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MIAOYUN - MIAOYUN原廠認證證書上線，快來GET您的新證書！

隨着雲計算技術的快速發展，雲原生已成為軟件開發和部署的重要趨勢。掌握雲原生技術，對於開發人員和IT從業者來説，是跟上技術發展潮流、適應未來職場需求的關鍵。為了助力行業精英緊跟時代步伐，提升專業技能，MIAOYUN正式推出了原廠培訓認證，旨在通過系統化、專業化的培訓指導，培養更多瞭解MIAOYUN產品及技術的精英人才，推動雲原生技術的普及與應用。目前，MIAOYUN官網已正式上線查詢渠道，歡迎大家前

運維 , 培訓 , 雲原生 , 程序員 , 認證授權

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容智信息 - 智能體最佳實踐的方法論（五）：擴展規劃

當您的企業在某個業務場景中，藉由智能體實現了效率的跨越式提升——比如財務自動化讓人力成本直降30%，智能客服讓客户滿意度飆升25%……您是否會思考：如何讓這“單點的光芒”照亮全業務版圖？如何讓智能體從“部門級工具”進化為“企業級智能基建”？這正是智能體擴展規劃的核心價值——它是企業智能轉型從“試水”到“深耕”的關鍵橋樑，是讓智能體價值從“短期紅利”升級為“長期生態優勢”的操盤密碼。接下來，

資訊 , 機器人 , 自然語言處理 , 人工智能

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老IT人 - 告別「文生圖」顯存焦慮

Flux 模型今年發佈之後，帶來了文生圖的一次升級，圖像生成的質量效果飛躍提升。 但 Flux 對顯存提出了要求。Flux.1 擁有高達12B的訓練參數。FLUX.1 [dev] 和 FLUX.1 [schnell]兩個版本官方原配模型大小為23.8GB，需要至少24GB的顯卡才能順利運行。不過得益於FP8的支持，經過優化之後模型體積可縮減至11.9GB，不過跑起來也至少需要16GB顯存的顯卡。

flux , 自然語言處理 , aigc , 人工智能 , stable-diffusion

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farfarcheng - JAX-FEM｜當有限元遇上機器學習

近年來，機理與數據的融合計算正快速發展着。機器學習作為數據驅動的計算方法，以其解決高維複雜問題的能力而聞名於世。它在視覺理解、自然語言處理等領域取得了重大突破。與此同時，基於機理的計算方法，如有限元模擬，在現代工業中起着至關重要的作用，廣泛應用於飛機、汽車、材料和新能源等行業。 有限元方法簡介與挑戰 有限元法（FEM，Finite Element Method）是一種為求解偏微分方程邊值問題近似解

函數 , 機器學習 , 數學 , 人工智能 , 深度學習

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瀾極美顏SDK - Letmagic Beauty SDK: Free Basic Version Out!

In today's digital age, beauty enhancement functions have become an indispensable part of many applications. Whether it's live streaming, short videos, or social photo - taking apps, user

sed , 人工智能 , 深度學習 , ci , ide

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巨浪888 - 使用 AI 編程工具開發郵件插件MailMind Assistant

你每天要花多少時間處理郵件？對着空白編輯框反覆修改措辭，在幾十封未讀郵件裏翻找關鍵信息，熬夜讀完長篇郵件卻漏看核心需求 —— 這是大多數職場人的日常。作為曾經的 “郵件工具人”，我發現市面上的郵件輔助工具要麼收費昂貴，要麼操作複雜，要麼適配性差。於是我想做一款插件，不用下載 APP，不用付訂閲費，在 Gmail 和 Outlook 裏直接能用，10 秒生成專業郵件，2

AIGC二三事 , AI編程 , 人工智能 , 深度學習 , 開發者 , Outlook

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OpenBayes - OpenBayes 一週速覽丨李沐團隊開源語音大模型Higgs Audio V2，擴展多語言對話等功能

公共資源速遞This Weekly Snapshots ！ 5 個公共數據集： B3DB 生物基準數據集 PolyMath 數學推理數據集 SongEval 音樂評估數據集 MegaScience 科學推理數據集 WebInstruct-verified 多領域推理數據集 4 個公共模型： gpt-oss-20b gpt-oss-120b Qwen3-30B-A3B-Inst

llm , 圖像識別 , 數學 , 自然語言處理 , chatgpt

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KlipC小助手 - 英偉達Q3超預期財報，能否擊破“AI泡沫論”？

KlipC報道：當地時間11月19日，市場高度期待的英偉達三季度財報如期公佈，公司再度交出遠超預期的成績單。 財報顯示，英偉達三季度營收達到570億美元，同比增長62%；淨利潤319億美元，同比暴增65%；調整後每股收益（EPS）為 1.30美元，全面超出市場預估。同時，給出了超預期的四季度指引，預計營收將達到650億美元，上下浮動2%。 值得注意的是，英偉達最重要的業務板塊數據中心表現

