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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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亞馬遜雲開發者 - Agentic AI基礎設施實踐經驗系列（一）：Agent應用開發與落地實踐思考

在過去的短短几年內，基礎模型(FMs)已經從直接用於響應用户提示創建內容，發展到現在為AI Agent提供動力。AI Agent是一類新型軟件應用，它們使用基礎模型來推理、規劃、行動、學習和適應，以追求用户定義的任務目標，同時只需要有限的人工監督。AI Agent由基礎模型驅動，其不確定性和非預定義邏輯的運行機制，為開發者帶來了全新的應用開發和運維範式。基於在多個項目中積累的Agent應用

人工智能

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星星上的柳樹 - 物理感知 RTL 合成

1、PAS：縮短設計閉環的先鋒技術 物理感知合成（PAS）將物理設計信息（如佈局、連線、擁塞、功耗）提前納入 RTL 合成階段，使合成結果與後端佈局更一致，從而減少反覆迭代，提升設計效率與 PPA（性能-功耗-面積）表現。 2、核心技術亮點與典型案例 I. 時序驅動綜合（Timing-Driven Synthesis） 結合 Cadence Innovus 工具進行物理信息驅動的

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tecdat 頭像

拓端tecdat - 2025中國健康零食（含粗糧零食）行業白皮書

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44184 在“健康中國”戰略深化與消費升級的雙重驅動下，食品行業正經歷從“功能滿足”到“健康價值”的結構性轉型，健康零食（含粗糧零食）作為增長最快的細分領域之一，其市場規模、品類創新與消費需求變化已成為行業關注核心。 引言 本報告洞察基於行業研究機構：《2025至2030中國粗糧食品市場發展分析及投資價值評估報告》及文末20+份健康零食行業研

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danxiaodezixingche 頭像

老紀的技術嘮嗑局 - 究極乾貨 —— 用最純粹的語言，解析 DeepSeek OCR

楔子 最近看到了一篇極具啓發性的論文：《DeepSeek-OCR: Contexts Optical Compression》, AI 大神 Andrej Karpathy 對 DeepSeek 那篇 DeepSeek-OCR 的論文評價很高，你可能以為他會説：“哇，這個 OCR 模型真厲害，識別率又提升了！” 但他沒有。相反，他幾乎是揮了揮手説：“它是個不錯的 OCR 模型，但這不重要。” 因為

記憶 , 人工智能

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deephub 頭像

deephub - LangChain v1.0 中間件詳解：徹底搞定 AI Agent 上下文控制

用 LangChain 構建 AI Agent 的人應該都遇到過這種情況：測試階段一切正常，部署到生產環境就開始出各種問題。上下文管理混亂，Agent 的行為變得難以預測，最後不得不寫一堆自定義代碼來控制信息流向。 這是因為在v1.0 之前的 LangChain 對上下文工程的支持不夠系統化。上下文工程的本質其實就是信息管理——給 AI 多少信息、什麼時候給、以什麼方式給。信息過載會導致模型困惑，

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aipaobudexiangjiao_cktinz 頭像

愛跑步的香蕉_cKtiNz - AI 面試成招聘主流，智能化重塑招聘全鏈路

AI 面試成招聘主流，智能化重塑招聘全鏈路 最新行業調研數據顯示，簡歷智能篩選普及率已達 52.6%，AI 面試應用率 35.1%，剩餘 23% 的企業也已進入選型或試點階段。這意味着 AI 招聘已從嘗試性應用轉為企業必備選擇，過去依賴人工篩選、憑經驗判斷的招聘模式，正被自動化與智能化全面替代。當前招聘領域的競爭核心，已從 “是否使用 AI” 轉向 “AI 系統是否夠準、夠快、夠人性化”。近

人工智能

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六邊形架構 - 不會AI編程？沒關係！這幾個框架也讓你也能開發AI聊天助手！

