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共 7748 條

利用MCP創(chuàng)建AI代理：C# 實踐指南

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”：基于計算機視覺的自主漫游車實戰(zhàn)

本文將提供完整的漫游車搭建試驗指南，展現(xiàn)地面機器人平臺（運行帶有MAVLink協(xié)議的ArduPilot固件的探測車）的目標跟蹤能力。

2025-10-30 10:26:23

ArduRover 計算機視覺漫游車

掌握RAG系統(tǒng)的七個優(yōu)秀GitHub存儲庫

本文探討了LangChain、LlamaIndex、Haystack等多個開源RAG框架以及GitHub存儲庫，幫助開發(fā)人員掌握RAG技術。這些開源項目覆蓋全流程，兼具靈活性與穩(wěn)定性，通過功能解析和代碼實例，為構建高效RAG系統(tǒng)提供工具與指導，是人工智能開發(fā)領域的重要資源。

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 通過將大型語言模型（Large Language Model, LLM）的能力與實際開發(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提升軟件構建效率。

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：基本原理、檢測及防御方法

學習AI工具如何在代碼、測試和架構中產生邏輯錯誤，并探索檢測和預防這些幻覺的方法。

2025-10-27 13:18:56

AI生成 AI工具 AI輔助開發(fā)

當前值得了解的七大優(yōu)秀Java微框架

Java微框架素以輕量化、極簡設計聞名，專注于性能、云原生功能與開發(fā)者體驗，不僅適用于構建輕量級Web應用程序，且特別適配微服務架構。除了最主流的Spring Boot之外，更有多種框架能夠滿足不同需求。本文簡要介紹七款功能獨特、簡潔易用的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：為AI智能體構建內存架構

本文從數(shù)據(jù)科學和AI的相關基本概念出發(fā)，提出了大模型+矢量數(shù)據(jù)庫的 AI 智能體內存架構，并討論了該設計在檢索與響應效率等方面的優(yōu)勢，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 AI智能體

生產級ClaudeCode子代理團隊實施手冊公開！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)硪黄晒κ褂肁gent實現(xiàn)為團隊賦能的真實故事。有具體的背景和心路歷程、也有轉型前后的賬單對比和效率對比，更有期間的種種挑戰(zhàn)和思考心得，而作者也把用Agent進入生產級環(huán)境的實施手冊也公開了出來，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模型無縫集成到你的工作流程中，并輕松釋放創(chuàng)建動態(tài)Web應用程序的潛力。

2025-10-23 08:00:00

聊聊多模態(tài)訓練數(shù)據(jù)創(chuàng)建的八個挑戰(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)，包括時間對齊問題以及模態(tài)間的上下文留存問題。若不能加以解決，這些挑戰(zhàn)會大大影響模型性能。

2025-10-22 08:00:00

多模態(tài)訓練數(shù)據(jù)

聯(lián)邦學習：無需共享原始數(shù)據(jù)訓練模型

聯(lián)邦學習作為協(xié)作式人工智能技術，其核心在于利用本地數(shù)據(jù)訓練模型，只共享更新內容而不是原始數(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)邦學習協(xié)作式人工智能機器學習

為何99%的企業(yè)AI集成嘗試遭遇失敗，又該如何成為那1%？

誰能將AI素養(yǎng)視為一項基礎技能，并為團隊提供工具、培訓和創(chuàng)新自由，誰就能在未來的市場上蓬勃發(fā)展。面向未來的業(yè)務不僅要應用AI，更要善于賦能員工和團隊，借此保持發(fā)展、繁榮并取得成功。

2025-10-20 08:00:00

AI應用聊天機器人

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

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方法。通過僅對正常流量進行訓練，該模型學習穩(wěn)健特征，并利用重建誤差識別異常。實驗表明，該方法對Shellcode零日攻擊的檢測率達到91.5%，AUC值為0.93，驗證了DAE在未知威脅檢測中的有效性。

