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03:55 AM · Nov 07 ,2025

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垚和森 - 智語寫作都有哪些功能?看這一篇就夠了!智語寫作全功能詳解

作為AI寫小説全能工具箱的智語寫作,功能非常豐富,其AI生成能力可覆蓋小説、短劇、公眾號、視頻等創作全流程。 本篇文章,就來給大家詳細介紹一下這些功能。 一、AI輔助創作功能: 已對接GPT、Gemini、claude、grok、deepseek、豆包、千問、kimi等世界頂尖大模型,內置豐富提示詞,可一鍵生成您想要的內容。 主要功能如下: 1、AI寫作功能: 一句話生成2000字以上的正文

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七號樓 - AI是風口還是泡沫?一個獨立開發者的冷思考

風口也好,泡沫也罷,最重要在於提升自己 【一】 最近大家都在談AI,有人説靠AI做副業月入幾萬,也有人説AI是泡沫,投進去都打水漂。 作為一個獨立開發者,也一直在跟AI打交道。今天想聊一聊這個話題:AI到底是風口,還是泡沫? 先説自己的觀點:AI不是風口,也不是泡沫,它更像是放大鏡,放大了人的能力,也放大了人的差距。自己能做的,不是跟風,而是有沒有能力用AI解決真實問題。 【二】 為什麼是

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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程二: 改善深層神經網絡 第二週:優化算法(四)RMSprop

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 本篇為第二課的第二週內容,2.7的內容。 本週為第二課的第二週內容,和題目一樣,本週的重點是優化算法,即如何更好,更高效

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PetterLiu - 豆包Seed-Coder編程能力小試

背景 最近字節發佈doubao-seed-code-preview-251028模型 面向Agentic編程任務深度優化 - 支持256K長上下文,讓模型輕鬆處理長代碼文件、多模塊依賴等複雜場景,更好支持端到端自主編程,在全棧開發中表現良好,前端能力尤為突出。 - 國內首個支持視覺理解能力的編程模型,可參照UI設計稿、截圖或手繪草圖生成代碼,或對生成頁面進行視覺比對,自主完成樣式修復

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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程二: 改善深層神經網絡 第二週:優化算法(五)Adam 優化算法

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 本篇為第二課的第二週內容,2.8的內容,同時也是本週理論部分的最後一篇。 本週為第二課的第二週內容,和題目一樣,本週的重

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PetterLiu - 藉助LLM識別每一個物聯設備

藉助LLM識別每一個物聯設備 你是否曾在查看家庭Wi-Fi網絡時,發現一個名字陌生的設備,心裏咯噔一下?或者在入住Airbnb時,擔心房間裏是否藏着未經授權的監控攝像頭?在這些情況下,一個看似簡單的問題變得至關重要:“我的網絡上到底有什麼?” 這個問題不僅關乎好奇心,更直接關係到我們的隱私和安全。過去,識別網絡上的每一個設備是件棘手的事。傳統方法要麼依賴設備的主動“迴應”,要麼需要分析乾淨、完整

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PetterLiu - AI手機之深入淺出ADAGRPO三大核心策略

AI手機之深入淺出ADAGRPO三大核心略 為何訓練“手機AI助手”如此困難? 隨着視覺語言模型的飛速發展,能夠自主操作手機圖形用户界面(GUI)的通用智能體——也就是我們常説的“手機AI助手”——的前景變得日益廣闊。想象一下,未來你只需用一句話,AI就能幫你完成打開App、預訂酒店、設置日曆提醒等一系列複雜操作。然而,要將這個願景變為現實,研究人員在使用強化學習(RL)訓練這類智能體時,必須

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躺柒 - 讀共生:4_0時代的人機關係09教育機構(上)

1.教育機構 1.1.為了開始滿足數字驅動、人工智能驅動的經濟的需求,教育和職業培訓必須有所改變 1.2.教育和職業培訓要想在接下來幾十年中與社會切實相關,就必須發生根本性的變革 1.3.如果我們堅持採用20世紀初建立的教育和培訓模式,就無法滿足人工智能驅動的未來對於教育和職業培訓的需求 2.將教育與職業培訓分離 2.1.要闡明教育和職業培訓之間的區別,最簡單的方法就是將教育視為學生通過學習成為

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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程四:計算機視覺 第三週:檢測算法 (四)YOLO 的完整傳播過程

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 本篇為第四課的第三週內容,3.9到3.10的內容,同時也是本週理論部分的最後一篇。 本週為第四課的第三週內容,這一課所有

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老艾的AI世界 - 白嫖最新ChatGPT和主流AI大模型,國內無限制使用

