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共 7603 條

AI賦能低代碼革命：n8n實戰(zhàn)打造智能工作流自動化

n8n是一個源代碼開放的低代碼工作流自動化平臺，它將人工智能功能與業(yè)務流程自動化相結合。換句話說，它允許你連接各種應用程序、服務和大型語言模型（LLM）來創(chuàng)建自動化工作流。N8n提供超過1000種集成，包括Google Workspace、Slack、WhatsApp和Notion。你可以在??此處?探索所有可用的集成。?

2025-07-01 08:17:16

n8n 人工智能自動化

HTTP/3如何擊敗了HTTP/2？

目前，HTTP/3已面市，它并非單純的升級，而是對用戶數(shù)據(jù)報協(xié)議（UDP）的重新設計。下面，讓我們來詳細了解真實用戶的使用感受，以及廣泛的互聯(lián)網(wǎng)性能監(jiān)控。

2025-07-01 07:53:47

HTTP/3 數(shù)據(jù)報協(xié)議數(shù)據(jù)傳輸

甭提靜態(tài)AI了，MIT新框架讓模型具備自學能力

話雖如此，SEAL并非萬能解決方案。比如它可能存在“災難性遺忘”，即持續(xù)的重訓練周期可能導致模型學習早期知識。

2025-06-30 13:10:37

內容工作流自動化工具n8n vs LangGraph：哪個更好？

本文對n8n和LangGraph這兩種內容工作流自動化工具進行比較。二者各有側重，n8n利于跨系統(tǒng)自動化，LangGraph擅長復雜邏輯處理，可以互補提升人工智能驅動的創(chuàng)作效率。

2025-06-30 08:31:08

n8n LangGraph 人工智能

分布式機器學習的五大流行框架

我們在本文中將介紹五種最流行的分布式機器學習框架，它們可以幫助我們擴展機器學習工作流程。每個框架都針對你的特定項目需求提供不同的解決方案。

2025-06-30 08:21:58

機器學習 DML PyTorch

從OCR瓶頸到結構化理解來有效提升RAG的效果

當人們探討如何讓人工智能系統(tǒng)更好地從文檔中查找和使用信息時，通常關注的是令人矚目的算法和前沿的大型語言模型。但問題是：如果文本提取的質量很差，那么后續(xù)的努力都將付諸東流。本文探討OCR質量如何影響檢索增強生成（RAG）系統(tǒng)，尤其是在處理掃描文檔和PDF文件的常見場景時。

2025-06-27 08:14:05

檢索增強生成 RAG 人工智能

Windsurf SWE-1：AI驅動的軟件工程與無代碼開發(fā)的未來

Windsurf SWE-1 不僅僅是一個開發(fā)者工具。它代表了軟件工程的未來。將人工智能與無代碼開發(fā)相結合，幫助經(jīng)驗豐富的開發(fā)者和沒有編碼技能的人員構建強大的應用程序。Windsurf SWE-1 通過融合速度、可訪問性和創(chuàng)新，樹立了新標準，從而變革了軟件開發(fā)。

2025-06-27 08:05:24

人工智能 SWE-1 開發(fā)者工具

“遠超預期”：Midjourney在迪士尼和環(huán)球影業(yè)提起訴訟之際發(fā)布首款人工智能（AI）視頻模型

隨著此次視頻模型的推出，這家起步不久名為“Midjourney”的小型初創(chuàng)公司已經(jīng)成功躋身于當下炙手可熱的人工智能視頻賽道之上。但與此同時，比較不幸的是，它剛啟動就面臨著來自兩家全球超大型娛樂公司的嚴峻法律挑戰(zhàn)。

2025-06-26 08:36:08

視頻生成模型人工智能 Midjourney

讓文本自己變得更好：OpenEvolve 驅動的 LLM 內容持續(xù)進化指南

本文將要介紹的是 OpenEvolve——Google AlphaEvolve 論文的開源實現(xiàn)，重點展示如何將其應用于內容創(chuàng)作。它在后臺運用"嘗試組合，探索不同路徑"的方法來優(yōu)化 LLM 提示。

