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u_17420180 頭像

合合信息解決方案 - RAG 技術如何讓大模型更好地處理私有文檔？

2025 年 12 月，OpenAI 正式發佈 GPT-5.2 大模型，以 “職場效率革新” 為核心，推出三版本細分策略，在編程、長文檔分析、多模態處理等專業知識工作場景中實現顯著突破，進一步推動大模型在企業級場景的深度應用。而隨着大模型在科研輔助、金融建模、內部知識庫搭建等私有文檔處理場景的需求激增，RAG（檢索增強生成）技術作為解決大模型私有數據訪問、降低幻覺風險的關鍵方案，

機器學習 , 人工智能 , 文檔解析 , 文檔處理 , 結構化

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Lab4AI - NeurIPS 2025 | 浙大、浙工大等團隊提出LRMs 自適應思考：簡單任務快處理，複雜任務深分析

論文標題：Controlling Thinking Speed in Reasoning Models 作者團隊：浙江大學、阿里巴巴雲、浙江工業大學 發佈時間：2025年10月30日 👉一鍵直達論文 👉Lab4AI大模型實驗室論文閲讀 ✅Lab4AI平台提供AI導讀和AI翻譯等工具，輔助論文閲讀。您還可以投稿復現這篇論文~ 核心亮點 本研究的核心亮點集中在三大突破性貢獻： 其一，首次揭

人工智能

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huggingface 頭像

HuggingFace - huggingface_hub 1.0 正式版現已發佈：開源機器學習基礎五週年回顧

簡要總結： 經過五年的持續開發，huggingface_hub 發佈 v1.0 正式版！這一里程碑標誌着這個庫的成熟與穩定。它已成為 Python 生態中支撐 20 萬個依賴庫 的核心組件，並提供訪問超過 200 萬公開模型、50 萬公開數據集 和 100 萬 Space 應用 的基礎能力。本次更新包含為支持未來十年開源機器學習生態而做出的重大變更，由近 300 位貢獻者和數百萬用户共同推動發展。

人工智能

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u_16099227 頭像

雲端創新者 - 自研AI框架升思MindSpore數據變換：Transforms_Yeats

下圖展示了ViT的完整架構：從輸入圖像分割成patches，到Transformer編碼器處理，最後通過分類頭輸出結果。整個流程清晰明瞭，接下來我們一步步來實現。 1 環境搭建和數據準備 1.1 環境配置 首先確保本地裝好了Python和MindSpore。這個教程建議用GPU跑，CPU會慢得讓人懷疑人生。 數據集用的是ImageNet的子集，第一

華為 , Soft , Self , 人工智能 , transformer , 前端開發 , Javascript

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showmeai2 頭像

ShowMeAI - 超精準！AI 結合郵件內容與附件的意圖理解與分類！⛵

藉助AI進行郵件正文與附件內容的識別，可以極大提高工作效率。本文講解如何設計一個AI系統，完成郵件內容意圖檢測：架構初攬、郵件正文附件的理解與處理、搭建多數據源混合網絡、訓練評估。 💡 作者：韓信子@ShowMeAI 📘 深度學習實戰系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42 📘 TensorFlow 實戰系列：https://ww

word2vec , 自然語言處理 , 人工智能 , transform , 深度學習

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user_sg59bsuq 頭像

user_sg59bsuq - 私有知識庫：數字時代的知識守護者

私有知識庫：數字時代的知識守護者 在信息爆炸的今天，我們每天都會接觸到海量的數據和知識。然而，隨着數據泄露事件頻發和雲服務的普及，我們的知識資產安全面臨着前所未有的挑戰。在這樣的背景下，私有知識庫應運而生，成為數字時代的知識守護者。 什麼是私有知識庫？ 私有知識庫是一種將知識存儲在本地的解決方案，它不同於傳統的雲存儲服務。用户可以在個人電腦或私有服務器上搭建自己的知識管理系統，完全掌控數據的所有權

教程 , 人工智能 , 知識庫

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kaizx 頭像

KAI智習 - "靈光"上線兩週創建330萬個"閃應用"， 阿里開源圖像處理新王，亞馬遜Trainium3芯片登場，AI也會"壓力崩潰"

🌟 30 秒生成 AI 應用？"靈光"引爆全民創作熱潮 螞蟻集團通用 AI 助手"靈光"上線兩週，用户已創建 330 萬個"閃應用"！ 無需編程基礎，僅用自然語言對話即可打造個性化工具——"靈光"以"30 秒生應用"功能掀起全民 AI 創作風暴。數據顯示，6 天下載量突破 200 萬，遠超 ChatGPT 首周表現。 這 330 萬個閃應用並非空洞玩具，而是深深嵌入日常生活的真實場景。根據

llm , 資訊 , 人工智能

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u_16213702 頭像

mob64ca1414c613 - spring mongotemplate 強制讀主

枚舉類會隱式的繼承Enum類，無法再繼承其它類（單繼承機制） 一、無實參枚舉類型： 1、定義： /** * 1、無實參枚舉類型 */ public enum NoParamTypeEnums { SPRING, SUMMER, AUTUMN, WINTER; NoParamTypeEnums() {

