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WRC 2026｜城市变展厅：智平方让机器人不只上台，更要上岗

（注：8月22日下午演讲）在WRC现场，智平方还展示了爱宝抓取PCB板的工业能力：面对PCB型号不同、尺寸不同、颜色不同，托盘甚至存在透明、反光等复杂情况，机器人不仅需要精准识别目标，还需要完成托盘取料、上下料、移动运输、双臂协同等一系列连续动作。这背后，是智平方持续围绕“机器人大脑”进行的技术演进：从一体化智能，到快慢双系统、到融合4D世界模型，再到第四代的类脑架构，智平方正在推动具身大脑的不断

 前沿在线
2026-08-19 22:45:53

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#AI #人工智能
AI的局限：如何与AI共事

四篇文章下来，你已经建立了从概念到应用、从能力到局限的完整认知框架。AI是一把双刃剑。它能极大地提升你的工作效率，但前提是你知道它的边界在哪里。用好AI的关键不是掌握所有技术细节，而是知道什么时候该用它，什么时候该放下它。如果你对AI的技术底层感兴趣（比如神经网络是怎么工作的、Transformer是什么、注意力机制的原理），可以继续阅读深入篇。延伸阅读文章3：AI应用实战文章5：深入理解AI的技

 Saltysth
2026-06-22 21:12:30

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 4

#人工智能 #AI
ragas官方文档中文版（二十六）

本文介绍如何使用Ragas库评估RAG（检索增强生成）系统。主要内容包括：1）构建一个简单的RAG系统，通过检索文档并生成答案；2）创建测试数据集，包含查询和评分标准；3）定义基于LLM的评估指标来检查回答准确性；4）设置实验循环，运行RAG系统并记录结果；5）通过修改RAG管道并重新评估来迭代改进系统。教程提供了完整的代码示例，展示了如何运行端到端评估，最终结果将保存在CSV文件中。这种方法使开

 yongche_shi
2026-06-22 17:47:53

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 11

#python #AI
ragas官方文档中文版（二十五）

本教程展示了如何使用评估驱动开发来优化电影评论情感分类提示词。主要内容包括：1)安装必要工具并设置API密钥；2)创建包含样本评论和情感标签的测试数据集；3)定义准确率评估指标；4)构建实验流程测试提示词性能；5)支持传递模型参数进行对比测试。通过运行端到端评估命令，可自动生成包含测试结果的CSV报告，帮助开发者迭代优化提示词效果。该方法可扩展应用于不同模型和配置的对比评估。

yongche_shi
2026-06-22 17:37:37

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 11

#python #AI
大模型时代，人工智能怎么学？这份AI学习路线图来帮你！

今年是我在AI行业工作的第6年。何其有幸，恰逢人工智能蓬勃发展的黄金时代，与这个行业同频成长，端起属于自己的这碗饭。▲ 图片来源于网络从三四年前起，就陆陆续续有从事其它方向的同事，前来问我：怎么去学习人工智能？回过头看，那个问题我始终没答全面。我拼命翻找脑子里的知识，想说得明明白白，可一张嘴就漏掉关键点。所以今天写下来，献给想和我一样靠AI谋生的你。▲ 图片来源于网络对于AI零基础来说，想学AI但

 AGI大模型老王
2026-06-22 16:03:03

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#人工智能 #学习 #AI
AI赋能文旅：从技术应用到价值重构，智能体如何破解行业三大痛点？

文章探讨了文旅产业在“人工智能+”政策下向智能化、精细化运营转型的需求与挑战。指出传统服务模式已无法满足游客深度体验需求，景区运营面临客流失控、安全预警滞后、成本浪费等问题，文化传播效能也偏低。文章提出以大模型基座为核心、行业解决方案智能体为载体的人工智能技术，凭借数据安全合规、场景深度适配、响应实时高效的优势，可重构游客体验、优化景区运营、创新文化传承全链路。具体落地解决方案包括智能行程定制、实

 网安福宝
2026-06-22 17:15:31

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 4

#人工智能 #语言模型 #产品经理 +3
自查询深度解析：让 RAG 系统成为自己的“首席检索官”