2025-06-26 08:23:47

LLM 人工智能大語言模型

LLM的關鍵轉折：LAM，究竟是什么？

迄今為止，LLM 是無狀態(tài)的——它們無法自行采取行動、適應環(huán)境或與工具交互。但 LAMs 的出現(xiàn)，正在使智能體能夠執(zhí)行更復雜的操作，甚至能在圖形用戶界面（GUI）中自主導航。

2025-06-25 14:18:36

七大免費 AI 圖像生成器：哪款工具更勝一籌？

本文將介紹我個人使用過的七大工具、我喜歡和討厭它們的地方以及根據(jù)你的需求應使用哪款工具。

2025-06-25 08:10:54

AI圖像生成器 AI工具圖像生成

關于超級智能AI，“AI教父”Geoffrey Hinton這樣說！

在近期的一次對話中，杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）對即將來臨的超級智能人工智能時代的多元可能性展開探討，涵蓋其潛在危險、社會風險以及對人類的深遠意義。

2025-06-25 08:00:05

人工智能大型語言模型 LLM

大型語言模型微調全攻略：從理論到實戰(zhàn)的終極指南

想象你擁有一個像GPT-3或Llama 3這樣強大的LLM，它已在互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的文本上進行了預訓練，能回答一般問題、創(chuàng)作文本、總結文章、翻譯語言。微調的目標是讓這位“通才”成為特定領域的“專家”。

2025-06-24 08:52:54

大型語言模型 LLM 后訓練

LLM智能機制解析：揭開“引擎蓋下”的技術本質

深入探究LLM的內部運作機制，明確其與人類思維的本質差異，成為理解人工智能技術邊界的關鍵。本文將以“他怎么了？（P > 0.05）”這一網(wǎng)絡梗為例，剖析LLM展現(xiàn)的技術能力及其背后的計算邏輯，揭示其與人類意識本質上的區(qū)別。

2025-06-24 08:22:20

LLM 大型語言模型人工智能

AI智能體架構：模式、應用和實施指南

隨著AI系統(tǒng)從狹隘的應用發(fā)展到復雜的推理引擎，架構選擇決定了它們處理不確定性、集成新功能以及在動態(tài)環(huán)境中運行的能力。本指南將探討基本模式，并提供實用的實施見解。

2025-06-23 08:17:54

AI 智能體編排器

微軟發(fā)布Code Researcher：用于大型系統(tǒng)代碼與提交歷史的深度研究智能體

最近，關注焦點進一步轉向如何讓這些智能體處理更復雜的挑戰(zhàn)，尤其是那些與規(guī)模大、復雜度高的軟件環(huán)境相關的問題。其中包括基礎系統(tǒng)軟件，相關變更不僅需要理解當前代碼，還需要了解其架構上下文、相互依賴項以及歷史演進過程。

2025-06-23 08:05:39

智能體大語言模型 AI

企業(yè)級語言模型自托管優(yōu)秀實踐

大型語言模型 (LLMs) 正在為各類應用提供強大支持，覆蓋范圍從聊天機器人、流程代理到智能自動化工具。盡管檢索增強生成（RAG）、工具調用以及多代理協(xié)作機制非常重要，但它們都依賴于一個核心引擎：基礎 LLM。

2025-06-20 08:19:53

大型語言模型 LLMs RAG

缺失的基礎設施層：為什么人工智能的下一次進化需要分布式系統(tǒng)思維

本文旨在探討，為何投資成熟的人工智能基礎設施，較之于持續(xù)在應用程序層解決基礎設施問題，更能形成競爭優(yōu)勢。?

2025-06-20 08:01:02

人工智能微服務 AI

DeepCoder-14B：提升開發(fā)者生產(chǎn)力與創(chuàng)新的開源AI模型

DeepCoder-14B 是一個專為代碼生成而設計的大型語言模型 (LLM)。它是由?? Agentica??? 和?? Together AI?? 合作開發(fā)的。它擁有140億參數(shù)，比像OpenAI擁有數(shù)千億參數(shù)的GPT-4這樣的一些大型AI模型要小。

2025-06-19 08:02:13

大型語言模型 LLM AI??