文 / 勇哥 原創文章，轉載請聯繫授權 一、前言 大家好，我是勇哥！上一篇文章我們聊了《[真相！Dify和n8n這兩款LLM應用開發平台的最大區別，90%的人都不知道! ](https://mp.weixin.qq.com/s/gKbeM2Er66OF5U_otKPyeQ)》，有不少讀者私信我説："勇哥，雖然低代碼平台很方便，但我想自己動手實現一個真正屬於自己的AI助手，就像De

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metaxk 頭像

萬界星空科技 - 萬界星空產線MES實施案例：精益數字化車間的構建與實踐

案例背景：某知名汽車零部件企業“精益數字化車間”項目 公司簡介： 行業： 汽車零部件製造（精密機加、裝配） 產品： 發動機核心部件、轉向系統零部件 產線特點： 多條半自動化生產線，包含數控機牀、機器人、自動化檢測設備及人工裝配工位。生產節奏快，質量要求極高，需滿足主機廠的嚴格追溯標準。 項目動因（為什麼需要產線級MES？）： 信息孤島嚴重： 設備獨立運行，生產數據

數字化轉型 , 工業互聯網 , 工業智能化 , 人工智能 , 製造業

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（10.24-10.31）

本週AI領域迎來密集更新，視頻生成為創新焦點，字節、MiniMax等發佈的模型實現了長視頻、多鏡頭與效率突破；多模態、3D場景與智能體平台（如華為WorldGrow、智源Emu3.5、360 SEAF）取得顯著進展；同時，ChatGPT在心理安全、OpenAI在開源安全模型以及PayPal與OpenAI的生態合作上也有關鍵動作，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模型 中國科大與字節跳動

機器學習 , 算法 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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rivers_chaitin 頭像

百川雲開發者 - 告別“人工復讀機”：你的客服團隊需要這個AI外掛

“親，這個有貨嗎？” “什麼時候發貨？” “能便宜點嗎？” 如果你做過電商客服，這些對話一定不陌生。雙十一臨近，客服小張已經連續加班一週，每天重複回答着幾乎相同的問題。更讓她崩潰的是，凌晨兩點還有客户問：“你們的產品能治脱髮嗎？”而她只能機械地複製粘貼標準話術，感覺自己活成了一台“人肉復讀機”。 這不是小張一個人的困境。據統計，電商客服80%的工作時間都在處理重複性問題，這不僅消耗人力

人工智能 , 深度學習

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騰訊雲開發者 - 對話香港城市大學張澤鬆：AI時代教育“變天”？先抓核心能力｜TVP專訪

引言 當 AI 浪潮席捲教育領域，“教育即將發生劇變”的聲音不斷涌現。作為香港城市大學協理副校長、計算機與電機工程系雙聘教授，張澤鬆不僅深耕 AI 與教育交叉領域，還推動着港校與內地企業的合作，更見證着大灣區教育協同的萌芽。 在接受 TVP 團隊採訪時，這位同時推動學生創科創業的學者，沒有空談技術紅利，反而反覆強調要冷靜：“AI 能讓學生快速做出原型，但找對問題、選對工具、有解決決心，才是核心。

教育 , 人工智能

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商湯萬象開發者 - LazyLLM x MemU：20 行代碼打造有長記憶的知識問答

在開發知識問答助手的過程中，常見的挑戰之一就是如何讓智能體記住之前的對話和交互內容。 很多應用在實現多輪問答時，會遇到信息丟失或上下文混亂的問題：用户提過的問題、提供的數據、甚至助手之前的回答都無法被系統持續記憶，導致體驗斷層。對於企業級知識庫或面向用户的個人助手來説，這種缺失不僅影響回答的準確性，也使得智能體難以形成長期價值。 構建一個能夠記憶的問答系統，並非簡單地將對話記錄寫入數據庫。 智能

科技 , 人工智能 , 開源 , llama , dify

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王中陽講編程 - 為啥用GoZero快速實現AI應用開發後，我們又決定用字節的Eino重構優化項目呢？

