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共 7748 條

底層邏輯的轉(zhuǎn)變：從AI代碼生成，到真正的開(kāi)發(fā)伙伴關(guān)系

我通過(guò)一項(xiàng)真實(shí)開(kāi)發(fā)任務(wù)來(lái)評(píng)估Claude 4的自主能力：構(gòu)建一款與OpenAI API集成的OmniFocus功能插件。這項(xiàng)任務(wù)不僅需要編寫代碼，還要求理解文檔、處理錯(cuò)誤、提供連續(xù)的用戶體驗(yàn)并切實(shí)解決問(wèn)題。這里考察的不只是語(yǔ)法正確性，更需要主動(dòng)探索與持續(xù)推進(jìn)。

2025-09-03 08:13:03

Claude 4 智能體大模型

將人工智能添加到日常工作流程中的九個(gè)頂級(jí)Chrome擴(kuò)展程序

目前，Chrome應(yīng)用商店中有數(shù)百個(gè)人工智能擴(kuò)展程序，因此選擇合適的擴(kuò)展程序是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。本指南將介紹一些2025年最佳的免費(fèi)AI Chrome擴(kuò)展程序，它們正在重塑人們?cè)诰€工作、寫作、研究和溝通的方式。

2025-09-02 08:10:02

人工智能 Chrome擴(kuò)展程序 AI

細(xì)粒度圖像分類的黃金訓(xùn)練方案大揭秘

我希望本文能讓大家了解我們?cè)贛ultitel所做的高水平工程和應(yīng)用研究，我們將學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)性與現(xiàn)實(shí)世界的約束相結(jié)合。無(wú)論你是同行研究員、充滿好奇心的工程師，還是正在考慮加入我們團(tuán)隊(duì)的人士，我都希望這篇文章能夠?yàn)槟闾峁┮?jiàn)解和靈感。

2025-09-01 08:10:09

細(xì)粒度圖像分類細(xì)粒度視覺(jué)分類 FGVC

量子人工智能的興起及其對(duì)世界產(chǎn)生的變革性影響

本文探討了量子人工智能有望發(fā)揮作用的十個(gè)關(guān)鍵行業(yè)，重點(diǎn)介紹了相關(guān)新進(jìn)展，并對(duì)量子與人工智能協(xié)同作用所驅(qū)動(dòng)的未來(lái)進(jìn)行了展望。

2025-09-01 08:01:49

QAI 量子人工智能量子計(jì)算

獨(dú)特的打字風(fēng)格如何成為隱形密碼

本文介紹了擊鍵動(dòng)態(tài)（keystroke dynamics）這一新的持續(xù)身份驗(yàn)證方法，是如何通過(guò)混合CNN-RNN深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)持續(xù)測(cè)試時(shí)間的動(dòng)態(tài)建模，來(lái)提供隱形的實(shí)時(shí)身份驗(yàn)證。

2025-08-29 08:12:13

擊鍵動(dòng)態(tài)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)安全

揭曉2025年優(yōu)秀AI Web抓取工具榜單

本文介紹2025年表現(xiàn)卓越的8款人工智能網(wǎng)頁(yè)抓取工具，涉及其性能、優(yōu)劣勢(shì)及定價(jià)模式。

2025-08-28 07:40:01

人工智能網(wǎng)頁(yè)抓取工具 AI

怎樣用Spanner、BigQuery與向量嵌入構(gòu)建實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)

本文將介紹一套基于用戶及產(chǎn)品向量嵌入的實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)，由BigQuery（Google Cloud完全托管的PB級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）及Spanner（Coogle Cloud完全托管、適合關(guān)鍵任務(wù)的全局規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)）提供支持。

2025-08-27 08:23:49

向量嵌入推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)

