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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_17349038 頭像

煜見Ai未來 - 馬斯克560億對賭背後：2026-2030，普通人最後的翻身窗口

凌晨又被社羣消息炸醒 😮💨 有人轉了馬斯克那個 560 億美金薪酬方案通過的新聞… 我當時就懵了。 4000 多億人民幣… 沙特一年 GDP 才 1 萬億… 這錢夠我買多少個 Claude 訂閲了??（省錢人的第一反應🤣） 好多人以為是獎勵過去的功勞… 害… 我熬夜看完那 3 小時訪談（開倍速都看不完，困死），背後涼颼颼的…這哪是發工資，這明擺着是梭哈啊 🎰

機器學習 , AIGC二三事 , 數據 , 產品經理 , 人工智能 , 原型圖

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u_17588526 頭像

圍爐聊科技 - 2025年開源圖生圖模型盤點：Kandinsky 5.0、Qwen-Image與Z-Image

2025年，開源圖生圖模型領域迎來爆發式增長，三大代表模型——Kandinsky 5.0、Qwen-Image和Z-Image——以截然不同的技術路線和參數規模，共同重塑了AI圖像生成的生態格局。這些開源模型不僅降低了創作門檻，更通過多語言支持、中文排版優化和輕量化設計等創新，填補了國內AI圖像生成領域的空白。與2024年相比，2025年的開源圖生圖模型在推理速度、分辨率支持和中

機器學習 , 人工智能 , Image

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u_16213612 頭像

mob64ca13ff5b03 - xhsell6產品運行所需的信息檢索失敗 40002

商品錄入 課程目標 目標1：完成商品分類功能 目標2：瞭解電商概念SPU 和SKU 目標3：掌握富文本編輯器的使用 目標4：掌握上傳服務器FastDFS 目標5：掌握angularJS圖片上傳 1.商品分類 1.1需求及表結構分析 1.1.1需求分析 實現三級商品分類列表查詢功能 進入

List , NLP , 人工智能 , HTML , 表結構

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xingxingshangdeliushu 頭像

星星上的柳樹 - 半導體生態：七層供應鏈揭秘

“芯片背後，是一個龐大且脆弱的生態系統。” 今天我們從高處俯瞰芯片產業：從藍圖誕生，到晶圓生產，再到包裝測試，貫穿設計、材料、工具、IP。每一個環節都有關鍵角色參與。認識這七層，你才能真正理解“芯片為何如此珍貴、為何生產一斷就慌亂”的背後邏輯。 下面按照七層結構，一層一層地展開解讀。 ✤ 1 ✤晶圓代工廠 在這一級，典型代表包括 TSMC、Samsung、UMC、SMIC

資訊 , 教程 , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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kings_6289c3378ee30 頭像

Kings - Spring-AI 結合自定義 mcp server 實現飛書智能機器人

1. 簡介 本文主要介紹基於 spring ai 自定義搭建 mcp 服務端和客户端，主要場景是： 基於本地的mcp服務讓飛書機器人跟場景回答不同的問題 實現效果如下 最後附了源碼鏈接.整體代碼非常簡單，容易上手。 2.概念 2.1 什麼是 AI MCP？ MCP（Model Context Protocol） 是一種 ​標準化協議​，用來解決一個長期痛點： 👉 如何讓 AI“安全、可控、

llm , 機器人 , mcp , 人工智能 , springboot

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u_16391614 頭像

老艾的AI世界 - AI生成原創歌曲真的來了！支持19種語言，還能説唱，GenMel下載介紹

説起音樂創作，在以前是隻有懂樂理知識的科班人員才能涉足到的領域，並且需要一套專業的編曲設備，就是最普通音樂棚的造價也是一筆不菲的數字，況且，即使是最具天賦的音樂人才的靈感也是會枯竭的。在人工智能技術持續突破的今天，音樂創作領域也迎來了革命性的變革，據説火遍各大平台的神曲《跳樓機》就是藉助AI工具創作的，過去需要數月編曲、反覆調試樂器軌道的工作，如今只需一句話告知AI你的想法，一首

yyds乾貨盤點 , AI , 人工智能 , AI歌手 , 深度學習 , AI歌曲 , AI音樂

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heludd 頭像

瘋聊AI - CPU、GPU還沒卷明白，DPU又來了！

1. 開場白：CPU、GPU都在卷，DPU是誰家的“熊孩子”？ 要説這幾年芯片圈誰最火，CPU是“老牌天王”，GPU是“AI新貴”，而DPU呢？就是那個突然躥紅的“隔壁老張家的孩子”——一出場就自帶光環，號稱“第三顆主力芯片”。 別看它名字聽着像“CPU的表弟”，其實它的使命是：幫CPU“打雜”，替GPU“擋槍”，讓數據中心跑得飛快還不喘。 2. DPU