公共Wi-Fi潛藏風險的原因及自我防護策略

我們將深入探討接入開放網(wǎng)絡時實際會發(fā)生的狀況。之后，還會介紹一系列切實可行的措施，即便你難以抵御免費Wi-Fi標識的誘惑，也能通過利用這些策略來保障自身網(wǎng)絡安全。

2025-06-19 07:56:34

Wi-Fi 網(wǎng)絡安全網(wǎng)絡連接

Agentic 編程：Google 的 Jules 對比 Claude Code，究竟如何？

Jules 在理解我意圖方面不如 Claude 靈巧，但只要稍微加強 prompt 工程，它也能完成任務。整個迭代流程因為要走 PR，確實比 Claude 慢一些，但這是更“工業(yè)級”的工作流。

2025-06-18 13:07:01

Agentic Jules Claude

AI記憶革命：能否突破數(shù)據(jù)牢籠，媲美人腦的適應性？?

本文旨在全面介紹開源框架Titans。Titans是一種為LLM配備受人類啟發(fā)的記憶的新架構，它能夠在測試期間進行自我學習和更新。

2025-06-18 08:26:01

Titans LLM 人工智能

使用谷歌的最新應用程序，免費本地運行LLM

谷歌AI Edge Gallery是一個實驗性的應用程序，可以徹底改變安卓手機。該應用程序充當了連接用戶和Hugging Face模型的橋梁。它允許直接下載和本地執(zhí)行生成式AI模型。這個助手會一直陪著你，完全在你的掌控之內。

2025-06-18 08:12:14

LLM AI模型人工智能

OpenAI?o3?pro?vs?Gemini?2.5?pro：得分相差不大，更推薦使用Gemini 2.5 Pro

在人工智能推理模型領域的激烈競爭中，OpenAI的o3-pro與谷歌的Gemini 2.5 Pro正在爭奪高級推理和多模態(tài)能力的最佳頭銜。本文將對這兩個人工智能推理模型在性能、功能、成本和行業(yè)用例方面的表現(xiàn)進行比較。

2025-06-17 08:40:44

Gemini 2.5 OpenAI 人工智能

關于AI區(qū)塊鏈的一切：哪些是真，哪些是假？

去中心化意味著單點故障也將不復存在，同時帶來更高的透明度和用戶控制權，以及人人皆可訪問的平權體驗。所以讓我們有請AI區(qū)塊鏈——一個更具彈性、公平性及可持續(xù)性的AI新世界。