借助Numba和CUDA，用Python編寫你的第一個(gè)GPU內(nèi)核

我們?cè)诒疚闹袑⑹褂靡粋€(gè)向量加法的常見(jiàn)示例，并使用Numba將簡(jiǎn)單的CPU代碼轉(zhuǎn)換成CUDA內(nèi)核。向量加法是并行機(jī)制的理想例子，因?yàn)榭鐔蝹€(gè)索引的加法與其他索引無(wú)關(guān)。這是完美的SIMD場(chǎng)景，因此所有索引可以同時(shí)相加，從而在一次運(yùn)算中完成向量加法。

2025-08-26 07:50:22

Numba Python 向量加法

如何使用n8n實(shí)現(xiàn)WhatsApp業(yè)務(wù)查詢的自動(dòng)化

n8n是一款開(kāi)源的智能代理構(gòu)建和工作流自動(dòng)化工具，它簡(jiǎn)化了各種應(yīng)用程序的集成，并輕松地實(shí)現(xiàn)代理工作流的自動(dòng)化。與其他自動(dòng)化工具不同，n8n具備自托管的靈活性，避免了供應(yīng)商鎖定問(wèn)題。作為一款無(wú)代碼/低代碼平臺(tái)，即使非開(kāi)發(fā)人員也能夠輕松構(gòu)建強(qiáng)大的自動(dòng)化管道。

2025-08-25 08:05:23

n8n WhatsApp 聊天機(jī)器人

DeepSeek V3.1：低調(diào)發(fā)布，重磅發(fā)聲

本文介紹了在Hugging Face平臺(tái)低調(diào)發(fā)布的DeepSeek V3.1，該模型具有6850億個(gè)參數(shù)，規(guī)模更龐大，更靈活，支持多種功能。本文將探討DeepSeek V3.1的關(guān)鍵特性和能力，并提供操作指南。

2025-08-23 08:20:29

DeepSeek 人工智能開(kāi)源模型

人工智能時(shí)代下的WordPress開(kāi)發(fā)形態(tài)

在當(dāng)下，人工智能于 WordPress 網(wǎng)站搭建流程中扮演著關(guān)鍵角色。它能夠承擔(dān)起撰寫內(nèi)容、設(shè)計(jì)頁(yè)面等繁瑣且耗時(shí)的任務(wù)，從而使開(kāi)發(fā)者與網(wǎng)站所有者能夠?qū)⒕劢褂诤诵氖聞?wù)。

2025-08-22 07:49:18

WordPress 網(wǎng)站搭建人工智能

在無(wú)服務(wù)器架構(gòu)中部署實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型：平衡延遲、成本與性能

本文旨在探討如何在無(wú)服務(wù)器環(huán)境中部署實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并應(yīng)對(duì)其間涉及的延遲、成本與性能平衡挑戰(zhàn)。

2025-08-21 08:08:04

機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)服務(wù)器架構(gòu)ML

揭秘?cái)U(kuò)散模型：深入了解DALL-E和Midjourney背后的技術(shù)

我們?cè)诒疚闹袑⒔议_(kāi)擴(kuò)散模型的神秘面紗，以深入了解其背后的技術(shù)。我們將討論基本概念、模型的工作原理以及訓(xùn)練方法。

2025-08-20 07:47:19

擴(kuò)散模型 DALL-E LLM

GPT-5 vs Gemini 2.5 Pro：人工智能領(lǐng)域的冠軍是……

本文將介紹GPT-5和Gemini 2.5 Pro的“巔峰對(duì)決”，旨在全方位、深層次地探索這兩種模型在復(fù)雜任務(wù)處理、邏輯推理、知識(shí)運(yùn)用以及創(chuàng)新生成等多維度的綜合實(shí)力。

2025-08-19 08:08:05

GPT-5 Gemini 2.5 人工智能

Google Gen AI Python SDK：完全使用指南

通過(guò) Google 的 Gen AI Python SDK，你現(xiàn)在可以更輕松地在 Python 應(yīng)用程序中訪問(wèn)和交互 Google 的生成式 AI 模型。