大家好，我是王中陽，見字如面，感謝閲讀！ 最近我們團隊在瘋狂的研究AI。期間不僅做了幾個還不錯的項目，也踩坑不少。下面我就分享一下，過去用GoZero開發了怎樣一個AI應用，以及為什麼現在要用字節的Eino重構和優化。 我們過去基於gozero實現AI面試官智能體項目，一方面搞定了從0到1開發AI智能體應用，各種造輪子；另一方面，模擬面試，也是我粉絲股東們很迫切的需求。 之所以使用GoZero，是

人工智能 , 程序員

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Fabarta - AI賦能生物醫藥，楓清科技連續中標頭部醫藥公司產業智能升級項目

在全球醫藥科技加速迭代、產業競爭日趨激烈的背景下，國家以政策為引領、以人工智能技術為核心驅動力、以全產業鏈協同為關鍵路徑，完善“AI +醫藥”系統性發展佈局。其中，《醫藥工業數智化轉型實施方案（2025—2030年）》進一步明確全鏈條轉型路徑，將AI技術定位為突破產業瓶頸、提升醫藥工業核心競爭力的核心抓手，為行業智能化升級提供清晰方向。 楓清科技緊扣“AI賦能醫藥產業全鏈條”核心目標，圍繞

人工智能

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悲傷的煎雞蛋_cQXuXF - 為什麼説低代碼謊言的破滅，是AI原生開發的起點？

幾年前，公司老闆、產品經理，甚至隔壁行政的同事，都拿着一份花裏胡哨的低代碼方案，眼睛放光地跟你説：“小張啊，你來看看，未來！拖拉拽就能上線，咱們再也不用養那麼多程序員了！” 我當時啥心情？表面上“嗯嗯嗯，是是是，很有前景”，心裏一萬頭羊駝在奔騰。你懂個錘子啊，我一直認為它是解決了一類問題，引入了一大堆的複雜。 這玩意兒的核心是啥？説白了，就是想用一套“萬能模板”去解決所有問題。聽着是挺美，但咱都是

算法 , 人工智能 , 程序員 , 後端 , 前端

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tecdat 頭像

拓端tecdat - 2025母嬰用品雙11營銷解碼與AI應用洞察報告|附40+份報告PDF、數據、繪圖模板彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44195 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 2024年雙11小紅書母嬰搜索人數突破2400萬，2025年618進一步飆升至3500萬——短短一年，母嬰行業的“流量邏輯”已從“廣撒網”轉向“精捕捉”。過去，品牌靠“9.9元秒殺+信息流堆量”就能衝業績，但現在，孕期用户提前3個月搜待產包、高消費人羣佔比突破30%、AI讓浙大兒院篩查準

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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雨大王 - 怎麼利用AI+工業技術推動製造業智能化轉型？

在新一輪科技革命與產業變革加速演進的背景下，人工智能與工業體系的深度融合，正成為推動中國新型工業化進程、構建現代化產業體系的戰略性支撐。近日，2025中國工業AI大會（IAIC 2025）在浙江杭州成功舉辦，大會以“AI賦能，工業新生”為主題，匯聚來自政府機構、科研院所、中央企業及行業領軍企業的逾千名代表，系統展示並深入研討人工智能在工業全鏈條、全要素中的規模化應用與創新實踐，標誌着我國“AI+工

工業互聯網 , 觀點 , 人工智能

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華明視訊科技 - 什麼是鐵路車號識別裝置？

在現代化鐵路貨運管理中，效率與準確性是衡量運營水平的關鍵尺度。傳統依賴人工抄錄車號的方式，不僅效率低下、成本高昂，更因人為因素導致數據不準，已成為制約礦區、編組站、貨運站等場景智能化升級的瓶頸。鐵路車號識別裝置，正是為解決這一核心痛點而生的智能化解決方案。 什麼是鐵路車號識別裝置？ 鐵路車號識別裝置是一套基於前沿人工智能深度學習技術的自動化識別系統。它通過高清圖像捕捉與智能分析，對貨運