算力 , 數據中心 , 人工智能 , 深度學習 , DPU

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u_16213663 頭像

mob64ca140b82e3 - ldapsearch 分頁查詢

1. Sharding-Sphere Sharding-JDBC 最早是噹噹網內部使用的一款分庫分表框架，到2017年的時候才開始對外開源，這幾年在大量社區貢獻者的不斷迭代下，功能也逐漸完善，現已更名為 ShardingSphere ，2020年4⽉16⽇正式成為 Apache 軟件基⾦會的頂級項⽬。 隨着版本的不斷更迭 ShardingSp

機器學習 , sharding jdbc , 分庫分表 , ldapsearch 分頁查詢 , 人工智能 , JAVA , Database

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RTE開發者社區 - 球星 C 羅投資 AI 初創 Perplexity；微軟開源 VibeVoice-Realtime，低延遲流式輸出丨日報

開發者朋友們大家好： 這裏是 「RTE 開發者日報」 ，每天和大家一起看新聞、聊八卦。我們的社區編輯團隊會整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 領域內「有話題的技術」、「有亮點的產品」、「有思考的文章」、「有態度的觀點」、「有看點的活動」，但內容僅代表編輯的個人觀點，歡迎大家留言、跟帖、討論。 本期編輯：@瓚an、@鮑勃 01有話題的技術 1、TheWhisper：開源

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u_16349720 頭像

短短同學 - SSM與Spring

SSM 與 Spring 的關係及核心差異 要理解 SSM 與 Spring 的關聯，首先需明確二者的定義邊界：Spring 是一個獨立的 “容器 + 增強” 框架，而 SSM 是 “Spring+SpringMVC+MyBatis” 的組合套件——Spring 是 SSM 的 “核心基礎”，SSM 是 Spring 在企業級開發中的 “典型應用場景”，二者並非 “並列對比

人工智能 , 持久層 , 深度學習 , mvc , Web

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Lab4AI - 寫論文的人都應該知道的寶藏工具：Zotero

寫論文的人都應該知道的寶藏工具：Zotero 好不容易找到一篇文獻想讀，卻發現下載的時候文件名後面多了個(1)…… 下載後的文獻散落在電腦各個文件夾，想找一篇文獻翻半天，標註的筆記還四處散落…… 寫論文時改參考文獻格式改到凌晨，換個期刊又要全部重來…… 如果你正被這些問題困擾，那今天想給你安利一款寶藏工具：Zotero。 這款免費開源的跨平台文獻管理工具，沒有花裏胡哨的宣傳，卻能實實在在解決文獻

人工智能

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上馬定江山 - 2025年最大風口：Agent智能體到底是什麼？看完這一篇你就知道了！！

Agent 智能體的基本概念 Agent智能體可以簡單理解為一個自主實體，能夠在環境中感知信息並採取行動以達到特定目標。在計算機科學和人工智能領域，這種智能體的概念可以追溯到多智能體系統（MAS），它們通過協作和競爭的方式解決複雜的任務。 從實際應用的角度來看，Agent智能體已經不僅僅侷限於理論領域。它們被應用於機器人、虛擬助手、自動駕駛汽

大模型教程 , redis , AI大模型 , 數據庫 , 人工智能 , 大模型入門 , 大模型學習

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求醉的錢包_chk3Lo - 當知識庫開始“自己進化”：聊聊 KoalaQA 的 AI 洞察功能

不少做客服、運營或者知識管理的同學，可能都會有類似的困惑—— 每天投入大量時間維護知識庫，但問題依舊重複出現；剛更新完的FAQ，不到兩週又被新問題“打臉”；想知道用户到底在意什麼，卻要翻無數聊天記錄和帖子。 説白了，大家都在找一個“能自己發現問題的系統”——而這，正是KoalaQA 推出的 AI 洞察功能想解決的事。 01｜現實痛點：知識庫不是靜態資產 很多團隊一開始建知識庫時信心滿滿，但用了一段

開源軟件 , 問答系統 , 知識 , 人工智能

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RTE開發者社區 - Nari Labs 更新 TTS 模型 Dia2，將推出語音到語音引擎；谷歌或重啓 AI 眼鏡，最快明年四季度發佈丨日報

開發者朋友們大家好： 這裏是 「RTE 開發者日報」 ，每天和大家一起看新聞、聊八卦。我們的社區編輯團隊會整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 領域內「有話題的技術」、「有亮點的產品」、「有思考的文章」、「有態度的觀點」、「有看點的活動」，但內容僅代表編輯的個人觀點，歡迎大家留言、跟帖、討論。 本期編輯：@鮑勃 @Gemini（即將帶👓版） 01有話題的技術 1、Nar

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亞馬遜雲開發者 - 從誤判到精準：遊戲社區 AI 審核的工程化實踐