2025-08-19 00:08:00

生成式 AI Google Python

面向智能體AI的SLM：為何小語(yǔ)言模型的表現(xiàn)勝過(guò)LLM？

當(dāng)今的AI革命依賴龐大且耗能的大語(yǔ)言模型（LLM），面向智能體AI的小語(yǔ)言模型（SLM）擁有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，可以解決這一問(wèn)題。雖然LLM接近人類的能力令人印象深刻，但對(duì)于某些特定任務(wù)往往顯得大材小用，好比用大錘砸核桃。結(jié)果如何？成本高昂、能源浪費(fèi)嚴(yán)重、創(chuàng)新受阻，而面向智能體AI的SLM克服的正是這種挑戰(zhàn)。

2025-08-18 07:41:11

大語(yǔ)言模型 LLM 小語(yǔ)言模型

OpenAI回歸開(kāi)源：gpt-oss-120b和gpt-oss-20b完整指南

在本文指南中，我們將介紹如何獲取gpt-oss-120b和gpt-oss-20b服務(wù)，以及在何種場(chǎng)景下使用哪個(gè)模型。

2025-08-15 08:17:41

OpenAI 大語(yǔ)言模型 LLM

如何提升內(nèi)容在人工智能搜索中的可見(jiàn)性

生成式引擎優(yōu)化并非一項(xiàng)多么復(fù)雜而高深的技術(shù)難題。其核心在于創(chuàng)作出真正具有實(shí)際價(jià)值的內(nèi)容——即能夠清晰明確且權(quán)威地解答用戶問(wèn)題的內(nèi)容。

2025-08-15 07:51:05

ChatGPT 生成式引擎優(yōu)化人工智能

ColPali聯(lián)手DocLayNet：打造能“看懂”文檔布局的視覺(jué)問(wèn)答神器！

在本文中，我們構(gòu)建了一個(gè)多模態(tài)RAG系統(tǒng)，該系統(tǒng)結(jié)合了用于基于圖像的檢索的ColPALI和用于視覺(jué)區(qū)域檢測(cè)的YOLO-DocLayNet，從而突破了傳統(tǒng)純文本檢索的局限性。通過(guò)實(shí)際結(jié)果演示，我們展示了如何將文本和視覺(jué)上下文相結(jié)合，在文檔問(wèn)答任務(wù)中提供更準(zhǔn)確、更具有上下文感知的答案。

2025-08-14 08:00:51

ColPali DocLayNet 多模態(tài)RAG系統(tǒng)

人工智能的局限性：人工智能無(wú)法企及的領(lǐng)域和任務(wù)

雖然人工智能取得了非凡的成就，但并非萬(wàn)能。在創(chuàng)造力、倫理、判斷、情商、身體感知、領(lǐng)導(dǎo)力等方面，人工智能的能力遠(yuǎn)不及人類。雖然人工智能仍在不斷發(fā)展，但在一些關(guān)鍵領(lǐng)域，人類的重要作用仍然不可替代。

2025-08-14 07:48:12

人工智能 AI 創(chuàng)意工具

如何在你的計(jì)算機(jī)上運(yùn)行OpenAI新的gpt-oss-20b LLM？

我們將講解如何在Windows、Linux和macOS上免費(fèi)使用這款新的語(yǔ)言模型。我們將使用Ollama，這個(gè)免費(fèi)的客戶端應(yīng)用程序使得下載和運(yùn)行該LLM變得輕而易舉。

2025-08-13 07:25:57

語(yǔ)言模型 LLM 人工智能

金融領(lǐng)域中的人工智能技術(shù)：驅(qū)動(dòng)數(shù)字時(shí)代投資與銀行業(yè)務(wù)的變革轉(zhuǎn)型

本手冊(cè)深入探討 AI 如何引領(lǐng)金融行業(yè)新時(shí)代，為銀行高管、金融科技創(chuàng)新者和政策制定者提供實(shí)用見(jiàn)解與工具，助力機(jī)構(gòu)邁向智能、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的未來(lái)。

2025-08-13 07:18:17

AI 人工智能數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

AI For AI：智能系統(tǒng)如何塑造自身的演進(jìn)