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輔助編程的生產力悖論與破解之道

本文將探討工程團隊如何診斷代碼堆積問題，重新調整工作流程以發(fā)揮AI速度優(yōu)勢，同時避免犧牲代碼質量或加重開發(fā)者負擔。

2025-10-16 08:00:00

AI輔助編程 AI生成代碼 AI工具

如何通過防抖技術優(yōu)化JavaScript中的搜索功能

本文將重點介紹如何通過防抖技術來優(yōu)化應用程序的性能。

2025-10-15 08:00:00

防抖技術 JavaScript

LLM如何才能有助于調試代碼？

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

2025-10-14 08:00:00

LLM 大語言模型代碼調試

破解AI唇語同步密碼：SyncNet論文核心原理解析

SyncNet通過自監(jiān)督雙流CNN架構，將0.2秒的音頻與視頻分別轉換為嵌入向量，在聯(lián)合嵌入空間中學習其同步關系。該方法無需人工標注即可檢測音視頻同步偏差，并應用于多人場景下的說話人識別。通過對比損失與滑動窗口策略，模型能高精度判定偏移量并修復同步問題，適用于廣播、視頻會議等場景。

2025-10-13 09:00:00

AI唇語 CNN架構音視頻同步

為何上下文成為人工智能領域的“新貴”：從 RAG 到上下文工程

在智能系統(tǒng)的構建中，上下文而非計算能力，才是驅動價值的核心“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，也帶來了一系列潛在風險，包括隱私泄露、深度偽造、網絡犯罪等問題，并可能加劇能源消耗。因此，用戶應該明智而謹慎地使用。本文對使用Nano Banana時應注意的安全隱患及相應的防范措施進行了探討。

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，實現(xiàn)軟件架構現(xiàn)代化

本文將探討如何運用AI輔助實現(xiàn)軟件架構現(xiàn)代化，結合具體示例展示AI如何協(xié)助達成這一目標，包括提供一致且正確的架構建議、幫助軟件團隊逐步從遺留系統(tǒng)的泥潭中抽身出來。

2025-10-10 08:00:00

AI工具軟件架構提示詞

DeepCode：靈活的AI編程智能體

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

2025-10-09 11:36:57

DeepCode AI編程智能體

AI隱私增強法：聊聊機器學習中的聯(lián)邦學習與差分隱私

AI時代下，需要新的隱私保護技術保障數(shù)據(jù)安全。聯(lián)邦學習有望實現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化，差分隱私（DP）則有助于增強個人隱私。本文將探討與二者相關的挑戰(zhàn)、實用工具以及新興趨勢，探討如何增強AI隱私保護。

2025-10-08 08:03:12

機器學習 AI 人工智能

2026年自然語言處理（NLP）五大前沿趨勢：重塑未來交互格局

本文聚焦自然語言處理（NLP）領域的五項前沿趨勢，深入剖析其技術內核與應用價值。這些趨勢正突破當前技術瓶頸，將于2026年深刻重塑NLP的發(fā)展生態(tài)，為人機交互及行業(yè)應用帶來革命性變革。

2025-10-06 08:00:00

自然語言處理 NLP 知識圖譜

語言模型為何會產生幻覺？

本文探討論文《語言模型為何會產生幻覺？》中的五個發(fā)現(xiàn)。本文就語言模型幻覺的成因和持續(xù)性提供了幾個富有洞察力的總體啟示，我們將逐一探討其中的五點。

2025-10-03 08:34:14

語言模型人工智能幻覺

構建解決實際問題的機器學習模型的實用技巧

本文闡述了構建機器學習模型的核心原則，強調優(yōu)質數(shù)據(jù)優(yōu)先于復雜算法、以問題導向驅動開發(fā)，并倡導從簡入手、逐步優(yōu)化的路徑。還對構建具有實際影響力的機器學習解決方案關鍵環(huán)節(jié)進行了探討，包括明確目標、獲取高質量數(shù)據(jù)、規(guī)劃部署流程及持續(xù)維護模型，為提升機器學習項目實效性與可持續(xù)性提供全面指導。