自查询（Self-Query）是一种检索增强生成（RAG）技术，它允许系统在执行向量检索之前，先对用户的自然语言查询进行自我分析和结构化处理。通俗地说，自查询让RAG系统具备了一个“内在的检索规划师”。它不再机械地将用户问题直接扔给向量数据库，而是先“思考”一下这个查询中哪些部分用于语义匹配、哪些部分用于条件过滤。自查询技术的本质，是让RAG系统具备了对用户查询进行“自我解读”的能力。它通过将自然

 Seal^_^
2026-06-22 16:42:22

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#AI #人工智能
Modular RAG 深度解析：像搭乐高一样构建灵活的 RAG 系统

Modular RAG（模块化 RAG）是一种将 RAG 系统划分为独立且紧密协作的模块的构建方法，每个模块负责特定的功能或任务。这不是一个固定范式的替代品，而是一种更高层次的架构设计理念。解耦与重组。Modular RAG 并非要取代 Naive RAG 或 Advanced RAG，而是为 RAG 系统提供了一种面向未来的架构范式。它通过解耦、路由、调度和融合等机制，将 RAG 从一条固定流水

 Seal^_^
2026-06-22 17:30:46

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#人工智能 #AI #机器学习
小-米MiMoClaw：AI协作者时代已来

小米推出的MiMoClaw云端AI助手通过技术创新实现了从"工具"到"协作者"的转变。其核心突破在于支持1000+连续工具调用和后台持续运行，解决了多步骤任务中断的行业痛点。采用MTP解码架构使推理速度提升3倍，Token效率提高40%-60%，大幅降低使用成本。产品深度整合WPS办公套件，实现文档生成、预览、编辑全闭环。虽然界面体验仍有提升空间，但14.9

code_li
2026-06-21 13:27:24

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 3

#人工智能 #AI
AI赋能JMeter压测：智能脚本生成与优化实战指南

性能测试是软件质量保障的关键环节，其核心在于模拟真实用户负载以评估系统在高并发下的表现。传统压测工具如JMeter，虽然功能强大，但在脚本编写、维护和结果分析上往往耗费大量人力。随着人工智能技术的发展，AI大模型正成为提升测试效率的革命性工具。其原理在于利用自然语言处理能力，理解测试需求并自动生成或优化测试脚本，将工程师从重复劳动中解放出来。这项技术的核心价值在于实现“需求到脚本”的自动化映射，并

 duo dou
2026-06-20 12:45:50

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#AI
基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化（日间）2026年6月20日

【Python数据分析实践】2026年06月20日，使用Python爬虫采集20+公开新闻源数据，通过jieba分词、SnowNLP情感分析、TF-IDF关键词提取、LDA主题模型等NLP技术进行文本挖掘，并使用Matplotlib/Plotly进行数据可视化。本文为自动化脚本输出的技术学习笔记。

财经资讯数据_灵砚智能
2026-06-20 21:15:53

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 4

#自然语言处理 #信息可视化 #人工智能 +2
15.AI大模型学习：从 RAG 原理到 Dify 实战

大模型本身有几个硬伤：知识截止到训练时，不知道最新信息。不知道你公司的内部资料。遇到不确定的问题容易瞎编（幻觉）。每次资料变化都去重新训练模型，成本太高。RAG 的思路非常巧妙：不把知识硬塞进模型大脑，而是让模型在回答问题时，先去你的资料库里翻书，找到相关内容，再结合自己的语言能力来回答。标准流程长这样：你的文档 → 解析 → 切分成小段 → 转换成向量（语义指纹）→ 存入向量库用户提问 → 把问

 Tbisnic
2026-06-20 20:36:11

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 10

#人工智能 #python #AI +1
告别微调！用这3种方法让AI秒变你的专属专家

本文探讨了大模型在专业领域的应用优化方案。文章指出通用大模型在专业场景存在局限，并分析了四种优化方式：提示词调整（临时行为修改）、知识库检索（实时信息查询）、智能体工作流（任务自动化）和模型微调（参数级优化）。其中微调分为训练目标（SFT/DPO）和训练方式（全量/LoRA/QLoRA）两个层面，建议采用QLoRA+SFT组合。文章强调微调应作为最后选择，多数场景可通过前三种方式解决，并指出当前A