“AI For AI”（簡(jiǎn)稱 AI4AI）作為人工智能學(xué)科內(nèi)一個(gè)快速崛起的研究與應(yīng)用領(lǐng)域，其核心要義在于以人工智能技術(shù)本身為工具，賦能其他人工智能系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)過(guò)程、性能提升與全生命周期管理。

2025-08-12 07:34:37

AI For AI 人工智能智能系統(tǒng)

注意避坑：拉低氛圍編程效率的九個(gè)壞習(xí)慣

優(yōu)秀的AI編碼助手已經(jīng)可以生成開(kāi)發(fā)者所需要的大部分代碼，甚至在幾分鐘內(nèi)完成以往需要幾小時(shí)、甚至幾天的工作。然而這都是最樂(lè)觀的情況，AI生成的代碼也可能存在某些我們難以察覺(jué)的局限。?

2025-08-12 07:29:55

AI編碼助手氛圍編程大模型

面向大眾的Agentic DevOps：智能SDLC的新時(shí)代

Agentic DevOps通過(guò)智能體增強(qiáng)開(kāi)發(fā)人員的能力，可以實(shí)現(xiàn)編碼、測(cè)試和運(yùn)維的自動(dòng)化，全面提升整個(gè)軟件開(kāi)發(fā)生命周期（SDLC）的生產(chǎn)力。

2025-08-11 08:05:26

SDLC 智能體人工智能

生產(chǎn)環(huán)境中Node.js應(yīng)用程序的八重實(shí)用安全加固策略

適用于生產(chǎn)環(huán)境的 Node.js 安全系統(tǒng)需要構(gòu)建多層次的保護(hù)體系，涵蓋依賴項(xiàng)審計(jì)、輸入驗(yàn)證、身份驗(yàn)證、錯(cuò)誤處理以及安全配置等方面。遵循這些最佳實(shí)踐，有助于企業(yè)將安全漏洞降至最低，同時(shí)確保應(yīng)用程序具備長(zhǎng)期的穩(wěn)定性和彈性。

2025-08-11 07:58:55

Node.js Web 開(kāi)發(fā)安全漏洞

如何在移動(dòng)端運(yùn)行Gemma 3n？

Gemma 3n是谷歌Gemma 開(kāi)放模型系列的成員之一，它旨在在智能手機(jī)等資源匱乏的設(shè)備上順暢運(yùn)行。Gemma 3n擁有約30億個(gè)參數(shù)，兼顧性能與效率，是智能助手、文本處理等設(shè)備端AI任務(wù)的理想之選。

2025-08-08 08:07:48

Gemma 3n 人工智能 AI

人工智能能否實(shí)現(xiàn)類人記憶？探索思想上傳之路

人工智能（AI）因技術(shù)廣泛應(yīng)用而快速發(fā)展。它現(xiàn)在能夠以類似于人類思維的方式學(xué)習(xí)和記憶信息。與此同時(shí)，科學(xué)家們正在探索大腦保存和回憶記憶的方式。這兩個(gè)領(lǐng)域正在交匯融合。

2025-08-08 08:01:07

人工智能 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

搶先體驗(yàn)最佳視頻生成模型：Grok Imagine

Grok Imagine是X的Grok聊天機(jī)器人中最新的視頻生成功能，能夠生成圖像和視頻。它使用簡(jiǎn)單的文本提示即可生成高質(zhì)量的輸出。

2025-08-07 07:56:52

聊天機(jī)器人大語(yǔ)言模型 LLM

MCP為何重要？又該如何保障其安全？

作為一種通用協(xié)議，MCP能夠?qū)⒅悄荏w應(yīng)用與現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)和工具連通，成功解決上述局限。但既然我們已經(jīng)擁有一眾安全且高性能的API，那為什么還要引入新的協(xié)議？

2025-08-07 07:50:46

通用協(xié)議 MCP 智能體

麥肯錫如何圍繞AI有效地重塑業(yè)務(wù)