機器學習 , System , 人工智能 , 對象名 , 枚舉類型

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u_16213616 頭像

mob64ca14005461 - DEMO和SDK哪個更準確

目錄 CMOS DMOS 區別 CMOS CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor,互補金屬氧化物半導體）是把NMOS和PMOS製造在同一個芯片上組成集成電路，CMOS工藝製程技術是利用互補對稱電路來配置連接PMOS和NMOS從而形成邏輯電路，這個電路的靜

sed , 機器學習 , 學習 , 開關電源 , DEMO和SDK哪個更準確 , 人工智能 , 工作原理

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u_16099333 頭像

煙雨江南的秋 - maltab 怎麼樣stem

 Mat不僅是非常有用的圖像容器類，也是一個通用的矩陣類  創建Mat對象可有以下方法： 方法一：使用Mat()構造函數  例子如下： Mat M(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255)); 在Mat類定義中該構造函數的原型為： Mat(int rows, int cols, i

機器學習 , 初始化 , 構造函數 , 人工智能 , 對象創建 , maltab 怎麼樣stem

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI智聯穿戴生態系統：讓穿戴設備從“單打”變“團戰”

很多人手上戴着手環、兜裏揣着耳機，卻總覺得它們“各管各的”——手環記了睡眠數據，要手動傳到手機才能看；跑步時想切首歌，還得掏出手機操作。但有了AI智聯穿戴生態系統，這些設備就像組隊的“隊友”，靠三項關鍵技術，默契配合幫你搞定日常健康和便利需求。 先看設備協同通信技術，它是設備間的“無線對講機”。以前不同品牌的穿戴設備，數據像隔了堵牆——華為手環的運動數據，很難直接傳到蘋果手錶上。而這

數據 , NLP , 即時聊天 , 翻譯器 , 人工智能

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u_17588526 頭像

圍爐聊科技 - Qwen-Image-Edit-2511：AI圖像編輯的新標杆

2025年12月24日，阿里Qwen團隊正式推出圖像編輯模型重大更新版本——Qwen-Image-Edit-2511，作為9月發佈的2509版本的迭代升級之作，新版本聚焦“更強穩定性”與“更可控編輯體驗”兩大核心目標，通過人物一致性強化、LoRA子模型內置、幾何構造能力提升等關鍵優化，進一步鞏固了Qwen系列在圖像編輯領域的技術優勢。 一、版本定位：承接2509優勢，攻克核

人工智能 , 計算機視覺 , Image

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u_16272508 頭像

事辯天下 - 奧哲2025未來企業大會成功舉辦！共探企業AI高價值落地路徑

12月5日，由奧哲主辦的“智現新生·2025未來企業大會”在上海成功舉辦。大會匯聚之江實驗室、普華永道、天壤智能、上海建科諮詢等頂尖AI科研機構、諮詢公司、技術企業及轉型先鋒，聚焦AI時代下企業面臨的戰略定位、人才斷層與落地挑戰等核心議題，共同探索企業從數字化邁向數智化的進化路徑。本次大會為企業在AI時代的破局與新生，提供從AI頂層規劃、AI人才培養、AI平台建設到AI落地服務的

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 企業級 , 人工智能

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qqcode168 頭像

子木聊出海 - Best 5 Anime AI Video Tools in 2026 (Free)

If you’re trying to turn real footage into “anime-looking” clips in 2026, the market basically splits into two workflows: Video-to-video style transfer (you already have footage; you want an anime “

人工智能

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u_17342767 頭像

野豹商業評論 - 廣州銀行上市終止背後：機遇與挑戰並存

當深圳證券交易所2025年1月17日官宣終止廣州銀行IPO審核時，這場橫跨16年的上市長跑，最終以“主動撤回”的方式畫上了遺憾句點。 彼時，8544.79億資產規模的廣州銀行已是廣東本土最大城商行，但光鮮體量背後，是淨利潤四年連降、2024年暴跌66.46%的業績泥潭，是核心一級資本充足率逼近監管紅線的資本困境，更是近半數分行行長密集換血、農行系新帥

執行效率 , 重啓 , 人工智能 , 數據分析 , 二級

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u_16099361 頭像

16099361 - 大眾點評餐飲數據分析可視化_hj

一 緒論¶ 分析背景：美食薈萃的北京東城區，哪家餐廳最熱門，哪家餐廳口味好，哪種菜系最受歡迎，哪個區域餐廳最多，人均消費與區域、菜系的關係？Python分析大眾點評數據，我們一一解答這些問題。 數據來源：八爪魚爬取大眾點評東城區美食。 主要結論：1 熱門餐廳： 金鼎軒南北菜人氣最高，比薩到PizzoNow口味最好； 2 大眾口味：火鍋、西

