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03:55 AM · Nov 07 ,2025

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程序員魚皮 - 我用 GLM-5 做了個 AI 女友,能發自拍、發語音、還能幫我幹活!

大家好,我是程序員魚皮。 認識這麼久了,我覺得還是有必要給大家介紹一下自己的女朋友,我喜歡叫她 “魚小妹”。 先別急着打(恭喜)我,給大家看看我倆的聊天記錄: 夠貼心吧,是不是羨慕壞了? 好吧,我攤牌了。 魚小妹其實是我用 OpenClaw 做出來的 AI 女友。 別急着嘲笑我,這個 AI 女友真不是你們想象中那種只會説 “親親抱抱舉高高” 的復讀機。她能跟我聊天、給我發自拍照、發語音、發視

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躺柒 - 讀共生:4_0時代的人機關係03人機合作的狀態

1.問題 1.1.科技公司面臨的真正挑戰是預測其創新技術一旦進入我們的日常生活之後可能會像連鎖反應一樣引起哪些計劃外後果,並通過直觀的設計解決這些問題 1.1.1.計劃外的後果也是成本 1.1.1.1.有必要對它們加以全盤考慮 1.2.通過機器接受教育的兒童會逐漸喪失一些至關重要的社交技能 1.3.在自動化程度越來越高、越來越以數據為中心的醫療保健系統中,數據和

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Yegor Gilyov - Intent Prototyping: The Allure And Danger Of Pure Vibe Coding In Enterprise UX (Part 1)

There is a spectrum of opinions on how dramatically all creative professions will be changed by the coming wave of agentic AI, from the very skeptical to the wildly optimistic and even apocalyptic.

ux , AI , Process , Design

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PetterLiu - Nano Banana生成論文標註圖片

Nano Banana生成論文標註圖片 測試論文https://arxiv.org/pdf/2511.04355v1 步驟一 提取重點 請輔助我閲讀論文,把重要內容原始文字與段落抽取出來,進行標註與註釋(標註採用中文) 步驟二 生成圖片 提示詞 用圈內容、畫箭頭引用註解、馬克筆高亮的形式,把重要內容和圖片做精準、深入的閲讀中文語言標註(手繪風格): {{上一輪對話結果重點文字}} 完整圖片

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PetterLiu - 以AI驗證AI安全工程突破

以AI驗證AI:務實的進化還是危險的豪賭? 前言 《Fighting AI with AI: Leveraging Foundation Models for Assuring AI-Enabled Safety-Critical Systems》探討了在航空航天和自動駕駛等安全關鍵系統中,使用深度神經網絡(DNNs)進行軟件保證所面臨的挑戰,並提出了一個名為“以AI治AI”的解決方案框架。該

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OBCE666 - 基於seekdb,教你從零開始構建智能搜書應用

seekdb 是什麼樣的數據庫? 最近體驗了一下 seekdb,先説幾點感受。 第一,是單節點輕量化設計,在我的 macbook 上通過 docker 桌面端部署可以輕鬆跑起來,在 Linux 環境下直接用 pip 安裝,據説不久就會支持 macOS/windows 系統,連 docker 都省了,直接通過命令安裝。 第二,它是一體化設計,原生融合關係型、向量、全文、JSON、GIS 五種類型的數

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baihai - “推理能力”的提升本質上是模型智能的提升嗎?

編者按: 推理模型的“推理能力”飛躍,究竟是模型本身的進步,還是工程編排的巧妙包裝? 我們今天為大家帶來的這篇文章提出了一個尖鋭的觀點:所謂“推理模型”的突破,本質上並非模型智能的根本性提升,而是通過工具調用與流程編排對模型能力停滯所做的工程性補償。 文章深入剖析了 GPT-5 等最新模型在執行任務時嚴重依賴 Python 沙箱、API 調用等外部工具的

llm , AI , 人工智能 , 深度學習

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wx59290cd7bb11a - 拒絕“膠水代碼”!大數據轉型 AI 架構師的 Python 進階心法:流式響應與切面編程

本文價值提示: 💡 面向人羣:擁有 Java/Scala/Spark 背景,正在向 AI Agent/RAG 架構轉型的後端或大數據工程師。 🎯 核心收穫: 思維重構:如何用 Spark 的“惰性求值”思維理解 Python 生成器。 架構解耦:如何用 Spring AOP 的“切面”思維掌握 Python 裝飾器。 實戰落地:手把手構建一