程序员王饱饱
2026-06-18 21:00:45

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 4

#人工智能 #学习 #AI
小型企业自建小型算力集群完整落地指南

小型企业自建AI算力集群落地指南（精简版）核心目标为2-8节点（4-32张显卡）的小型企业提供高性价比算力方案，支持AI微调、推理及小规模训练。一、算力规划场景匹配 7B/13B模型微调：RTX 4090（24GB显存，单卡1.3万元）多并发推理：按“单任务显存×并发数×1.2冗余”计算显卡数量。示例：1个7B微调+2个7B推理→4张RTX 4090。避坑指南避免A100/H100

多年小白
2026-06-18 13:36:09

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#人工智能 #AI #科技
LLM Agent的约束衰减：为什么30%的代码生成不可用？

2026年5月，arXiv论文《Constraint Decay: The Fragility of LLM Agents in Backend Code Generation》（arXiv:2605.06445）给出了精确的定义和量化证据：当结构约束逐渐累积时，Agent的性能出现显著下降。能力较强的配置在完整约束任务上比基线任务平均损失30分（assertion pass rate），而较弱的

 流年似水～
2026-06-18 08:41:53

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 6

#AI
基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化（夜间-次晨）2026年6月17日

【Python数据分析实践】2026年06月18日，使用Python爬虫采集20+公开新闻源数据，通过jieba分词、SnowNLP情感分析、TF-IDF关键词提取、LDA主题模型等NLP技术进行文本挖掘，并使用Matplotlib/Plotly进行数据可视化。本文为自动化脚本输出的技术学习笔记。

财经资讯数据_灵砚智能
2026-06-18 11:46:27

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 6

#信息可视化 #自然语言处理 #人工智能 +3
大模型面试八股文！39页题目+答案，背完你就是大牛，超过70%的IT人！

摘要：随着AI技术快速发展，大模型应用开发成为IT行业新风口。本文推荐一份39页的大模型面试指南，涵盖主流开源模型、架构原理等核心知识点，助求职者提升竞争力。当前AI应用层人才缺口巨大，掌握RAG、Agent智能体和模型微调三大技术成为高薪关键，相关岗位平均月薪达7.8万元。文章提供完整的大模型学习路径，包括微调技术、智能体开发等实战内容，并附赠免费公开课及内推机会，帮助开发者把握AI时代职业机遇

 程序员小猴紫
2026-05-26 21:08:21

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#面试 #职场和发展 #人工智能 +1
Hermes Agent集成飞书机器人飞书机器人快速集成Hermes Agent指南

《飞书机器人快速集成Hermes Agent指南》摘要：本文详细介绍了如何将Hermes Agent集成到飞书机器人中。主要内容包括：1)在飞书开放平台创建企业自建应用；2)配置必要的机器人权限和凭证信息；3)通过Hermes Gateway进行配置，选择飞书平台并输入App ID等关键信息；4)设置飞书应用的事件与回调，启用长链接方式；5)最后进行消息测试验证集成效果。完成集成后，用户可通过h

一个小浪吴啊
2026-04-17 14:28:58

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 9

#机器人 #AI
极客指南：基于Cherry Studio构建本地化“研报文献速读智能体”

在当前的信息爆炸时代，无论是行业研究员、硕博学生还是技术开发者，每天都需要面对动辄数十页的学术论文、行业报告或技术白皮书。传统的阅读方式不仅耗时，且极易遗漏核心数据。利用大语言模型（LLM）进行长文本阅读已经成为效率工作者的标配。然而，常规的公共网页端 AI 往往存在由于上下文窗口不足导致的“遗忘”，或是生成长文本时极高的延迟。

星辰徐哥
2026-05-04 20:53:12

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 248

#人工智能 #前端 #数据库 +1
2025年WAF防御全景：从SQL注入到AI攻防的7大核心战场

Web应用防火墙（WAF）是保障Web应用安全的核心组件，其原理是通过分析HTTP/HTTPS流量，基于预定义规则和智能模型识别并阻断恶意请求。在数字化转型和云原生架构普及的背景下，WAF的技术价值日益凸显，它不仅是应对SQL注入、跨站脚本等传统OWASP Top 10威胁的基石，更是防御大规模自动化攻击、保护API接口和应对未知0day漏洞的关键防线。随着攻击技术的演进，尤其是AI驱动的自动化攻

 清，纯一色
2026-06-17 14:59:10

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#AI
AI赋能Appium自动化测试：从脚本优化到跨平台框架构建实战