2025-06-17 08:28:45

去中心化 AI區(qū)塊鏈人工智能

如何在本地運行量化版的DeepSeek-R1-0528？

本文介紹了使用Ollama和WebUI在本地運行量化版的 DeepSeek-R1-0528 模型。

2025-06-16 08:11:47

WebUI Ollama DeepSeek

使用FastAPI和Redis緩存加速機器學習模型服務

本文將展示如何解決這個問題，因此將構建一個基于FastAPI的機器學習服務，并集成Redis緩存，以便在毫秒級的時間內迅速返回重復的預測結果。

2025-06-16 07:55:29

機器學習 FastAPI Redis

馴服AI幻覺：通過人在循環(huán)（HITL）測試減輕AI應用中的幻覺

我們該如何馴服這只“幻覺野獸”呢？答案是使用人在循環(huán)（Human-in-the-Loop，HITL）測試。

2025-06-13 08:06:41

人工智能 HITL測試 AI

如何在五分鐘內免費做成寶寶播客？

我為朋友制作了一個寶寶播客，你猜怎么著？只花了不到5分鐘！我在這篇博文中將介紹如何使用ChatGPT和Hedra AI自行制作寶寶播客，完全免費，而且超級簡單。

2025-06-13 07:58:58

ChatGPT Hedra AI 生成式AI

簡易實用項目攻略：如何創(chuàng)建集文檔問答、摘要、轉錄、翻譯與提取于一身的AI門戶

本文我們將共同了解如何將整個項目拼湊起來，介紹技術選型理由，以及如何將其運行起來。不必擔心，所有內容均為開源，且不涉及任何AI“黑話”。

2025-06-12 08:24:57

OpenAI 大模型 AI工具

保護由AI代理創(chuàng)建的軟件：下一個安全范式

本文旨在研究這一范式轉變所帶來的新挑戰(zhàn)，以及為應對代理式人工智能環(huán)境，必須實施的人機協(xié)同審查機制。?

2025-06-12 08:15:24

代理式人工智能 Agentic AI GenAI

告別中心云：構建分布式聯(lián)邦AI的三大技術支柱?

本文將探討不斷發(fā)展的去中心化人工智能領域：聯(lián)邦學習的工作原理、其前景和問題所在，以及為什么它可能預示著人工智能中道德和可擴展隱私流程的新興未來。

2025-06-11 08:32:44

人工智能機器學習邊緣計算

谷歌推出的AI Overview和AI Mode對內容創(chuàng)作者來說意味著什么？

本文將深入探討什么是AI Overview和AI Mode，并討論它們對內容創(chuàng)作者的影響，還將探討內容創(chuàng)作者如何應對谷歌采用人工智能帶來的沖擊。

2025-06-11 08:28:34

人工智能 AI Mode AI

七種方式讓你的AI編碼結果更靠譜

對于AI輔助開發(fā)這一未知領域兼全新技能類型，開發(fā)者和技術領導者們該如何破局？以下七種方式也許能夠帶來一點啟示。

2025-06-10 08:30:50

AI編碼助手 AI輔助開發(fā)大模型

人工智能驅動的智能合約：自動化決策的未來

基于人工智能的智能合約通過融合人工智能與區(qū)塊鏈技術，實現(xiàn)了合約執(zhí)行的自動化與功能強化。?

2025-06-10 08:26:00

人工智能智能合約區(qū)塊鏈

奇作！現(xiàn)在的AI腳本僵化臃腫、萬金油、一遇混亂就崩潰！騎單車荷蘭一日游，竟然改變了我對AI的看法：MCP、A2A應該是這樣！

關于 AI Coding，人們只注意到了 AI for Code，卻忽略了真正重要的基礎設施反而是 Code for AI。

2025-06-09 17:35:59

Cursor1.0 發(fā)布引熱議！高風險后臺智能體埋雷點，網(wǎng)友：用VS Code分叉是戰(zhàn)略性錯誤！最多150萬付費用戶！

安全與信任的問題依舊沒有解決。比如這次推出的 Background Agent 帶來的“提示注入風險”已被 Cursor 自己寫在文檔中，這是社區(qū)高度關注的技術與倫理隱患。讓用戶在“新功能”和“安全風險”中做選擇，同樣是一個影響產(chǎn)品體驗的雷點。

2025-06-09 14:13:54

Cursor1.0 智能 VS Code

多模態(tài)LLM+RAG：突破生成瓶頸的下一代AI架構革命?

基于我以前關于LLM、檢索增強生成（RAG）和高級RAG技術的文章中的基礎概念，本文將著手探討下一個領域——多模態(tài)LLM。

2025-06-09 08:42:23

LLM 大型語言模型 MLLM

RAG、向量數(shù)據(jù)庫和LLM搜索：人工智能驅動商業(yè)智能的未來

RAG通過集成知識檢索提升LLM性能，解決其無法及時納入最新或專有信息的問題，尤其在客戶服務領域影響顯著。向量數(shù)據(jù)庫則支持快速相似性搜索，理解查詢語義。LLM搜索將超越關鍵字匹配，提供有意義且可操作的對話式答案。?

2025-06-06 08:39:15

LLM RAG 向量數(shù)據(jù)庫

如何重構復雜的代碼庫 – 面向開發(fā)人員的實用指南?