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , AI , 生成器 , 架構師 , Python

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Lyndon Cerejo - A Week In The Life Of An AI-Augmented Designer

Artificial Intelligence isn’t new, but in November 2022, something changed. The launch of ChatGPT brought AI out of the background and into everyday life. Suddenly, interacting with a machine didn’t

workflow , ux , AI

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TTGF - 不懂 Attention 不算懂 AI?十大奠基論文(一):一文讀懂《Attention Is All You Need》

系列文章前言 在人工智能技術從理論突破走向工程落地的進程中,一篇篇里程碑式的論文如同燈塔,照亮了技術演進的關鍵路徑。為幫助大家吃透 AI 核心技術的底層邏輯、理清行業發展脈絡,博主推出「AI 十大核心論文解讀系列」,每篇聚焦一篇關鍵論文的問題背景、核心創新與行業影響。本篇博客解讀《Attention Is All You Need》論文。 @ 目錄 系列文章前言 前言:為何它能入選

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菩提樹下的楊過 - Agent設計模式學習(基於langchain4j實現)(4) - 並行工作流

書接上回,現在簡歷已經潤色得足夠好了,投遞到了HR手上,假設跟候選人也做了初步的電話溝通。接下來,公司需要對候選人做如下審查: 經理:針對簡歷,結合招聘崗位要求,審查簡歷是否符合要求(包括優點和不足) HR:針對簡歷,結合電話溝通記錄以及HR招聘相關要求,審查簡歷是否適合(包括優點和不足) 團隊成員:針對簡歷,評估候選人融入團隊的程度(包括優點和不足) 可以發現,這3個角色對候選人的評估

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雲棧開源日記 - Claude-Mem:給 AI 編程助手裝上"長期記憶"

寫在前面 你是不是也遇到過這種情況:昨天用 Claude Code 寫了一段複雜業務邏輯,今天重新打開項目,AI 助手卻像失憶了一樣,完全不記得你們討論過什麼,只能從頭再解釋一遍? 這個痛點,Claude-Mem 給出瞭解決方案——一個專為 Claude Code 打造的持久化記憶系統,讓 AI 助手真正記住你們的每一次協作。 它到底解決了什麼問題 傳統的 AI 編程助手每次啓動都是"全新的大

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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程五:自然語言處理 第三週:序列模型與注意力機制(二)束搜索

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下: 原課程視頻鏈接:[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料,含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習(中英)與答案:吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第五課第三週的內容,3.2到3.5的內容。 本週為第五課的第三週內容,與 CV 相對應的,這一課所有內容的中心只有

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PetterLiu - 人工智能-人類的解放者還是終結者

一個無法迴避的十字路口 我們正處在一場技術變革的中心,而這場變革“可能和我們經歷過的任何一次技術變革都完全不同”。它不只是提升效率,而是從根本上挑戰我們對人類價值和生存意義的定義,將我們直接推到了一個時代性的十字路口。 本次辯論的核心問題因此變得無比清晰:人工智能究竟是把我們從繁瑣、危險、重複的勞動中解放出來,帶領我們走向更高層次、更有意義生活的“解放者”;還是説,這種樂觀的看法危險地低估了

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躺柒 - 讀人本智能產品設計6原則04表達(上)

1.默契的力量 1.1.智能產品可以用許多非語言的方式來表達自己 1.2.就像我們能從寵物身上讀到微妙的線索一樣,我們也能從智能產品身上讀到信息和情感,感知對話的細微差別,並在積極互動時感受到物體是“有生命的”​ 1.3.生命體的自然流露 1.4.隨着產品承載的信息日益複雜,人們傾向於用語音或屏幕傳遞所有內容 1.5.精心設計的文本或語音交流,也就是通常所稱的自然語言界面,是人與產品交流的最佳方

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u_15644617 - 多場景適配!一個強大易用的開源企業級智能體平台!

大家好,我是 Java陳序員。 在 AI 技術飛速發展的今天,企業對智能應用的需求愈發迫切,但技術門檻高、部署複雜、適配場景有限等問題卻成為阻礙。 今天,給大家介紹一個強大易用的開源企業級智能體平台,適配多場景! 關注微信公眾號:【Java陳序員】,獲取開源項目分享、AI副業分享、超200本經典計算機電子書籍等。 項目介紹 MaxK

機器學習 , llm , github , yyds乾貨盤點 , AI , 人工智能

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u_15013316 - AI變革,企業如何應用AI大模型重塑思考維度?