自动化测试是软件工程中保障质量与效率的关键环节，其核心原理在于通过脚本模拟用户操作，实现重复性任务的自动执行。随着AI技术的发展，大语言模型为自动化测试带来了新的技术价值，能够深入代码结构、异常处理与定位策略层面，提供智能优化建议与代码生成能力。在移动端测试领域，这尤其适用于解决Appium脚本的稳定性、维护成本及跨平台适配等工程实践难题。通过将AI定位为“高级代码顾问”与“智能生成器”，可将其应

 weixin_30333885
2026-06-16 15:18:06

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 7

#AI
关于RAG，我花了两周才彻底搞懂的那些事

这篇文章是一位后端开发者学习RAG（检索增强生成）技术的完整笔记，涵盖了从基础概念到实际优化的全过程。作者最初面临将5000页产品手册接入AI问答系统的挑战，从零开始探索RAG技术。文章重点介绍了嵌入模型（Embedding）的原理与分类，包括OpenAI、BGE等主流模型的特点，以及如何在本地部署BGE模型。随后讲解了向量数据库的演进，从最初的MySQL全量扫描到采用Chroma轻量级向量数据库

 焦爷的淘金
2026-06-22 10:49:38

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 8

#AI #RAG #语言模型
AI赋能接口自动化测试：从智能生成到预测性维护的实战指南

接口自动化测试是软件质量保障的核心环节，旨在通过脚本自动验证API的功能、性能与可靠性。其基本原理是模拟客户端请求，并对响应结果进行断言验证。随着微服务架构的普及，接口数量激增，传统手工编写和维护测试用例的方式面临效率瓶颈。AI技术的引入，特别是大语言模型（LLM），为测试领域带来了革新。通过智能生成测试脚本与数据，AI能显著提升测试用例的编写效率与覆盖率，尤其擅长处理结构化接口文档。在工程实践中

 神秘巨星z
2026-06-21 09:55:14

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 12

#AI
每日 AI 研究简报 · 2026-06-21

今日AI研究聚焦模型透明度、多模态学习优化和可信机器学习，同时AI编程工具实测成为行业热点。

俊哥V
2026-06-21 19:22:26

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 6

#人工智能 #AI
AI与模型基设计融合：构建高精度虚拟传感器的工程实践

在工业自动化和状态监测领域，虚拟传感器技术通过算法模型来估算难以直接测量的物理量，如温度、应力或磨损状态，从而克服了物理传感器成本高或安装困难的限制。其核心原理是利用可测信号与目标状态之间的映射关系，通过数据驱动或模型驱动的方法实现实时估计。这项技术的价值在于能够显著降低系统成本、提升可靠性，并实现对关键状态的持续监控。在应用场景上，它广泛适用于汽车电子、高端装备和工业系统的研发与运维。本文聚焦于

 ehism
2026-06-19 10:31:08

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 9

#AI
文心生成的图片代码怎么用？AI 导出鸭一站式搞定代码转文件、多格式导出各类难题

AI导出鸭解决文心图片代码导出难题摘要：针对文心AI生成图片代码导出繁琐、格式错乱等问题，AI导出鸭提供智能化解决方案。该工具通过AI语义解析技术自动精简冗余代码，支持一键转换Word/PDF等格式，实现批量处理和多终端适配。相比传统方式，出错率降低至5.3%，效率提升76%，尤其适合自媒体、学生等非技术用户。产品覆盖浏览器插件、移动APP和桌面端，真正实现零门槛的代码文档转换，填补了AIGC内

 AI导出鸭插件
2026-06-22 00:30:00

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 10

#人工智能 #AI #DeepSeek
千问转 pdf 怎么压缩但清晰？借助 AI 导出鸭智能算法，精简内存，留存 PDF 原文图文细节质感

摘要：针对通义千问导出PDF存在的体积臃肿、压缩模糊等问题，AI导出鸭推出垂直解决方案。通过分层压缩算法（文字无损/图片智能降码），适配千问特有格式，在保证清晰度的同时压缩体积达48.3%。支持全终端覆盖（浏览器插件/APP/客户端），提供批量处理与预览功能，解决职场、科研人群的文档传输与归档痛点。实测显示其压缩效果优于通用工具，格式错乱率低于1.2%，成为大模型文稿处理的细分标杆工具。关键词