機器學習 , 圖像識別 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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沉着的牙膏 - 運營商數據治理新範式：AI大模型賦能的低成本場景適配分類分級系統

一、概要: 隨着5G技術的推廣和數據量的急劇增長，運營商面臨着數據分類與合規管理的巨大壓力，尤其是在敏感數據的精準分類與新業務需求的快速適配方面。全知科技的“知源-AI數據分類分級系統”，該系統針對運營商在數據管理與合規方面的挑戰，提供了一種基於AI大模型賦能的低成本、場景適配性強的解決方案。該方案通過深度學習和知識圖譜技術，顯著提高了數據分類的效率和準確性，確保了數據在全生命週期中的安全與

人工智能

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Zoho - Zoho 亮相 2025 山東數智化轉型大會，賦能山東企業出海業務高增長

2025年10月30日-11月1日，“2025山東數智化轉型大會暨第十屆山東CIO智庫年中會” 在山東威海榮成成功舉辦。大會匯聚知名行業專家、重點企業CIO及生態夥伴，圍繞人工智能、數據要素、企業出海三大核心議題，以主題演講、案例研討等形式，為山東企業破解轉型難題、把握增長機遇提供實戰思路。 領跑全球的SaaS軟件提供商Zoho受邀出席，Zoho 解決方案顧問李航以 “Zoho 助力企業出海業務高

sass , 人工智能 , crm

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雨大王 - 推薦哪些智能巡檢機器人案例用於電解鋁項目？

隨着工業智能化進程的加速，智能巡檢機器人正逐漸成為電力、交通、化工等領域的核心工具。這類機器人通過集成多源傳感器、計算機視覺、人工智能算法及自主導航技術，實現了對複雜工業環境的全天候監測與高效管理，顯著提升了安全性和運維效率。 在互聯網行業中，智能巡檢機器人已取得突破性應用。例如，由廣域銘島賦能打造的廣西來賓廣投銀海鋁業電解鋁節能降耗及智能化提升項目取得突破性進展。在廣域銘島工業AI技術深度賦能下

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NocoBase - NocoBase 2.0：與你的 AI 員工見面

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/nocobase-2-0 NocoBase 1.0-alpha 於 2024 年 4 月 28 日發佈，同時我們也正式開啓了商業化的服務。在過去這 10 幾個月裏，我們收到了成百上千的用户的反饋和交流，收到了數十位來自全球各地開發者貢獻的代碼，也收到了 50 多個國家、數百家企業的商業訂單。 感謝每一位用户，每一位貢獻者

無代碼開發平台 , 低代碼 , 版本更新 , 人工智能 , 開源

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pannideniupai 頭像

雨大王 - 數字孿生技術怎麼應用於智能製造和工業互聯網？

隨着第四次工業革命的深入推進，數字孿生技術作為連接物理世界與數字空間的關鍵橋樑，已成為推動智能製造、智慧運維、數字城市等領域數字化轉型的核心引擎。其本質是基於多源異構數據、人工智能算法和實時交互機制，構建物理實體的動態虛擬映射，實現“虛擬實體”與“真實對象”之間的雙向同步與閉環優化。該技術不僅打破了傳統信息系統與物理世界之間的壁壘，更在複雜系統建模、動態仿真分析和智能決策支持等方面展現出強大的價值

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HuggingFace - LeRobot v0.4.0 正式發佈：全面提升開源機器人的學習能力

我們非常高興地宣佈，LeRobot 迎來一系列重大升級，讓開源的機器人學習比以往更強大、更可擴展、也更易用！從重構的數據集到靈活的編輯工具、新的仿真環境，以及面向硬件的全新插件系統，LeRobot 正在持續演進，以滿足前沿具身智能 (Embodied AI) 不斷髮展的需求。 簡要總結 LeRobot v0.4.0 為開源機器人領域帶來重要升級：引入可擴展的 Datasets v3.0、強大的新

機器人 , 人工智能

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