(yīng)用帶來(lái)革命性變革。

2025-10-06 08:00:00

自然語(yǔ)言處理 NLP 知識(shí)圖譜

語(yǔ)言模型為何會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)？

本文探討論文《語(yǔ)言模型為何會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)？》中的五個(gè)發(fā)現(xiàn)。本文就語(yǔ)言模型幻覺(jué)的成因和持續(xù)性提供了幾個(gè)富有洞察力的總體啟示，我們將逐一探討其中的五點(diǎn)。

2025-10-03 08:34:14

語(yǔ)言模型人工智能幻覺(jué)

構(gòu)建解決實(shí)際問(wèn)題的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的實(shí)用技巧

本文闡述了構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的核心原則，強(qiáng)調(diào)優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)優(yōu)先于復(fù)雜算法、以問(wèn)題導(dǎo)向驅(qū)動(dòng)開發(fā)，并倡導(dǎo)從簡(jiǎn)入手、逐步優(yōu)化的路徑。還對(duì)構(gòu)建具有實(shí)際影響力的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行了探討，包括明確目標(biāo)、獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)、規(guī)劃部署流程及持續(xù)維護(hù)模型，為提升機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)效性與可持續(xù)性提供全面指導(dǎo)。

2025-09-30 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)ML

代理AI是網(wǎng)絡(luò)安全的福還是禍？

本文深入討論代理AI在網(wǎng)絡(luò)安全方面的優(yōu)劣勢(shì)，實(shí)現(xiàn)的路線圖，需注意的事項(xiàng)，常見(jiàn)的攻擊與對(duì)策，重要的指標(biāo)，以及在實(shí)際應(yīng)用中的案例。

2025-09-29 08:00:00

代理AI 網(wǎng)絡(luò)安全人工智能

盤點(diǎn)GitHub平臺(tái)上最具影響力的LLM數(shù)據(jù)集

深入探索GitHub代碼庫(kù)中的頂級(jí)大型語(yǔ)言模型（LLM）數(shù)據(jù)集，助力各類AI項(xiàng)目突破性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)技術(shù)升級(jí)。

2025-09-28 06:35:57

GitHub代碼庫(kù)大型語(yǔ)言模型 LLM

深入解析X平臺(tái)的推薦算法：“For You”信息流如何運(yùn)作

X平臺(tái)開放了“For You”Feed算法代碼，揭示了聲譽(yù)評(píng)分、TweetCred系統(tǒng)、隱藏標(biāo)簽等機(jī)制對(duì)內(nèi)容傳播的影響。藍(lán)標(biāo)認(rèn)證、視頻內(nèi)容、高價(jià)值互動(dòng)等可以獲得算法優(yōu)勢(shì)，創(chuàng)作者可以制定相應(yīng)策略，創(chuàng)造高價(jià)值內(nèi)容，擴(kuò)大受眾群體。

2025-09-26 08:18:23

算法推薦系統(tǒng)X平臺(tái)

解鎖大模型超能力：PagedAttention協(xié)助破解內(nèi)存迷宮

大模型極耗內(nèi)存，但PagedAttention解決了這個(gè)難題，讓AI應(yīng)用運(yùn)行速度更快、成本更低、效率更高。

2025-09-25 07:06:22

大模型 AI 聊天機(jī)器人

庖丁解?！笍乩斫舛鄬痈兄獧C(jī)（MLP）的內(nèi)部機(jī)制

本文將詳細(xì)介紹多層感知機(jī)（MLP）工作原理，闡述其因感知器局限而生，講解其架構(gòu)組件、可訓(xùn)練參數(shù)，剖析前向與反向傳播工作原理，分析MLP的優(yōu)劣勢(shì)及適用與不適用場(chǎng)景。?

2025-09-24 08:03:22

多層感知機(jī)MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

探索15個(gè)Nano Banana圖像創(chuàng)作的提示詞

本文介紹了谷歌的圖像生成模型Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image），分享了10個(gè)圖像生成和5個(gè)圖像編輯的提示詞，旨在幫助用戶充分發(fā)掘其潛力，并提供了使用技巧，鼓勵(lì)用戶發(fā)揮創(chuàng)造力。?

2025-09-23 08:05:44

圖像生成模型納米香蕉 LLM

我不知道，Claude寫的！新手的PR徹底讓全網(wǎng)開發(fā)者抓狂！資深工程師警告：新人用AI更容易翻車!反而是老手越來(lái)越強(qiáng)，弱者越弱

歸根結(jié)底，編程是一件系統(tǒng)工程。而 AI 目前也只是從海量公開的代碼中學(xué)習(xí)到了部分概率分布而已。如果想要真正支棱起來(lái)，下面這幾項(xiàng)都是需要開發(fā)者所注意的。

2025-09-22 19:37:15

如何采用Kimi Slides快速而免費(fèi)地創(chuàng)建PPT?