本文通過(guò)介紹麥肯錫的生成式AI平臺(tái)--Lilli，概述了麥肯錫如何圍繞AI有效地重塑其業(yè)務(wù)。

2025-08-06 07:37:22

生成式AI平臺(tái)Lilli 人工智能

生成式AI浪潮下的開(kāi)源新思考

如今，生成式 AI 帶來(lái)了全新的技術(shù)和倫理挑戰(zhàn)。它正在改變我們對(duì)"開(kāi)放"的理解。我們需要重新思考開(kāi)源模式，不是要放棄開(kāi)源，而是讓它適應(yīng)新時(shí)代。

2025-08-06 07:33:29

生成式 AI 開(kāi)源軟件人工智能

Perplexity vs ChatGPT：誰(shuí)更勝一籌？

本文的核心議題。我們不會(huì)深入探討技術(shù)基準(zhǔn)或功能清單，而是基于實(shí)際任務(wù)與真實(shí)用戶體驗(yàn)，對(duì) Perplexity Pro 和 ChatGPT Plus 進(jìn)行比較。這是一次實(shí)用測(cè)試，旨在幫助你判斷哪款工具更適合作為日常助手：Perplexity Pro 還是 ChatGPT Plus。

2025-08-05 08:13:19

Perplexit ChatGPT 人工智能工具

為什么 GitHub 提交沒(méi)你想得那么私密

在本文中，我將逐步闡述這種情況是如何發(fā)生的，演示已刪除或私有的提交在哪些情況下仍然可以被訪問(wèn)，并解釋這對(duì)注重安全的團(tuán)隊(duì)、開(kāi)源維護(hù)者以及錯(cuò)誤應(yīng)用 GitHub hygiene的開(kāi)發(fā)者意味著什么。

2025-08-05 07:58:28

GitHub Git 數(shù)據(jù)庫(kù)

小心！提示詞的陷阱正讓AI偏離正軌

在本文中，我將解釋如何在無(wú)意識(shí)中將偏見(jiàn)引入提示詞中，為什么這種操作存在問(wèn)題（因?yàn)樗鼤?huì)影響答案的質(zhì)量），還有最重要的部分——你可以做些什么，以便從AI中獲得更好的結(jié)果。

2025-08-04 07:53:59

提示詞 AI 人工智能

如何使用Weaviate構(gòu)建語(yǔ)義搜索引擎

Weaviate是一款開(kāi)源向量數(shù)據(jù)庫(kù)，專門用于存儲(chǔ)和處理以向量表示的高維數(shù)據(jù)，例如文本、圖像或視頻等。Weaviate允許企業(yè)進(jìn)行語(yǔ)義搜索，創(chuàng)建推薦引擎，并輕松構(gòu)建人工智能模型。

2025-08-04 07:47:44

Weaviate 向量數(shù)據(jù)庫(kù)人工智能

深度解析：你的自動(dòng)駕駛汽車會(huì)讓你陷入網(wǎng)絡(luò)攻擊嗎？

自動(dòng)駕駛汽車（AVs）已從科幻構(gòu)想快速發(fā)展為現(xiàn)實(shí)，有望徹底變革全球交通系統(tǒng)。借助人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)、傳感器融合及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理等先進(jìn)技術(shù)，目前處于測(cè)試及上路階段的自動(dòng)駕駛汽車，正有望改變?nèi)藗兊耐ㄇ诜绞?、貨物運(yùn)輸模式以及與周邊環(huán)境的互動(dòng)形式。

2025-08-01 10:54:28

人工智能 AI 自動(dòng)駕駛

GenAI Processors：構(gòu)建未來(lái)的實(shí)時(shí)AI應(yīng)用程序

GenAI Processors是由 DeepMind 開(kāi)發(fā)的全新開(kāi)源Python庫(kù)，旨在為開(kāi)發(fā)挑戰(zhàn)提供條理性和簡(jiǎn)單性。它們充當(dāng)抽象機(jī)制，定義了一個(gè)通用的Processors接口，涵蓋輸入處理、預(yù)處理、實(shí)際模型調(diào)用，甚至輸出處理。