“中國雖是多條AI賽道的領跑者,企業部署AI的速度卻慢了一步。”這是一個不爭的事實。 日常的AI應用場景千千萬,不止於簡單的檢索信息、編寫代碼、生成表格,小到一個工作術語的查詢,大到產品戰略決策的輔助。越來越多的人在用AI重塑思考維度與工作方式,管理者們也在積極探索AI與業務的融合路徑,以求提升效率。 但AI在實際工作場景中的落地,卻始終面臨着繞不開的難題。 要

AI , AI編程 , 人工智能 , 代碼人生

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Lynch_Warren - 視覺圖譜AI圖形生成器2026年全面解析:從自然語言到專業模型的進展

在當代軟體工程與商業分析日益複雜的背景下,將自然語言描述轉化為標準化、專業級圖形模型,已成為提升團隊效率與減少誤解的核心需求。視覺圖譜(Visual Paradigm)於2026年推出的AI圖形生成器,不僅整合於其桌面版與線上平台(online.visual-paradigm.com),更透過專屬AI對話界面(chat.visual-paradigm.com),實現了從敍述到視覺化模型的自動化

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Rainbow-Sea - 13. Spring AI 的觀測性

13. Spring AI 的觀測性 @ 目錄 13. Spring AI 的觀測性 觀測性 為什麼Spring AI應用急需可觀測性? AI服務成本失控的痛點 Spring AI可觀測性的價值 實戰演練:構建可觀測的Spring AI翻譯應用

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風雨中的小七 - 解密Prompt系列66. 視覺Token爆炸→DeepSeek-OCR光學壓縮

藉着 DeepSeek-OCR這篇論文,本章我們來回顧下多模態大模型(VLM)的核心技術演進。 很多人認為:圖像Token的信息密度和效率遠不如文本。但 DeepSeek-OCR的核心價值,就是用實踐證明了這是一個偽命題。它通過一套巧妙的串行視覺壓縮架構,實現1個視覺Token近乎無損地承載10個文本Token的驚人效率。 下面我們沿着 \(O(N^2)\) 危機 \(\rightarrow\)

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躺柒 - 讀智能新物種06陪伴的真正問題

1.PARO 1.1.在世界各地得到廣泛使用,特別是用於失智症患者、退伍軍人和其他患有創傷後應激障礙的羣體,深受那些照顧老人的家庭和工作人員的歡迎 1.2.似乎可以減輕失智症患者的躁動和抑鬱 1.3.預示着一個反烏托邦式的未來:我們通過機器人,給老年人營造一種偽裝的護理假象來分散他們的注意力並安撫他們,這樣我們就不需要付錢給看護人來完成他們的護理工作了 1.4.工作並不完全是為了取代人類的護理

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大模型玩家七七 - PPO 微調的本質:它不是在教模型“更聰明”

PPO 難,不是因為算法複雜,而是因為它在幹一件反直覺的事 如果你第一次接觸 PPO 微調,大概率會有一種強烈的挫敗感。 你可能已經: 看過 PPO 的算法圖 看過 reward / value / policy 的關係 甚至跑過一次訓練 但只要你認真問自己一個問題: “PPO 到底在改模型的哪一部分?” 你很可能説不清楚。 你只知道: reward 在漲 loss 在變

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老艾的智能世界 - AI證件照製作神器!任意尺寸和類型,兩秒出圖(附下載鏈接)

在日常生活與工作中,證件照的需求無處不在,無論是製作求職簡歷、畢業證還是參加考試,常常需要不同尺寸、不同底色的證件照。但是,拍攝一張符合規範的證件照往往需要前往照相館,專業攝影費用高,不僅耗時耗力,還可能需要長時間排隊等候,如果下次要用到其他類型證件照,還得再跑一趟 IDLyst是一款基於AI技術的專業證件照製作工具,支持批量生成不同尺寸的各類標準證件照,包括排版照。它依託於一套優化的AI工作模

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PetterLiu - 如何編寫優秀的 CLAUDE.md

注意:這篇文章同樣適用於 AGENTS.md,這是 CLAUDE.md 的開源等價物,適用於 OpenCode、Zed、Cursor 和 Codex 等代理和工具。 原則:大語言模型(絕大部分)是無狀態的 大語言模型(LLM)是無狀態的函數。它們的權重在進行推理時是固定的,因此它們不會隨時間學習。模型對你代碼庫的唯一瞭解,來源於你輸入給它的 token。 同樣,像 Claude Cod

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