 AI导出鸭插件
2026-06-19 00:00:00

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 4

#人工智能 #AI #DeepSeek
扩散模型中的注意力机制实现详解：从Self-Attention到Cross-Attention的代码解析

本文详细介绍了diffusers库中U-Net的注意力机制实现，包括UNet2DConditionModel类和Transformer2DModel核心单元。文章解析了Self-Attention和Cross-Attention两种注意力的代码实现，展示了query、key、value的计算过程及其数学原理，帮助读者理解扩散模型如何通过注意力机制捕捉图像内部关联并融合文本条件。

模型优化师
2026-02-05 15:06:51

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 27

#深度学习 #计算机视觉 #人工智能 +2
AI编程CLI工具：终端里的生产力杠杆

AI编程工具正从IDE插件向命令行（CLI）形态深度演进，其核心价值在于将大模型能力无缝嵌入工程师固有工作流。CLI凭借环境一致性、可审计性与Unix管道可组合性，在CI/CD集成、安全合规扫描、遗留系统逆向、多语言胶水层生成等关键场景中展现出不可替代性。相比GUI方案，CLI天然支持脚本化、日志追踪与权限管控，更契合DevOps与SRE工程实践。本文聚焦AI CLI工具的生产就绪路径，涵盖本地模

 一抹斯文的粉笔灰
2026-06-22 12:55:24

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#AI
AI与MCP协议如何解决自动化测试元素定位难题

在自动化测试领域，元素定位是影响脚本稳定性和可维护性的核心挑战。传统方法依赖XPath、CSS选择器等代码属性，这些属性易随前端变更而失效，导致测试脚本脆弱且维护成本高昂。其原理在于测试脚本与前端UI结构是紧耦合的。为解决此问题，业界开始探索将计算机视觉（CV）与前端语义化信息相结合的技术路径。通过引入AI视觉模型，测试脚本能够“看见”界面元素；而MCP（模型上下文协议）则作为标准化桥梁，让测试脚

 言语治疗师Siyang
2026-06-19 15:28:43

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 3

#AI
大模型Chain-of-Thought (CoT) 思维链

摘要：思维链提示（Chain-of-Thought, CoT）通过引导大语言模型分步推理，显著提高了数学、常识等复杂任务的准确性。其核心原理是将问题拆解为中间步骤，模仿人类解题过程。文章通过Python代码展示了零样本（自动生成推理链）和少样本（提供示例）两种实现方式，并对比实验数据：在GSM8K等数学数据集上，CoT使准确率提升17-33个百分点。这种技术成本低、易实现，但需注意其对大模型的依赖

 已入Cocos坑
2026-06-19 15:08:11

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 3

#AI #AIGC
AI一周事件 · 2026-06-11 至 2026-06-17

（本文借助 AI 大模型及工具辅助整理）

俊哥V
2026-06-17 22:00:28

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 6

#人工智能 #AI
基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化（日间）2026年6月17日

【Python数据分析实践】2026年06月17日，使用Python爬虫采集20+公开新闻源数据，通过jieba分词、SnowNLP情感分析、TF-IDF关键词提取、LDA主题模型等NLP技术进行文本挖掘，并使用Matplotlib/Plotly进行数据可视化。本文为自动化脚本输出的技术学习笔记。

财经资讯数据_灵砚智能
2026-06-18 09:27:47

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#自然语言处理 #信息可视化 #人工智能 +2
知识管理实践：带领 AI 一起进入心流状态

知识管理实践：带领 AI 一起进入心流状态这两年，对话类 AI 工具层出不穷，几乎成了模型厂商的试金石。还在“心流 1.0”的问答研究时期，我就有一个比较笨拙的习惯：每次开启新任务前，要找到类似任务对应的历史记录继续对话，期望能省去重述语境的时间，快速获取到这次任务的答案。不过用不了多久，它的记忆就开始混乱，内容质量也会大不如前。这是上下文规则决定的。在不断堆叠的对话里，LLM 难免产生误解——没

 iFlow_AI
2026-06-17 15:27:32

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 4

#人工智能 #数据库 #AI
本地AI深度研究助手Local Deep Research

Local Deep Research 是一个开源的 AI 深度研究助手，支持本地 LLM 和多种搜索引擎，数据完全本地加密存储。

杨浦老苏
2026-06-17 16:05:43

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#docker #AI #人工智能 +1
从Prompt到Loop：AI工程正经历第三次范式跃迁，未来工程师要做什么？