對(duì)許多人來(lái)說(shuō)，制作PPT是一項(xiàng)既耗時(shí)又費(fèi)力的任務(wù)。最新推出的Kimi Slides可以解決這一難題。它完全免費(fèi)、操作簡(jiǎn)單，不僅支持一鍵生成可下載的PPT，還能采用現(xiàn)有數(shù)據(jù)靈活生成PPT。雖然存在模板有限等局限，但可以快速生成可以編輯的初稿，為用戶節(jié)省大量時(shí)間。?

2025-09-22 08:24:40

人工智能助手聊天機(jī)器人人工智能工具

AI驅(qū)動(dòng)的用戶體驗(yàn)及用戶界面設(shè)計(jì)：現(xiàn)代應(yīng)用程序設(shè)計(jì)的創(chuàng)新突破

Stitch 是一個(gè)可依據(jù)簡(jiǎn)單提示或一張圖片創(chuàng)建用戶界面（UI）的平臺(tái)。它誕生于“氛圍編程”逐漸興起的背景下。“氛圍編程” 是一種借助AI模型，僅通過(guò)簡(jiǎn)單提示就能生成代碼的開發(fā)過(guò)程。

2025-09-22 08:18:24

AI驅(qū)動(dòng)氛圍編程 Stitch

區(qū)塊鏈：安全身份驗(yàn)證的未來(lái)

區(qū)塊鏈身份驗(yàn)證正徹底改變身份安全態(tài)勢(shì)，消除密碼、中心化數(shù)據(jù)庫(kù)和第三方控制的必要性。借助去中心化身份標(biāo)識(shí)（DID）、可驗(yàn)證憑證（VC）與自主主權(quán)身份（SSI）。

2025-09-19 10:47:13

區(qū)塊鏈身份驗(yàn)證 SSI

每周七億人使用 ChatGPT！他們究竟在用它做什么？

ChatGPT用戶行為全景解析與實(shí)用指南。本文將基于這份報(bào)告，系統(tǒng)梳理用戶使用ChatGPT的核心任務(wù)類型、提供可直接復(fù)用的實(shí)用提示模板，并解讀報(bào)告中的關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)及其背后的影響。

2025-09-19 10:42:07

ChatGPT OpenAI 人工智能

Google AI 推出代理支付協(xié)議（AP2）：一種支持跨商戶與錢包互操作的AI代理結(jié)算開放協(xié)議

AP2為代理生態(tài)系統(tǒng)提供了一種具體的、基于加密的方法來(lái)證明用戶授權(quán)，將其與商戶簽名的購(gòu)物車綁定，并向發(fā)卡機(jī)構(gòu)提供可審計(jì)的記錄—而無(wú)需將開發(fā)者鎖定在單一?；蛑Ц斗绞街?。如果代理將代表我們購(gòu)買物品，這正是支付系統(tǒng)所需的證據(jù)路徑。

2025-09-18 11:56:50

AP2 代理生態(tài)系統(tǒng)代理支付協(xié)議

Python構(gòu)建AI語(yǔ)音與文本互轉(zhuǎn)輔助工具的方法

AI驅(qū)動(dòng)的無(wú)障礙工具可發(fā)揮作用。從實(shí)時(shí)字幕到自適應(yīng)閱讀支持，AI正使課堂更具全納性。

2025-09-18 08:43:48

AI驅(qū)動(dòng)Python AI語(yǔ)音

擔(dān)心AI會(huì)搶走工作崗位？工作的新趨勢(shì)已經(jīng)到來(lái)！

生成式人工智能對(duì)不同層級(jí)員工的影響呈現(xiàn)顯著差異，各級(jí)人士應(yīng)如何應(yīng)對(duì)？

2025-09-17 08:00:00

生成式人工智能 AI 企業(yè)人才策略

如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)圖像展示效果

本文討論當(dāng)前AI圖像增強(qiáng)領(lǐng)域最常被使用的五種重要算法，以及我們?cè)撊绾卧诂F(xiàn)實(shí)場(chǎng)景與需求中使用它們。

2025-09-16 07:04:00

算法人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

循環(huán)網(wǎng)絡(luò)能否提升推理能力？分層推理模型已經(jīng)問(wèn)世！

闡釋分層推理模型的核心內(nèi)涵，剖析其技術(shù)特性，并論證其在推動(dòng)AGI落地進(jìn)程中的領(lǐng)先地位。

2025-09-15 09:43:33

分層推理模型循環(huán)網(wǎng)絡(luò)推理

人格陷阱：AI如何假裝人類

很多人對(duì)于AI聊天機(jī)器人存在著根本性誤解。AI生成的結(jié)果并不必然特殊、權(quán)威或者準(zhǔn)確，而且在很大程度上取決于用戶如何引導(dǎo)對(duì)話。作為預(yù)測(cè)機(jī)器，它們擅長(zhǎng)的不是契合現(xiàn)實(shí)，而是生成最適合問(wèn)題的“套路式”答案。