本文將詳細介紹重構復雜代碼庫的步驟，包括設定目標、編寫測試、拆分模塊、驗證更改、確保功能有效及關注性能等，還會展示如何利用人工智能工具加速審核。遵循這些步驟，可將復雜脆弱的代碼轉化為團隊易維護、可靠的代碼庫。?

2025-06-06 08:36:21

人工智能代碼重構代碼庫

被瘋傳的“惡趣味”：看Copilot這款“熊孩子”把微軟工程師逼瘋！Agent 剛上線就翻車？網(wǎng)友：微軟工程師成了“人肉保姆”

本周，微軟正式上線了 GitHub Copilot Agent 公測版本。官方介紹說，這是一個基于大語言模型的智能助手，能夠勝任中低復雜度的開發(fā)任務，比如新增功能、修 Bug、擴充測試、優(yōu)化文檔，甚至可以自動提交代碼 PR。

2025-06-05 13:16:22

Copilot Agent 微軟

使用Claude 4提升程序員生產(chǎn)力的五種高級方式

本文介紹了如何將Claude 4 整合到你的工作流程中，以便在幾分鐘內解決復雜的編程難題，并大幅提升生產(chǎn)力。

2025-06-05 09:55:08

Claude 4 程序員 AI模型

如何為數(shù)百萬用戶構建可擴展性系統(tǒng)

本文將討論業(yè)界如何利用故障轉移、自動擴展、微服務和可觀察性，來構建日常處理數(shù)百萬級用戶請求的系統(tǒng)，并實現(xiàn)高可用性。

2025-06-05 09:50:50

微服務可擴展性系統(tǒng)架構

IT技術人必知的八大專業(yè)AI模型

本文將介紹八種正在重塑數(shù)字格局并可能塑造我們未來的專業(yè)AI模型。

2025-06-04 08:31:48

大型語言模型 LLMs AI助手??

實用指南：構建基于RAG的聊天機器人

本文介紹了如何使用檢索增強生成（RAG）構建一個快速、經(jīng)濟高效的聊天機器人。?

2025-06-04 08:21:28

檢索增強生成 RAG 聊天機器人

機器學習輕量化加速的五大核心技術突破?

本文將深入研究修剪、量化、蒸餾等輕量化機器學習的五種核心技術，從而使你的神經(jīng)網(wǎng)絡更高效、更易于部署。

2025-06-03 08:45:25

機器學習神經(jīng)網(wǎng)絡神經(jīng)網(wǎng)絡

八種方法讓現(xiàn)代JavaScript發(fā)揮更大效益

本文從每位JavaScript開發(fā)人員所需掌握的基礎語法與特性，延伸至不容忽視的高級概念，梳理出充分運用JavaScript的八種方式。

2025-06-03 08:33:53

JavaScript 函數(shù)式操作符人工智能編程

LLM可以在沒有采用強化學習或大型數(shù)據(jù)集的情況下學習推理嗎？

LLM能否通過學習自己生成的推理痕跡來提高推理能力？他們提出了“??思考、修剪、訓練??”（TPT）框架，允許LLM使用精心選擇的自生成數(shù)據(jù)迭代地改進它們的推理能力。?

2025-05-30 10:50:27

LLM 人工智能大型語言模型

更新改造遺留代碼庫：AI輔助的代碼解讀開發(fā)者指南

本文介紹了使用 AI 輔助的開發(fā)實踐更新改造遺留代碼庫的幾個實用策略，并探究了高效遷移的實際案例研究和技術方法。

2025-05-30 10:34:00

AI 輔助遺留代碼庫人工智能

AlphaEvolve: 谷歌DeepMind邁向通用人工智能（AGI）的突破性一步

AlphaEvolve的核心是一個由大型語言模型（LLM）驅動的自我進化流程。該流程不僅僅生成輸出，還能夠跨代對代碼進行變異、評估、選擇和改進。AlphaEvolve從一個初始程序開始，通過引入精心設計的變更進行迭代優(yōu)化。

2025-05-29 08:19:49

大型語言模型 LLM 人工智能

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