2025-09-30 08:00:00

機器學習推薦系統(tǒng)ML

代理AI是網絡安全的福還是禍？

本文深入討論代理AI在網絡安全方面的優(yōu)劣勢，實現(xiàn)的路線圖，需注意的事項，常見的攻擊與對策，重要的指標，以及在實際應用中的案例。

2025-09-29 08:00:00

代理AI 網絡安全人工智能

盤點GitHub平臺上最具影響力的LLM數(shù)據(jù)集

深入探索GitHub代碼庫中的頂級大型語言模型（LLM）數(shù)據(jù)集，助力各類AI項目突破性能瓶頸，實現(xiàn)技術升級。

2025-09-28 06:35:57

GitHub代碼庫大型語言模型 LLM

深入解析X平臺的推薦算法：“For You”信息流如何運作

X平臺開放了“For You”Feed算法代碼，揭示了聲譽評分、TweetCred系統(tǒng)、隱藏標簽等機制對內容傳播的影響。藍標認證、視頻內容、高價值互動等可以獲得算法優(yōu)勢，創(chuàng)作者可以制定相應策略，創(chuàng)造高價值內容，擴大受眾群體。

2025-09-26 08:18:23

算法推薦系統(tǒng)X平臺

解鎖大模型超能力：PagedAttention協(xié)助破解內存迷宮

大模型極耗內存，但PagedAttention解決了這個難題，讓AI應用運行速度更快、成本更低、效率更高。

2025-09-25 07:06:22

大模型 AI 聊天機器人

庖丁解牛——透徹理解多層感知機（MLP）的內部機制

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

2025-09-24 08:03:22

多層感知機 MLP 神經網絡

探索15個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個圖像生成和5個圖像編輯的提示詞，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!反而是老手越來越強，弱者越弱

歸根結底，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習到了部分概率分布而已。如果想要真正支棱起來，下面這幾項都是需要開發(fā)者所注意的。

2025-09-22 19:37:15

如何采用Kimi Slides快速而免費地創(chuàng)建PPT?

對許多人來說，制作PPT是一項既耗時又費力的任務。最新推出的Kimi Slides可以解決這一難題。它完全免費、操作簡單，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)省大量時間。?

2025-09-22 08:24:40

人工智能助手聊天機器人人工智能工具

AI驅動的用戶體驗及用戶界面設計：現(xiàn)代應用程序設計的創(chuàng)新突破

Stitch 是一個可依據(jù)簡單提示或一張圖片創(chuàng)建用戶界面（UI）的平臺。它誕生于“氛圍編程”逐漸興起的背景下?！胺諊幊獭?是一種借助AI模型，僅通過簡單提示就能生成代碼的開發(fā)過程。

2025-09-22 08:18:24

AI驅動氛圍編程 Stitch

區(qū)塊鏈：安全身份驗證的未來

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

2025-09-19 10:47:13

區(qū)塊鏈身份驗證 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用指南。本文將基于這份報告，系統(tǒng)梳理用戶使用ChatGPT的核心任務類型、提供可直接復用的實用提示模板，并解讀報告中的關鍵發(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、基于加密的方法來證明用戶授權，將其與商戶簽名的購物車綁定，并向發(fā)卡機構提供可審計的記錄—而無需將開發(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構建AI語音與文本互轉輔助工具的方法

