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u_16272508 頭像

事辯天下 - 天立國際首席科學家劉志毅出席企業家博鰲論壇：智能體時代開啓教育創新範式

2025年12月3日，由新華網主辦的2025企業家博鰲論壇——“人工智能+”生態範式論壇在海南博鰲圓滿落幕。本次論壇深入研討了人工智能從“技術攻堅”向“系統突破”、從“單點應用”向“生態協同”的轉型路徑。 天立國際集團首席科學家、天立啓鳴AI研究院院長劉志毅應邀出席，並發表了題為《教育AGI之路：智能體時代的基礎教育創新範式變革》的演講，深度剖析AI教育從技術構想邁向規模化

自適應 , 大數據 , 數據倉庫 , 人工智能 , 模態

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u_15591470 頭像

ceshiren2022 - 構建智能測試閉環：深入解析ReAct範式與LangGraph的實用應用

一、ReAct範式簡介 在AI智能測試和Agent開發中，ReAct（Reasoning + Acting）範式是核心方法。它通過邊思考邊行動的方式，實現智能體閉環動態決策。 • Reasoning（推理）：分析任務信息、環境狀態和歷史數據，生成下一步行動策略。 • Acting（行動）：根據策略執行動作，如調用接口、生成測試用例或運行任務。 🔹 對測試開發人員來説，ReAct能讓

react , 智能體 , 人工智能 , 深度學習

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clchyj 頭像

clchyj - 國產AI迎來「工業革命」！GLM-4.7與MiniMax M2.1兩大旗艦，登錄AI Ping即可免費調用！

不只是聊天，這次是真正的生產力工具。https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ (註冊登錄立享30元算力金) 小夥伴們，文章開頭讓我們思考一個問題：當別人還在用AI寫詩、對話、生成圖片時，如何利用AI真正解決複雜的商業問題、提升工程效率？ 今天，答案來了。兩大國產旗艦模型——智譜GLM-4.7與MiniMax M

數據 , Max , 人工智能 , 計算機視覺 , 開發者

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tangshiye 頭像

AI架構師湯師爺 - n8n工作流實戰：讓DeepSeek一鍵拆解100篇公眾號爆文，扒得底褲都不剩（建議收藏）

大家好，我是湯師爺，分享1000個行業智能體案例，致力於幫助100W人用智能體創富~ 之前我們搭建了一個n8n工作流，能夠一鍵抓取公眾號爆款文章，自動存入飛書表格。 但問題來了，100多篇文章擺在面前，哪篇值得借鑑？哪篇有爆款潛力？ 一篇篇人工分析？太累了。 今天分享一個n8n工作流，讓AI幫你逐篇分析每篇文章，自動給出爆款評分、用户畫像、核心關鍵詞。 分析完成後，結果直接寫入飛書表格。 1.工作

教程 , 知識 , 人工智能

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xjsunjie 頭像

xjsunjie - 不是數據越多越好，而是數據質量越高越強：構建企業高質量數據集的五大認知革命

引言 在數字化轉型加速背景下，企業普遍將數據規模作為能力指標，卻忽視了數據質量對決策效能的根本性制約。 本文基於真實企業實踐與數據治理框架（DAMA-DMBOK、DCMM、ISO 8000），系統提出構建高質量數據集的五大認知革命：從“數據量優先”轉向“關鍵數據可信”、從“IT主導”轉向“業務主責”、從“事後清洗”轉向“流程嵌入”、從“追求完美”轉向“場景化閾值”、從

it , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據質量 , 人工智能 , 數據分析

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tecdat 頭像

拓端tecdat - 2026年消費行業展望報告：智能科技、可持續發展與幼稚經濟|附750+份報告PDF、數據、可視化模板彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44679 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 引言 消費行業真的陷入“增長困境”了嗎？消費者越來越理性，創業者找不到新賽道，品牌方在存量競爭中掙扎——這是當下很多從業者和投資者的共同困惑。但數據不會説謊，消費行業並非停滯不前，而是在經歷“結構性重構”：傳統品類承壓，新興賽道爆發，技術與情感成為新的增長雙引擎。 本報告洞察基於《交銀國

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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ziwupython 頭像

子午 - 【蔬菜識別系統】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積網絡+resnet50算法

一、介紹 蔬菜識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對8種常見的蔬菜圖片數據集（'土豆', '大白菜', '大葱', '蓮藕', '菠菜', '西紅柿', '韭菜', '黃瓜'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能：

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI 行為分析系統：從“行為識別”到“風險與決策支持”的工程實踐

在很多項目中，“行為分析”最初被理解為一件相對直接的事情： 採集行為數據 用模型做分類或識別 輸出標籤或結果 但一旦進入真實業務場景，很快就會發現問題： 單次行為識別價值有限 行為結果波動大、誤判率高 不同行為之間缺乏上下文關聯 分析結果難以支撐實際決策 這説明一個事實： AI 行為分析系統的核心價值，

模式識別 , 建模 , 數據 , NLP , 人工智能

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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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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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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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rtedevcomm 頭像

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

人工智能

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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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rtedevcomm 頭像

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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