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06:37 AM · Oct 27 ,2025

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天鯤科技 - AI驅動威脅狩獵系統在支付平台的創新實踐

摘要:本白皮書系統闡述了跨境支付平台在構建AI驅動威脅狩獵系統過程中的核心挑戰、技術架構與實施成效。面對高級持續性威脅(APT)導致的欺詐交易與高誤報率問題,平台基於AWS雲原生服務構建了一套融合自動推理、行為圖譜與實時響應的智能安全體系。通過引入Amazon Bedrock的Guardrails自動推理引擎、Amazon Detective圖數據庫與GuardDuty威脅情報集

AWS , amazon , 運維 , 人工智能 , 深度學習

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ceshiren2022 - n8n驅動的全鏈路測試自動化實戰指南

在複雜的軟件系統中,傳統的測試方法往往面臨一個困境:各個模塊單獨測試正常,但集成後問題頻出。全鏈路測試正是為了解決這一問題而生,而尋找合適的工具來實現這種測試自動化,一直是測試工程師們的挑戰。今天,我們探討一種不同尋常但異常強大的解決方案——使用n8n實現全鏈路測試自動化。 為什麼選擇n8n進行測試自動化? 你可能熟悉n8n作為一款開源的工作流自動化工具,通常用於業務過程自動化。

n8n , 全鏈路測試 , 人工智能 , 深度學習 , 測試自動化

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mb6911caa73d1d1 - 數字孿生技術如何重塑城市治理:一個真實案例的深度解析

在當今快速城市化的背景下,城市管理者面臨着日益複雜的挑戰:交通擁堵、公共安全事件、資源分配不均等問題層出不窮。傳統管理方式往往依賴分散的數據和人工決策,難以實現高效響應。然而,隨着數字孿生技術的成熟,一種全新的城市治理模式正在興起——通過構建虛擬的城市鏡像,實現對實體城市的全面感知、智能分析和精準控制。本文將結合一個真實應用案例,探討數字孿生技術如何幫助城市管理者提升運營效率,優

數據 , 物聯網 , 實時視頻 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生

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小白獅ww - 文-圖生視頻雙發力,Wan 2.1 高質量視頻生成教程

Wan 2.1(通義萬相 2.1)是由阿里巴巴於 2025 年開源的視頻生成大模型,它在視頻生成領域展現出了卓越的性能。在功能上,該模型不僅支持文生視頻和圖生視頻,還能進行視頻編輯、文生圖、視頻生音頻等多種創新應用,極大豐富了用户的創作選擇。而且,Wan 2.1 是首個能在中英文環境中實現文字生成的視頻模型,免去外部插件的繁瑣,大幅提升了其實用性。 Wan 2.1 採用了自研的高效變分自編碼器 (

機器學習 , tensorflow , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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user_sg59bsuq - 在數字時代尋找內心的寧靜

在數字時代尋找內心的寧靜 在這個信息爆炸的時代,我們的生活被各種數字設備和應用程序填滿。每天醒來第一件事是查看手機,睡前最後一件事也是放下手機。我們習慣了在碎片化的信息中游走,卻很少有機會靜下心來,與自己對話。 科技的雙刃劍 科技的發展確實給我們的生活帶來了極大的便利。通過像這樣的平台,我們能夠輕鬆獲取知識、解決問題。但與此同時,我們也越來越依賴這些工具,甚至忘記了如何依靠自己的思考和判斷。 記得

教程 , 人工智能 , 知識庫

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deephub - Gemini 2.5 Flash / Nano Banana 系統提示詞泄露:全文解讀+安全隱患分析

本文作者找到了一種方法可以深入 Nano Banana 的內部運作機制,具體手法沒法公開,但結果可以分享。 破解圖像生成器跟破解文本模型完全是兩回事。圖像模型的設計目標是輸出圖片而非文字,對提示詞注入的響應模式不同。有意思的是,在提取系統指令的過程中,模型自發生成了一些圖像: 破解成功時,Gemini 自動給這個對話分配的標題是"The King's — Command"(國王的命令)。似乎系統識

llm , google , 人工智能 , nano-banana-pro

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HyperAI超神經 - 從9,874篇文獻到1.5萬晶體結構,MOF-ChemUnity重構MOF全景知識,推動材料發現進入「可解釋AI」時代

在材料科學領域,金屬有機框架(Metal–Organic Frameworks,MOFs)堪稱科學家們的「瑞士軍刀」:它們具有高比表面積、化學可調性和結構多樣性,在氣體分離與儲存、催化以及傳感等領域具有廣泛應用。然而,對於科研人員而言,MOF 的世界極其龐大且複雜——目前已有超過 12.5 萬種 MOF 框架被合成,並計算預測了數百萬種可能的結構。 雖然人工智能(AI)已經深刻改變了

人工智能 , 深度學習 , 材料科學

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mob64ca12e7b5cf - 基於AIGC的人工智能應用框架圖