AI工程范式演进：从Prompt到Loop的三次跃迁 AI工程经历了从Prompt Engineering到Loop Engineering的三阶段发展： Prompt Engineering（2022-2024）：聚焦优化单次指令设计，通过思维链、少样本等技术提升交互质量，但存在一次性对话和上下文缺失的局限。 Context Engineering（2025）：转向构建动态上下文，通过检索增强生

 拥抱AGI
2026-06-17 16:40:02

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 6

#人工智能 #学习 #AI
零基础学Coze：图片+视频节点（附省钱秘籍）

这篇文章介绍了如何在扣子(Coze)平台使用图片和视频生成节点，并分享了一个省钱技巧。主要内容包括：1. 准备工作，创建包含图像和视频生成节点的工作流；2. 以制作宠物科普动画为例，详细说明各节点参数设置技巧，包括选择经济型模型和低分辨率；3. 关键省钱方法：使用Doubao-图像生成插件可将单张图片成本从200积分降至25积分；4. 强调在工作流测试阶段采用低成本方案，跑通后再切换高质量模型。

不正经绣才
2026-06-17 10:49:41

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 8

#工作流 #AI
语音机器人终端的交互能力与主控方案说明

从硬件组成、模型选择和落地边界三个角度，说明语音机器人终端适合承担的语音交互样机任务。

深圳四博智联
2026-06-17 10:05:15

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 5

#机器人 #人工智能 #语音识别 +1
AI视障辅助系统设计：分层感知与多模态交互实战指南

AI辅助视障人士并非实现生理视觉重建，而是构建一套可信赖的外部感知增强系统。其核心原理在于突破单一模态局限，通过计算机视觉、空间音频、触觉反馈与轻量化NLU协同工作，在低延迟约束下完成环境理解与语义转化。技术价值体现在真实场景可用性——如公交站牌OCR鲁棒识别、动态避障响应<200ms、方言语音适配等关键能力，直接决定用户能否独立出行、购物、用药。典型应用场景覆盖全盲/低视力/色觉障碍人群，延伸至

 LG_AI_Research
2026-06-16 09:43:10

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 10

#AI
AI大模型学习路线（2026最新）从零基础入门到精通，AI大模型学习路线图，

通过以上七个阶段的学习，您将能够建立起对大规模预训练模型的深刻理解，并掌握其在实际应用中的技巧。记得在学习过程中保持好奇心和探索精神，积极尝试新技术并参与社区讨论。希望这份学习路线图能帮助您成功踏上大规模模型的学习之旅！如果您对某个特定阶段或主题有更详细的问题，欢迎随时提问！

python零基础入门小白
2026-06-16 11:51:01

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 6

#人工智能 #学习 #职场和发展 +1
基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化（日间）2026年6月16日

【Python数据分析实践】2026年06月16日，使用Python爬虫采集20+公开新闻源数据，通过jieba分词、SnowNLP情感分析、TF-IDF关键词提取、LDA主题模型等NLP技术进行文本挖掘，并使用Matplotlib/Plotly进行数据可视化。本文为自动化脚本输出的技术学习笔记。

财经资讯数据_灵砚智能
2026-06-16 19:19:01

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 6

#自然语言处理 #信息可视化 #人工智能 +2
AI大模型学习路线图+精选资源，手把手带你从入门到精通！速速收藏

AI 大模型，即人工智能大型模型，是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大算力支持、能够处理和生成复杂数据的人工智能模型。

进击的码农！
2026-06-16 11:24:25

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 4

#人工智能 #学习 #产品经理 +1
大模型学习路线（2026最新）神仙级大模型教程分享，不用感谢

大模型学习路线图第一阶段：基础知识准备在这个阶段，您需要打下坚实的数学基础和编程基础，这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。学习资料学习资料第二阶段：机器学习基础这一阶段主要涉及经典机器学习算法的学习，以及如何使用它们解决实际问题。学习资料第三阶段：深度学习入门在这个阶段，您将学习深度学习的基本概念和框架。学习资料学习资料第四阶段：自然语言处理基础本阶段将介绍自然语言处理的基本概念和技术。学