AI驅動的無障礙工具可發(fā)揮作用。從實時字幕到自適應閱讀支持，AI正使課堂更具全納性。

2025-09-18 08:43:48

AI驅動 Python AI語音

擔心AI會搶走工作崗位？工作的新趨勢已經到來！

生成式人工智能對不同層級員工的影響呈現(xiàn)顯著差異，各級人士應如何應對？

2025-09-17 08:00:00

生成式人工智能 AI 企業(yè)人才策略

如何用神經網絡增強圖像展示效果

本文討論當前AI圖像增強領域最常被使用的五種重要算法，以及我們該如何在現(xiàn)實場景與需求中使用它們。

2025-09-16 07:04:00

算法人工智能神經網絡

循環(huán)網絡能否提升推理能力？分層推理模型已經問世！

闡釋分層推理模型的核心內涵，剖析其技術特性，并論證其在推動AGI落地進程中的領先地位。

2025-09-15 09:43:33

分層推理模型循環(huán)網絡推理

人格陷阱：AI如何假裝人類

很多人對于AI聊天機器人存在著根本性誤解。AI生成的結果并不必然特殊、權威或者準確，而且在很大程度上取決于用戶如何引導對話。作為預測機器，它們擅長的不是契合現(xiàn)實，而是生成最適合問題的“套路式”答案。

2025-09-15 08:00:57

AI聊天機器人大模型

Memory-R1：強化學習如何大幅提升 LLM 記憶 Agent 能力

大語言模型（LLMs）已成為眾多 AI 突破的核心技術，廣泛應用于聊天機器人、編程助手、問答系統(tǒng)、創(chuàng)意寫作等領域。然而，盡管功能強大，這些模型仍然是無狀態(tài)的：每次查詢都是獨立的，無法記住之前的交互內容。受到固定上下文窗口的限制，它們無法在長時間對話或跨會話任務中積累持久記憶，更難以基于復雜的歷史信息進行推理。

2025-09-11 06:57:11

大語言模型 LLMs Memory-R1

如何使用Gradio快速搭建AI演示

在本教程中，將詳細介紹如何在短時間內運用Gradio構建AI演示。完成本教程的學習后，開發(fā)者將能夠搭建一個可供任意用戶進行測試的實時演示系統(tǒng)。

2025-09-10 08:03:10

Gradio 人工智能機器學習

幫助求職者優(yōu)化簡歷的十個ChatGPT提示

ChatGPT簡歷提示是旨在讓AI智能體協(xié)助求職者撰寫、編輯或優(yōu)化簡歷各部分的一系列特定指令。你可以將ChatGPT簡歷提示視為實時待命的簡歷導師，幫助求職者以最佳方式展現(xiàn)其個人成就、工作技能和知識經驗。

2025-09-08 07:26:35

ChatGPT簡歷 AI智能體人工智能

毀譽參半的AI重建瀕危語言之路

目前，人工智能（AI）正在被用于研究手稿、音頻檔案和銘文，以重建失傳的語法、詞匯和發(fā)音。其支持者一致認為這是一條復興之路，能夠為人類社區(qū)提供一種與語言遺產重新連接，也可能會產生看似準確，實則不實用、甚至無意義的語言。甚至有人認為，這種機械的靜態(tài)記錄，會讓語言的消失不可逆轉。

2025-09-08 07:17:13

人工智能 AI 大語言模型

從簡單查找到代理推理：聊聊智能RAG系統(tǒng)的興起

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

2025-09-05 08:21:39

RAG 檢索增強生成大語言模型

Agentic AI系統(tǒng)：靜態(tài)工作流程緣何逐步退場？

本文將深入剖析這兩種人工智能范式的差異，結合含代碼片段的實例展開說明，并闡釋代理式系統(tǒng)為何能重新定義并提升自動化標準。

2025-09-05 08:15:54

Agentic AI 代理式人工智能靜態(tài)人工智能

構建切實有用的機器學習模型的七個提示

構建能夠切實解決實際問題的機器學習模型不僅僅需要在測試時取得高準確率得分，更需要構建能夠在生產環(huán)境中持續(xù)運行的系統(tǒng)。?本文介紹了七個實用技巧，幫助你專注于構建能夠提供可靠業(yè)務價值而非僅僅追求出色指標的模型。讓我們開始吧！

2025-09-04 08:06:34

機器學習算法神經網絡

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