2025-07-31 11:10:07

AI應(yīng)用程序 Python庫(kù)GenAI

合成身份+AI雙殺，下一個(gè)十億美元的網(wǎng)絡(luò)犯罪風(fēng)口

合成身份欺詐已不僅僅是一種新的網(wǎng)絡(luò)犯罪類別，它是對(duì)于數(shù)字化應(yīng)用信任關(guān)系的根本性挑戰(zhàn)。本文深入剖析了合成身份的基本原理、極度危害、流水線模式、產(chǎn)生的信任危機(jī)、以及給犯罪供應(yīng)鏈帶來(lái)的變革，也提出了利用技術(shù)和監(jiān)管與之對(duì)抗的思路和成本。

2025-07-31 10:54:27

AI 人工智能合成身份欺詐

AI增強(qiáng)型網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)劫持開(kāi)發(fā)人員工作流程的六種方式及應(yīng)對(duì)策略

攻擊者學(xué)會(huì)了在開(kāi)發(fā)工具中直接設(shè)置誘餌，如拉取請(qǐng)求、構(gòu)建警報(bào)、聊天機(jī)器人、IDE插件等，這些誘餌融入常規(guī)工作場(chǎng)景中，極易掩蓋其危險(xiǎn)性。以下六種攻擊路徑均在近期的安全建議或漏洞報(bào)告中有所記載，同時(shí)也提供了應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題的實(shí)用技巧。

2025-07-30 07:26:51

AI 網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)開(kāi)發(fā)工具

資深大牛踩坑總結(jié)！構(gòu)建生產(chǎn)級(jí)Agent系統(tǒng)的六項(xiàng)原則：認(rèn)真打磨你的系統(tǒng)提示詞！精心設(shè)計(jì)你的工具集！讓你抓狂的，往往是系統(tǒng)問(wèn)題！

關(guān)注清晰的指令、簡(jiǎn)潔的上下文管理、穩(wěn)健的工具接口和自動(dòng)化驗(yàn)證閉環(huán)。遇到奇怪的行為，先從系統(tǒng)層排查：是不是少了工具？prompt 有歧義？上下文不夠？

2025-07-29 19:20:20

Agent 系統(tǒng)工具集

如何在體育數(shù)據(jù)分析中使用機(jī)器學(xué)習(xí)？

機(jī)器學(xué)習(xí)在這方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，因?yàn)樗梢苑治鲇嘘P(guān)球員和比賽的數(shù)據(jù)，以識(shí)別隱藏的模式。通過(guò)觀察這些模式，教練可以為球員制定個(gè)性化的比賽計(jì)劃。在現(xiàn)代體育時(shí)代，數(shù)據(jù)分析被用來(lái)幫助球隊(duì)確定更科學(xué)的訓(xùn)練方法，確定招募球員，并規(guī)劃比賽策略。本文將介紹機(jī)器學(xué)習(xí)在體育領(lǐng)域的應(yīng)用，并演示如何實(shí)現(xiàn)。

2025-07-29 07:51:41

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析人工智能

平臺(tái)工程師們請(qǐng)注意：構(gòu)建AI支持型基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)成為新的剛需

Gartner指出，到2026年，80%的大型軟件工程組織都將建立起平臺(tái)工程團(tuán)隊(duì)，充分可復(fù)用服務(wù)、組件及應(yīng)用交付工具的內(nèi)部提供方——這一比例顯著高于2022年的45%。到2027年，平臺(tái)工程更將顯著影響基礎(chǔ)設(shè)施與運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)的技術(shù)選型，影響超過(guò)半數(shù)決策。

2025-07-29 07:42:54

DevOps AI 云原生

研究人員發(fā)現(xiàn)奇怪現(xiàn)象：思考時(shí)間越長(zhǎng)，大模型越笨

研究人員在周二發(fā)表的論文中寫道，“我們構(gòu)建的一系列評(píng)估任務(wù)發(fā)現(xiàn)，延長(zhǎng)大推理模型（LRM）的推理長(zhǎng)度會(huì)降低其性能，即計(jì)算量與準(zhǔn)確率間存在反比例關(guān)系。”