2025-09-15 08:00:57

AI聊天機(jī)器人大模型

Memory-R1：強(qiáng)化學(xué)習(xí)如何大幅提升 LLM 記憶 Agent 能力

大語(yǔ)言模型（LLMs）已成為眾多 AI 突破的核心技術(shù)，廣泛應(yīng)用于聊天機(jī)器人、編程助手、問(wèn)答系統(tǒng)、創(chuàng)意寫作等領(lǐng)域。然而，盡管功能強(qiáng)大，這些模型仍然是無(wú)狀態(tài)的：每次查詢都是獨(dú)立的，無(wú)法記住之前的交互內(nèi)容。受到固定上下文窗口的限制，它們無(wú)法在長(zhǎng)時(shí)間對(duì)話或跨會(huì)話任務(wù)中積累持久記憶，更難以基于復(fù)雜的歷史信息進(jìn)行推理。

2025-09-11 06:57:11

大語(yǔ)言模型 LLMs Memory-R1

如何使用Gradio快速搭建AI演示

在本教程中，將詳細(xì)介紹如何在短時(shí)間內(nèi)運(yùn)用Gradio構(gòu)建AI演示。完成本教程的學(xué)習(xí)后，開發(fā)者將能夠搭建一個(gè)可供任意用戶進(jìn)行測(cè)試的實(shí)時(shí)演示系統(tǒng)。

2025-09-10 08:03:10

Gradio 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

幫助求職者優(yōu)化簡(jiǎn)歷的十個(gè)ChatGPT提示

ChatGPT簡(jiǎn)歷提示是旨在讓AI智能體協(xié)助求職者撰寫、編輯或優(yōu)化簡(jiǎn)歷各部分的一系列特定指令。你可以將ChatGPT簡(jiǎn)歷提示視為實(shí)時(shí)待命的簡(jiǎn)歷導(dǎo)師，幫助求職者以最佳方式展現(xiàn)其個(gè)人成就、工作技能和知識(shí)經(jīng)驗(yàn)。

2025-09-08 07:26:35

ChatGPT簡(jiǎn)歷 AI智能體人工智能

毀譽(yù)參半的AI重建瀕危語(yǔ)言之路

目前，人工智能（AI）正在被用于研究手稿、音頻檔案和銘文，以重建失傳的語(yǔ)法、詞匯和發(fā)音。其支持者一致認(rèn)為這是一條復(fù)興之路，能夠?yàn)槿祟惿鐓^(qū)提供一種與語(yǔ)言遺產(chǎn)重新連接，也可能會(huì)產(chǎn)生看似準(zhǔn)確，實(shí)則不實(shí)用、甚至無(wú)意義的語(yǔ)言。甚至有人認(rèn)為，這種機(jī)械的靜態(tài)記錄，會(huì)讓語(yǔ)言的消失不可逆轉(zhuǎn)。

2025-09-08 07:17:13

人工智能 AI 大語(yǔ)言模型

從簡(jiǎn)單查找到代理推理：聊聊智能RAG系統(tǒng)的興起

本文將按照演進(jìn)順序探討各主要RAG架構(gòu)，討論各種新架構(gòu)如何繼承前續(xù)方案并解決自身局限性，同時(shí)通過(guò)可視化圖表介紹每種架構(gòu)所需解決的問(wèn)題及解決方案。

2025-09-05 08:21:39

RAG 檢索增強(qiáng)生成大語(yǔ)言模型

Agentic AI系統(tǒng)：靜態(tài)工作流程緣何逐步退場(chǎng)？

本文將深入剖析這兩種人工智能范式的差異，結(jié)合含代碼片段的實(shí)例展開說(shuō)明，并闡釋代理式系統(tǒng)為何能重新定義并提升自動(dòng)化標(biāo)準(zhǔn)。

2025-09-05 08:15:54

Agentic AI 代理式人工智能靜態(tài)人工智能

構(gòu)建切實(shí)有用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的七個(gè)提示

構(gòu)建能夠切實(shí)解決實(shí)際問(wèn)題的機(jī)器學(xué)習(xí)模型不僅僅需要在測(cè)試時(shí)取得高準(zhǔn)確率得分，更需要構(gòu)建能夠在生產(chǎn)環(huán)境中持續(xù)運(yùn)行的系統(tǒng)。?本文介紹了七個(gè)實(shí)用技巧，幫助你專注于構(gòu)建能夠提供可靠業(yè)務(wù)價(jià)值而非僅僅追求出色指標(biāo)的模型。讓我們開始吧！

2025-09-04 08:06:34

機(jī)器學(xué)習(xí)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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