引言 遊戲社區作為典型的 UGC（用户生成內容）場景，用户遍佈全球，涉及中、英、日、韓、俄、西班牙語、阿拉伯語、法語等多種語言。討論氛圍活躍，但其中不可避免會夾雜 辱罵、仇恨、色情、暴力、涉政 等違規言論。 平台需要在不傷害社區氛圍的前提下，做到及時、準確的內容審核。但傳統規則引擎容易出現“誤殺”或“漏判”，直接依賴大語言模型審核又存在準確率不高、分類不穩定的問題。 我們遇到的客户需求還有一些額

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mob64ca1417736e - 對比度增強測量eme

1. 功能簡介 亮度是指發光體（反光體）表面發光（反光）強弱的物理量；對比度指的是一幅圖像中明暗區域最亮的白和最暗的黑之間不同亮度層級的測量；透明度是描述光線透過的程度 柵格數據增強控制主要是通過對亮度、對比度、透明度三個數值進行調整，從而達到數據顯示的增強，顯示不同的圖像效果。 PIE SDK中設置屬性值時，亮度、對比度為0~100之間的

機器學習 , 圖層 , 柵格 , 百度雲 , 對比度增強測量eme , 人工智能

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雨大王 - 工業4.0時代，你的工藝優化跟上節奏了嗎？

製造業的轉型升級已經進入關鍵階段，而工業工藝優化作為其中的重要一環，正成為企業提升競爭力的核心抓手。傳統的工藝管理往往依賴經驗積累和人工干預，效率低下且難以適應快速變化的市場需求。隨着人工智能技術的不斷髮展，工業工藝優化正在經歷一場深刻的變革。 以新能源電池行業為例，廣域銘島的Geega工業互聯網平台幫助衢州極電打造了智能製造創新應用。通過融合工業大數據、AI和物聯網技術，平台實現了電芯生產

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阿里云云原生 - 【北京活動預告】阿里雲 AI 原生應用開發實戰營——AI Agent 專場，開啓報名

時間：2025.12.26（週五）13:30-17:00 地點：北京·阿里巴巴朝陽科技園 活動議程： AI 原生應用開發最佳實踐 函數計算 AgentRun：企業級一站式 AI Agent 基礎設施平台 Function AI：生成式 AI 的落地實踐與案例分享 AI 時代的“智能流量中樞”，AI 網關搭建與落地實踐 現場完成實操，更有驚喜彩蛋和專屬證書等你來拿~ 點擊此處或鏈

人工智能 , 雲原生

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fangpin - 從 1.56% 到 62.9%：SFT 推理微調優化實戰

讀完這篇文章，你將用監督微調（SFT）把一個 1.5B 規模的數學模型在 GSM8K 上的零樣本推理正確率從 1.56% → 62.9%，同時把輸出格式遵循率從 18.9% → 100%。我們將完整走通數據集下載、Prompt 架構、訓練配置和評估方法，所有代碼均來自本倉庫 alignment 文件夾，保證可復現與透明。 本文將深入剖析 llm-from-scratch

lua , 人工智能 , 深度學習 , Json , Python

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flybirdfly - knn近鄰分類算法k值大值

k-近鄰算法原理 K-近鄰算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。 • 優點：精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定。 • 缺點：時間複雜度高、空間複雜度高。 適用數據範圍：數值型和標稱型。 工作原理 存在一個樣本數據集合，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個數據都存在標籤，即我

機器學習 , 數據集 , 樣本集 , 數據 , 算法 , knn近鄰分類算法k值大值 , 人工智能

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冰淇淋紅茶Q - 文檔解析與問答實戰——三步搭建基於TextIn與Coze的智能文檔Agent方案

一、引言 1.1 複雜文檔的感知瓶頸 當前，以大語言模型（LLM）為核心的智能體（Agent）技術，正快速融入法律文書問答、合同條款比對、技術標準解讀等企業核心業務流程中。基於自主任務理解、步驟規劃與工具調用能力，智能體能夠可靠執行教育科研輔助、法律信息提取、合同自動比對、標準結構化解析等一系列複雜業務操作，有效提升效率與準確性。 然而，當Agent真正

人工智能 , 深度學習 , 文檔解析 , 結構化 , Markdown

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視頻孿生 - 腳踏實地 勇攀高峯 | 盤點智匯雲舟2025這一年!

2次融資，8個國家級標杆項目， 81項知識產權，2000 m²辦公區...... 數字無聲， 卻記錄着雲舟2025年每一個堅實的足跡。 過去的一年， 信息技術浪潮奔涌向前， 我們既感受到行業發展的大有可為， 也體會到了經濟不確定性下的“雄關漫道”， 此刻， 讓我們通過一組組紮實的數據， 共同感受和見證雲舟這一年的突破與

數據可視化 , 人工智能 , 空間智能應用 , 應用場景 , 智匯雲舟 , 信息技術 , 視頻孿生領域

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