在這個博文中,我將詳細記錄如何構建一個"基於AIGC的人工智能應用框架圖",並涵蓋以下核心內容:環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦和進階指南。 首先,我們需要確保系統具有合適的環境配置。在環境配置階段,涉及依賴的安裝、配置與版本的管理。下圖即展示了該過程的流程圖,幫助大家理解整個步驟。 flowchart TD A[環境準備] -- B[安裝依賴]

System , aigc , 人工智能 , 解決方案

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澪貳02 - 接入 AI Ping 限免接口,讓 GLM-4.7 與 MiniMax-M2.1 成為你的免費 C++ 審計專家

前言: 屬於開發者的“算力自由”時代真的來了!AI Ping 平台近日完成關鍵升級,正式上架 GLM-4.7 與 MiniMax M2.1兩大旗艦級算力。這不僅是一次模型庫的擴容,更是推理體驗的跨越:2 倍速的疾速反饋配合深度思維邏輯,讓 AI 協作從未如此順滑。更誘人的是,平台同步推出了“邀好友,領算力”活動,20 米通用算力點即刻到賬。想知道如何在 AI 浪潮

API , Max , 人工智能 , 數據分析 , 開發者

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GMICloud - GMI Cloud 攜手英偉達在亞太建設 AI Factory,GB300 萬卡集羣,斥資 5 億美金

摘要 GMI Cloud基於GB300的 AI Factory 啓動構建,該項目攜手英偉達(NVIDIA),總投資額達 5 億美元,萬卡集羣將為全亞太AI產業發展提供堅實支撐。 本週,作為英偉達(NVIDIA)全球六大 Reference Platform NVIDIA Cloud Partner 之一及全球增長最快的 GPU 即服務(GPU-as-a-Service)提供商之一,GMI

資訊 , 雲計算 , gpu , 人工智能

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mob64ca13fdd43c - [源碼分析] Facebook如何訓練超大模型 --- (2) -

文章目錄 實戰量化Facebook OPT模型 Facebook OPT模型介紹 auto-gptq方式量化 1、定義量化配置 2、加載模型量化 3、檢查量化正確性 4、保存量化後的模型權重 5、使用量化模型進行文本生成 6、使用自定義的數據集

數據集 , 語言模型 , 加載 , 人工智能 , Css , 前端開發 , 量化 , HTML

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合合技術團隊 - 啓信寶《2025 全國採購地圖》:藏在縣城的“隱形冠軍”,撐起你的購物車

第17個“雙十一”剛剛收官,越來越多消費者留意到,平台上“產地直髮”“工廠優選”類商品明顯增多。隨手買的辣條、高性價比的培育鑽石、風靡全球的漢服......這些商品的源頭並非熟悉的北上廣深,而是一個個“低調”的中國縣城。這些縣域產業憑藉高效供應鏈與成本優勢,正悄然成為大眾日常消費的重要支撐。 近日,啓信寶發佈《2025全國採購地圖》(下稱“採購地圖”),系統梳理了多個熱門消費品的產業佈局與發展趨勢

大數據 , 算法 , 人工智能

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RTE開發者社區 - 實時數字人 Lemon Slice 融資 1050 萬美元,單 GPU 實現 20FPS 生成;釘釘發佈 AI 防錄音魔盒丨日報

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、Qwen3-TTS上新,支持

人工智能

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曼孚科技 - 不止於中文:小語種文本標註——藍海市場的精細耕耘

在人工智能全球化的浪潮中,數據作為核心驅動力的價值已成為行業共識。然而,當英語、中文等大語種市場的競爭步入紅海,一片龐大且潛力無限的領域正悄然崛起:小語種文本標註。 這絕非簡單的語言種類擴充,而是一場對技術深度、文化認知與商業策略的綜合考驗。 從東南亞的多元方言到中東的複雜文字,從非洲的豐富語系到歐洲的區域語種,每一種小語種背後都對應着獨特的市場——一座尚未大規模開發的數據金礦。 耕耘這片藍海,絕

機器學習 , 算法 , 自然語言處理 , 人工智能 , prompt

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DeepSeaAI - 大型語言模型(LLM)微調視圖V2

大型語言模型(LLM)微調視圖 摘要 本指南全面介紹大型語言模型微調的核心技術體系,涵蓋SFT、RLHF、對齊、RAG及各類微調方法,提供從理論到實踐的全流程指導。 目錄 概述:大模型微調技術演進全景 詳細技術組件説明 核心技術詳解 參數高效微調技術對比 微調策略選擇指南 評估與監控體系 最

數據 , 神經網絡 , 性能評估 , 人工智能 , 核心技術

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mob64ca13fbd761 - linux 配置imagemagick

當前小菜的環境:Window 7,vs2017 1,.netCore Demo項目 暫且使用默認模板,這個和平常webForm,winForm一樣創建,這裏就略過了。 2,創建好默認工程後,直接iis Express運行,查看效果 2.1,可以發佈後,使用CLI運行 3,發佈工程 3.1,