 Python怎么学啊
2026-06-16 15:00:31

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 5

#学习 #人工智能 #AI +1
从“乱码“到“智慧“：三款开源神器解锁RAG文档处理全流程，让你的知识库“看明白“！

那天，我兴致勃勃地搭建了一个 RAG 知识库，准备把公司的产品手册、技术文档统统喂进去。结果你猜怎么着？当我问“这个产品的保修政策是什么”时，系统给我返回了一堆页眉页脚、表格碎片，甚至还有图表里的乱码。更离谱的是，一份从扫描件转来的 PDF，直接被识别成了“一坨”按坐标排列的字符。那一刻我悟了：RAG 系统的天花板，从来不在大模型，而在文档解析。经过几个月的踩坑，我从 GitHub 上几十个相关项

 AI-椰子不椰
2026-06-16 10:41:34

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#开源 #人工智能 #产品经理 +3
AI大模型学习路线，只看这一篇就够了！

本次课程，专门面向产品经理人群，解析当下最热门的AI产品应用的必备的「大模型」、「多模态」的实际应用和算法原理！前段时间还跟字节、腾讯的资深 AI 产品经理沟通，他们反馈：在大量招人，只要有 AI 相关的项目经验，基本都能拿到面试机会，而且领导很舍得给钱，涨薪 40-60% 很正常！对于产品经理来说，如果你不懂技术，做不了业务和AI大模型技术衔接、定义不了数据需求，是没法完整的落地一个产品的！本次

 AI-椰子不椰
2026-06-16 10:43:42

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 6

#人工智能 #学习 #AI
大厂AI岗年薪50W+！转型/应届生最后上岸机会，错过等一年！

不知不觉时间又来到了6月份，每年这个时候，大小厂都会放出大量hc，春招补录+暑期实习提前批同步开闸，算是应届生最后一波集中上岸机会，而且也是我们很多在职朋友最好的跳槽、就业时机。最近整理了一下大厂的招聘需求，发现岗位分布和薪资和之前有很大改变：AI大模型全线扩招、而部分常规开发岗大幅收缩、薪资两极分化、面试难度和筛选标准也比往年严格不少，完全是重新洗牌的节奏。（以上信息来源网络）

AI-椰子不椰
2026-06-16 10:42:47

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#人工智能 #产品经理 #学习 +1
华为员工晒100万工资条：AI浪潮冲击后端，传统岗位缩减30%，80%新岗要求AI能力，年薪40万+！

文章揭示了AI技术对传统后端开发岗位的冲击，指出传统CRUD开发岗位缩减30%，而新增技术岗普遍要求具备AI能力，如大模型开发、RAG架构等，AI岗位平均年薪达40万以上，远超传统岗位的20万。文章强调当前是算法岗的“红利期”，供不应求，但求职者需具备实际能力才能胜任。为此，作者联合大厂推出了“AI就业保薪特训班”，承诺学员学完后若未获高薪Offer将全额退款，旨在培养符合一线企业需求的AI人才。

我算是程序猿
2026-06-16 11:01:25

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#人工智能 #华为 #产品经理 +1
爬虫转大模型：信息采集能力如何变成 AI 竞争力：写进简历前要补的工程证据

这篇面向想从爬虫和自动化采集转向 AI 数据工程的开发者，但不会把“爬虫转大模型：信息采集能力如何变成 AI 竞争力：写进简历前要补的工程证据”写成概念清单。我会按实战导向的转型指南的思路，把它放到真实开发、学习路线和求职准备里看，顺便讲几个容易忽略的取舍。这次我会从“从团队落地角度切入，重点写协作、日志和可维护性”展开，换一组场景和例子来讲。回到“爬虫转大模型：信息采集能力如何变成 AI 竞争力

 晨xi的光
2026-06-16 05:15:08

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#爬虫 #人工智能 #AI
信用崩塌临界点：AI大厂“暗箱降智”内幕与行业信任危机复盘

未来AI的终极竞争，不再是参数、算力、速度的比拼，而是透明、诚信、安全、负责任的技术生态重构。为平衡收支、提升商业化收益，厂商统一采用能力分层策略：将顶级推理、深度思考、复杂创作能力包装为高端付费权益，对大众用户进行算力裁剪、能力降级。模型能力可被后台随时篡改、降级、限流，无公示、无解释、无赔付机制，用户消费权益彻底悬空。与之相对，开源模型、国产自主大模型凭借灵活度高、监管适配性强、生态开放、无暗

 fxroro
2026-06-16 05:53:39

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#AI