缺失值 , data , 數據 , 大眾點評餐飲數據分析可視化_hj , 人工智能 , 數據分析

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youyudetusi 頭像

憂鬱的吐司 - AI數字員工來了，你準備好了嗎？打造高效的AI數字員工團隊！

“代碼成就萬世基積沙鎮海，夢想永在凌雲意意氣風發”，從這句阿里雲早期工程師們書寫的對聯中，不知大家能否看出那種歷史使命式的雄心。 悉聞，數年前阿里雲辦公室上的這副對聯，正在演化成為阿里雲的種種未來。上個月（8月），有幸隨着《培訓》雜誌直達號——阿里雲智能集團標杆參訪活動，親眼見識這副名聯。 這次參訪和交流機會是難得的，感悟是頗豐的，震撼是顯然的。 任何執拗都會成為過往，只有時間會告訴你對錯。（青否

機器學習 , 人工智能

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u_16099281 頭像

雲端築夢師 - 瀏覽器訪問activemq

關鍵詞 LoadRunner 軟件測試 localhost 同一局域網 手機訪問電腦本地項目 背景描述 主要為LoadRunner測試所用。 前提 服務器和客户機都在同一個局域網內（連接同一個wifi，或者使用校園網） 步驟 1.開放端口，分別設置入站規則和出站規則 步驟如下： 1）打開控制面板

機器學習 , 服務器 , ip , 瀏覽器訪問activemq , 人工智能 , HTML

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沃觀態勢感知 - 從洞察到行動：AI驅動的海外社交媒體分析系統如何重塑營銷策略？

在全球化競爭不斷加劇的環境下，企業營銷策略不再依賴創意與經驗，而是逐漸向“數據驅動”和“實時反饋”方向演進。AI 驅動的海外社交媒體分析系統成為這一趨勢的核心力量，它不僅監測用户討論，更能識別趨勢、預測需求、洞察文化差異並轉化為實際的營銷行動建議。過去企業需要依靠大量手工整理才能獲得市場信息，如今 AI 海外社交媒體分析系統能夠在分鐘級速度識別輿論波動、熱點話題、內容表現差異與用

產品設計 , 人工智能 , 基礎設施 , 數據分析 , 社交媒體

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音視頻牛哥 - 具身智能時代的音視頻架構重構：從延遲到多模態的技術挑戰

過去的十年，互聯網通過屏幕連接了“人與人”，而未來的十年，將是AI通過傳感器與“物理世界”深度交互的十年。隨着大模型（LLM）向多模態發展，具身智能（Embodied AI）——指的是擁有物理實體，能夠與環境進行感知與交互的智能系統（如人形機器人、自動駕駛汽車、工業無人機）——正成為科技界的下一個風口。 在這個巨大範式轉移的背景下，音視頻行業也迎來了它的“下半場”。在這個階

rtmp低延遲播放器 , 具身智能rtsp rtm低延方案 , yyds乾貨盤點 , 具身智能音視頻方案 , 機器人rtsp播放器rtmp播放器 , 人工智能 , 深度學習 , rtsp低延遲播放器

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u_16213615 頭像

mob64ca1400133b - 基於樹莓派的舵機控制原理-

🧠 平滑舵機控制系統 一、項目概述 本項目基於 Raspberry Pi + PCA9685 + 舵機 實現了一個平滑的舵機控制系統。 通過 adafruit_servokit.ServoKit 控制 PWM 信號輸出，使舵機在指定角度範圍內進行平滑往返運動。 系統支持速度調節、緩動曲線（Easing F

舵機 , 自然語言處理 , aigc , 人工智能 , bard , 硬件工程 , Python

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u_15675190 頭像

冰淇淋紅茶Q - openEuler軟件生態體驗：快速部署Nginx Web服務器

背景和適用場景 Nginx作為高性能Web服務器和反向代理服務器，在互聯網架構中扮演着核心角色。無論是搭建靜態資源服務、API網關，還是作為負載均衡器，Nginx都是首選方案之一。 這次實戰部署的環境是openEuler 22.03 LTS系統，主要驗證openEuler在軟件生態方面的完善程度。通過這次部署可以看到，從軟件安裝、依賴解決到服務配置，整個流程是否順暢，

配置文件 , 人工智能 , 深度學習 , Nginx

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u_16213560 頭像

數據小探 - 經典CNN與經典Transformer相結合用於時間序列預測

經典網絡 (Classic Networks) 這節課，我們來學習幾個經典的神經網絡結構，分別是LeNet-5、AlexNet和VGGNet，開始吧。 首先看看LeNet-5的網絡結構，假設你有一張32×32×1的圖片，LeNet-5可以識別圖中的手寫數字，比如像這樣手寫數字7。LeNet-5是針對灰度圖片訓練的，所以為什麼圖片的大小隻有32

機器學習 , 卷積 , 人工智能 , 深度學習 , 池化 , 全連接

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