英偉達 , 數據中心 , 人工智能 , 深度學習

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郭傳志的博客 - Agent 工具實戰

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沉着的牙膏 - 金融行業低誤差高性能符合審計要求的數據庫風險審計與監測方案

概要：在金融行業日益數字化的背景下，數據庫成為企業核心資產，亦是合規審計與安全防控的重要戰場。面對多源異構、跨域流轉、高併發訪問等複雜環境，金融機構亟須一套「低誤差、高性能、符合審計要求」的數據庫風險審計與監測方案。本文圍繞“金融行業低誤差高性能符合審計要求的數據庫風險審計與監測方案”展開，首先闡述其背景與挑戰，再深度分析風險類型、提出解決方案、展現落地應用成效，最後探討其推廣價值，並附問答與用户

深度學習

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Lab4AI - 【每日Arxiv熱文】北大新框架 Edit-R1 炸場！破解圖像編輯 3 大難題，雙榜刷 SOTA

【01 論文概述】 論文標題： Uniworld-V2:ReinforceImageEditingwithDiffusionNegative-awareFinetuningandMLLMImplicitFeedback 作者團隊：北京大學 發佈時間：2025 年 10 月 21 日 論文鏈接：uhttps://arxiv.org/pdf/2510.16888/u Lab4AI 大模型實

機器學習 , 圖像識別 , 人工智能 , 深度學習

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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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思考的袋鼠 - 構建數據庫安全新範式：以規範為基石，實現精確與實時動態防護

概要： （提示：當防護邊界逐漸模糊，數據自身的“行為軌跡”成為新的安全焦點。） 在數字經濟的核心結構中，數據庫不再僅是支撐業務的技術組件，而是企業數字資產的“原礦”。金融機構的交易流水、互聯網平台的用户畫像、醫療系統的病歷檔案——所有這些關乎隱私、業務與監管的數據，都以數據庫為載體在組織內流轉與沉澱。但隨着數據量與訪問頻率呈指數級增長，傳統以“靜態防護”為核心的數據庫

數據 , 數據庫 , 數據庫安全 , 人工智能 , 深度學習

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架構師李哲 - LMArena中文榜大洗牌：國產大模型包攬前列，GPT-4 Turbo跌出百名開外

就在百度世界大會前夕，全球最具影響力的大模型評測平台LMArena發佈的最新排名，讓海外開發者社區發出了"Baidu is back?"的驚歎。這份發佈於2025年11月初的榜單顯示，國產大模型在中文競技場上實現了對國際頂尖模型的全面反超，這一突破性進展恰如其時地展現了中國AI技術的迅猛發展。 在LMArena最新發布的排名當中，文心全新模型ERNIE-5.0-Pr

人工智能 , 深度學習 , 技術支持 , 解決方案 , 開發者

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全棧技術開發者 - 矩陣和線性變換怎麼理解？矩陣與線性變換的關係究竟是什麼？一個矩陣如何對應到具體的變換？特徵向量和特徵值的意義是什麼？

在現代數學的研究中，線性代數佔據着核心位置，它不僅是純數學的重要組成部分，也是物理學、工程學、計算機科學等學科的基礎工具。矩陣與線性變換作為線性代數的核心概念，具有深厚的理論內涵和廣泛的應用價值。矩陣的排列和運算規則表面上似乎只是數字的組合，但其內在體現的是對向量空間結構的精確描述；而線性變換則揭示了向量空間中元素之間的映射規律，是代數與幾何之間的直接聯繫。 理解矩陣與線性

機器學習 , 線性變換 , yyds乾貨盤點 , 特徵值 , 向量空間 , 人工智能 , 線性代數

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JavaEdge - 你的JAR包放對了嗎？​​後端開發必知的Linux目錄規範

本文已收錄在Github，關注我，緊跟本系列專欄文章，咱們下篇再續！ 🚀 魔都架構師 | 全網30W技術追隨者 🔧 大廠分佈式系統/數據中台實戰專家 🏆 主導交易系統百萬級流量調優 車聯網平台架構 🧠 AIGC應用開發先行者 | 區塊鏈落地實踐者 🌍 以技術驅動創新，我們的征途是改變世界！ 👉 實戰乾貨：編程嚴

yyds乾貨盤點 , 文件系統 , jar , 應用程序 , 人工智能 , 深度學習

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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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HyperAI超神經 - AI 論文週報丨通用Agent開發/目標檢測/開源物理推理模型……一文了解 AI 前沿動態

近年來，大語言模型（LLMs）的發展已將研究前沿從解謎任務推進至科學級推理——即能夠應對那些答案必須經受自然規律檢驗、而不僅符合評分標準的複雜問題。物理學是衡量這一轉變的最嚴苛標準，因為它以根本性方式將符號系統與現實世界相聯結，是現代大多數技術的基石。 基於此，來自上海人工智能實驗室的研究團隊通過開發具備卓越物理推理能力的大規模語言模型，成功推動了物理學研究的進展，尤其在解決國際奧林

人工智能 , 深度學習