2025-07-28 07:45:36

Anthropic 大推理模型 LRM

AI代理的記憶機(jī)制：向量數(shù)據(jù)庫(kù)如何支撐大語(yǔ)言模型記憶

矢量存儲(chǔ)是一種特殊的數(shù)據(jù)庫(kù)類型，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)文本或數(shù)字不同，它專門用于保存矢量數(shù)據(jù)。矢量是一組數(shù)字列表，能夠表達(dá)文本的語(yǔ)義信息。它通過(guò)一種叫做嵌入的過(guò)程生成這些矢量。當(dāng)模型接收一個(gè)句子時(shí)，會(huì)將其轉(zhuǎn)化為高維空間中的一個(gè)點(diǎn)。在這個(gè)空間里，含義相近的文本會(huì)被聚集在一起。

2025-07-28 07:42:08

矢量存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)類型 AI代理

全錯(cuò)了，反人類！大牛痛斥業(yè)界怪現(xiàn)象：反向構(gòu)建早晚讓人能力空心化，惡性循環(huán)的事情少做！提出以人為本構(gòu)建新思路，人就是循環(huán)本身！

如果你構(gòu)建的是促進(jìn)協(xié)作式學(xué)習(xí)的工具，如果你把“協(xié)助和增強(qiáng)人類主導(dǎo)的過(guò)程”放在“輸出指數(shù)級(jí)噪聲”之上優(yōu)先考慮，那么你最終構(gòu)建出來(lái)的工具會(huì)幫助人類“變得更擅長(zhǎng)變得更擅長(zhǎng)”。

2025-07-25 19:33:38

AI 工具系統(tǒng)

為什么日本代碼‘穩(wěn)如狗’？走訪豐田等多家日本團(tuán)隊(duì)：寫代碼像做壽司，每天進(jìn)步1%「侘寂」美學(xué)讓系統(tǒng)跑幾十年，網(wǎng)友：任天堂都30年了

這篇文章的作者是一位老鳥(niǎo)后端工程師?Sohail Saifi，也在用各種 AI Coding 工具。近三年里他研究了日本和硅谷程序員的代碼風(fēng)格，這篇文章就是研究成果的總結(jié)。

2025-07-25 10:51:38

日本代碼系統(tǒng)程序員

代理型人工智能終將取代傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析師嗎？

在本文中，你將了解到自主智能體如何重塑數(shù)據(jù)工作，它們會(huì)從你的工作中接手哪些具體任務(wù)，以及你如何從表格處理者轉(zhuǎn)變?yōu)閼?zhàn)略制定者。

2025-07-25 08:14:51

數(shù)據(jù)分析師智能體人工智能

CDimension橫空出世：立志從底層重建芯片技術(shù)棧

隨著人工智能、機(jī)器人、量子計(jì)算與邊緣計(jì)算等新興應(yīng)用對(duì)算力提出更高要求，傳統(tǒng)硅基架構(gòu)在能效、封裝碎片化及帶寬瓶頸等方面的物理極限日益顯現(xiàn)。CDimension 正以一種根本性不同的技術(shù)路徑，力圖突破這些障礙。

2025-07-25 07:59:42

芯片二維半導(dǎo)體材料智能計(jì)算

使用Django和LangGraph構(gòu)建一個(gè)對(duì)話式AI應(yīng)用程序

我們先介紹簡(jiǎn)單的搭建，包括使用Pipenv安裝依賴項(xiàng)，并克隆GitHub代碼庫(kù)。然后，我們將使用LangGraph定義聊天機(jī)器人的邏輯，圍繞它構(gòu)建一個(gè)基于Django的API，并連接一個(gè)基本的前端以便與其聯(lián)系。

2025-07-24 09:08:31

Django LangGraph 聊天機(jī)器人

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