機器學習 , Core , linux 配置imagemagick , 配置文件 , Centos , 人工智能

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合合技術團隊 - 論文解讀 - 潛在思維鏈推理的全面綜述

一、簡要介紹 大語言模型(LLMs)在複雜推理任務中,通過思路鏈(CoT)提示取得了顯著的性能。然而,傳統的CoT依賴於用自然語言明確表達的推理步驟,這不僅降低了效率,還限制了其在抽象推理中的應用。為了解決這一問題,研究者們對潛在CoT推理產生了濃厚的興趣,這種推理方式在潛在空間中進行。通過將推理與語言分離,潛在推理不僅提供了更豐富的認知表示,還實現了更靈活、更快的推理過程。研究者們在這一

大數據 , 人工智能 , 深度學習

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未聞花名AI - 構建AI智能體:四十二、使用 Qwen-Agent Assistant 調用高德 API 實現天氣查詢

一、系統概述 隨着大模型技術的發展,智能助手(Agent)已成為連接用户需求與外部服務的核心載體。Qwen-Agent作為基於通義千問大模型的智能框架,支持通過工具調用擴展能力,而高德天氣API則提供了穩定、實時的氣象數據服務。本文旨在實現Qwen-Agent的Assistant助手與高德天氣API的無縫集成,構建一個能響應用户自然語言查詢、返回精

AIGC二三事 , 天氣查詢 , API , pytorch , 人工智能 , ci

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葉開 - 隱語可信數據空間MOOC第42講筆記:運營商間跨域結算精密對賬場景的應用實踐

筆記內容來自隱語Mooc,歡迎一起來學習。Mooc課程地址:https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 學習筆記:運營商跨域結算精密對賬隱私計算案例 一、背景與痛點 業務場景:運營商(移動、聯通、電信、廣電)之間的用户通信行為(語音、短信、彩信)產生結算需求,月均數百億條業務量。 傳統對賬流程:

機器學習 , 教程 , 知識 , 人工智能

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郭傳志的博客 - Cursor學習

Cursor原理 Cursor是一款以人工智能(AI)為核心的代碼編輯器,其目的在於提高開發者的編碼效率,可輔助進行代碼的編寫與修改。實際上,它是Visual Studio Code(VS Code)的一個 “分支”,在其基礎上增添了強大的人工智能功能。Cursor猶如集成於集成開發環境(IDE)中的智能編程助手,能夠實時理解項目並提供相應幫助。 從整體視角來看,Cu

cursor , 人工智能 , 深度學習

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嗶哥嗶特 - 長安汽車黃忠強:強化整零協同,共築智能網聯新能源汽車產業集羣

當前,全球汽車產業正在經歷百年未有之大變局,智能網聯、新能源汽車的發展勢不可擋。 在近日舉行的2025中國產業轉移發展對接活動上,重慶長安汽車股份有限公司首席專家黃忠強在演講中表示,中國正勇立潮頭,重慶作為中國重要的汽車產業基地,正以前瞻性的視野規劃建設世界智能網聯新能源汽車產業基地。 黃忠強指出,在這一宏大目標下,長安汽車深感生逢其時,宏偉的產業規劃為企業發展注入了

市場份額 , 自動駕駛 , 人工智能 , 基礎設施 , 數據分析

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wx6464351503832 - 強化學習(RL)簡介及其在大語言模型中的應用

看到huggingface上有個大模型課程,其中有個章節是講如何構建推理大模型,下面是對應的學習內容。 接下來會用最通俗易懂的方式介紹RL,就算之前完全沒接觸過也能看懂。會拆解核心概念,看看為什麼RL在大語言模型(LLMs)領域變得這麼重要。 什麼是強化學習(RL)? 想象一下訓練一隻狗。想教它坐下。可能會説"坐下!",如果狗坐下了,就

強化學習 , 語言模型 , 自然語言處理 , 人工智能 , Css , 大模型 , 前端開發 , HTML

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AI4AI社區 - 暖心馳援丨1024基金會響應號召,捐助香港大埔火災重建

11月26日,香港新界大埔宏福苑多棟住宅樓發生火災,造成重大人員傷亡,災情牽動人心。一方有難,八方支援。1024數字產業基金會迅速響應浙江省海外聯合會倡議,向受災居民捐款,用於緊急救助與災後重建,傳遞來自內地的關懷與支持。 1024基金會發起人馮雷(Ray Von),近日正式獲任嘉興市海外聯誼會(簡稱“嘉興海聯會”)第二屆常務理事。在通過浙江省海外聯合會獲悉香港災情後,他第一時間牽頭基金會落實捐助

人工智能

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mob64ca140eb362 - opentelemetry demo搭建

Windows安裝配置OpenGrok 安裝opengrok過程中遇到的問題: 1.下載安裝Ctags 下載地址:https://github.com/universal-ctags/ctags-win32/releases 我的是D:\ctags58,但是ctags需要把D:\ctags58路徑加到Path環境變量中(

機器學習 , tomcat , jar , xml , 人工智能

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