本文介紹8個免費使用ChatGPT等一眾頂尖大模型的網站,因為涉及到技術限制等因素,正文中不直接給出網址 GPT網站獲取及加速方法:網盤分享 1.網站一 用郵箱註冊後即可使用,支持Deepseek、ChatGPT、Google Gemini、Grok、Claude等主流大模型,並且支持聯網搜索

yyds乾貨盤點 , deepseek , AI大模型 , AI , chatgpt , 人工智能 , 深度學習

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OBCE666 - 餵飯級教程 II —— Dify x OceanBase seekdb 使用指南

君子性非異也,善假於物也。 —— 《荀子》 這篇文章,是繼上一篇公博大佬的大作《餵飯級教程 —— 基於 OceanBase seekdb 構建 RAG 應用》之後,第二篇 seekdb 使用教程類的內容。 歡迎各位老師也能根據文章中的步驟嘗試快速使用 Dify x seekdb 搭建屬於您自己的 AI 應用,也歡迎大家踴躍在評論區批評、指正、吐槽、謾罵~ 在這篇狗尾續貂的教程中,會為大家介紹:在

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笑傲江湖求敗 - 數學建模筆記一數據標準化_數據標準化是對數值型數據嗎

大數據建模中的數據標準化:行業標準與自定義規範深度解析 一、引言:為什麼數據標準化是大數據的“地基”? 在大數據時代,企業面臨的最大挑戰從來不是“數據太少”,而是“數據太亂”: 電商系統中,“用户ID”可能同時存在字符串(user_123)、數字(123)和UUID(e5a5-...)三種格式; 金融機構的“交易時間”

大數據 , 數據 , 自定義 , AI , 元數據 , 後端開發 , Python

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萬村樂數字鄉村 - AI智能媒體助理,一款為自媒體人提供的神器測評報告

説到AI大家都懂,説到自媒體大家也懂,那麼把AI和自媒體結合到一起會是怎麼樣的? 我覺得應該是更便利,更方便,原來我們在寫自媒體文章的時候也會用到AI來輔助一下,幫助我們潤色、修飾、給初稿、給大綱,最後發現該省的時間一樣沒有省下來,反而還要來回改,當時就在想如果從生成到配圖再到發佈全部自動化操作了該多好,最後還真被我找到了,AI智能媒體助理軟件。 今天我們就來測評一下這款軟件,

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小雯AIGC - 國內首個對標谷歌的多模態模型?Kling O1 發佈後,行業情緒明顯變了

作者 / 小雯AIGC Kling O1 的上線,讓國內多模態模型的討論突然變得清晰起來。 過去兩年,中國的大模型發展節奏以單項能力迭代為主:文本、圖像、視頻各自進步,但缺少統一方向。 而 Kling O1 的出現,使行業第一次認真討論—— 國產多模態模型是否正在進入與谷歌同類模型“體

ChatGPT初體驗 , Kling O1 , AI , aigc , AI作畫 , 可靈AI

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風雨中的小七 - 解密Prompt系列67. 智能體的經濟學:從架構選型到工具預算

導讀:2025年是智能體爆發的一年。然而,隨着模型能力的提升,工業界開始反思:盲目增加智能體、盲目增加工具調用次數真的能“大力出奇跡”嗎?本文串聯了兩篇Google論文,從宏觀的架構選擇到微觀的工具預算感知,探討如何科學地構建高效的Agent系統。 Part 1. 宏觀選型:多智能體的科學定律 Towards a Science of Scaling Agent Systems 最

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Joas Pambou - On-Device AI: Building Smarter, Faster, And Private Applications

It’s not too far-fetched to say AI is a pretty handy tool that we all rely on for everyday tasks. It handles tasks like recognizing faces, understanding or cloning speech, analyzing large data, and

llm , Techniques , Tools , Apps , AI

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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程四:計算機視覺 第二週:經典網絡結構 (二)殘差網絡

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 本篇為第四課的第二週內容,2.3到2.4的內容。 本週為第四課的第二週內容,這一課所有內容的中心只有一個:計算機視覺。應

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orion-orion - 學習理論:凸代理、代理與估計誤差界

這學期參加了同研究科的田中研的讀書會,所選的是近年出的較新的書《Learning Theory from First Principles》[1]: 作者Francis Bach是COLT2025的keynote speaker[2]。我承擔了4.1-4.4部分(這周做了分享),該部分和我目前的科研方向比較相關。下面是我結合自己的科研的一些心得和筆記。 1 導引 給定\(\mathcal{X}\

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