登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
在探索任何一个复杂概念时，我们最好从一个简洁的定义开始。在人工智能领域，智能体被定义为任何能够通过传感器（Sensors）感知其所处环境（Environment），并自主地通过执行器（Actuators）采取行动（Action）以达成特定目标的实体。环境，即智能体所处并需要感知的外部世界；传感器，用于持续感知环境状态；执行器，用于对环境施加影响并采取行动；自主性，使智能体能够基于感知和内部状态独立
zepLinux v0.6正式发布，基于Zephyr实时内核构建，实现Linux命令行、虚拟文件系统、进程模型与独立应用层四大能力，支持微秒级实时调度与轻量运行（KB级内存），兼容POSIX信号与作业控制，适配ARM Cortex-M与RISC-V架构，为MCU提供活跃、轻量、实时的Linux式开发体验，填补μClinux停更后空白，广泛应用于工业控制、物联网与边缘设备。代码开源，项目持续迭代，助
2026 年 9 月 4 日，工信部公开《人工智能中小企业创业支持计划（2026—2028年）》（工信厅企业〔2026〕31号）。三年计划、4 方面 15 项任务，"1 万家""2000 家"两个数字最抓眼球。真正该细看的，是文件末尾一句：识别高成长企业，要看"开源项目星标数"。
正如李飞飞在她的自传中的说的：人工智能算法不是像传统算法那样，被告知该做什么，而是通过数据来学习该做什么，这也是本文想要表达的核心内容。
Karpathy 发了一条推文，分享了他近期重点在用 AI 构建个人知识库，短短两天，全网千万人观看。
不过你可能已发现，自主构建RAG应用涉及复杂工程（如数据索引、检索优化），这并非易事。幸运的是，现有开源框架（如 LangChain 和 LlamaIndex）能大幅简化开发流程，助你快速实现本文演示的所有功能。
本文介绍了如何使用 GitHub Actions 和 image-syncer 工具，实现 Docker Hub 镜像到 Azure Container Registry 的自动化同步，解决了国内及部分 Azure 区域访问 Docker Hub 速度慢的问题，提升了镜像的可用性和 Azure 环境的部署效率。为解决这些问题，我们需要建立一个自动化的镜像同步机制，将 Docker Hub 的镜像定
模型像人类一样，通过一步步写出中间过程来解决复杂问题。这种方法在数学和编程领域等领域效果显著。复旦大学、上海AI实验室等机构的联合团队，一篇隐式推理（Supervised Implicit Chain-of-Thought，SIM-CoT）的论文刚刚被顶会ICLR 2026接收。通过将思维过程内化为不可见的向量，试图在保持推理能力的同时大幅降低计算成本，但这种“沉默的思考”往往因为缺乏引导而走向混
这篇文章都将为你提供宝贵的知识和启发，让你的 AI 之旅更加精彩纷呈！快来加入我们，一起探索 LLM 的奥秘吧！
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的核心思路其实很简单：别让大模型靠想象力答题，先帮它把参考资料找出来，让它照着资料回答。
摘要：Kubernetes的优先级与抢占机制解决了集群资源分配的关键问题。本文深入解析了PriorityClass定义、Pod优先级设置、抢占流程及调度器实现原理。优先级通过整数值表示Pod重要性，调度器优先处理高优先级Pod；当资源不足时，会驱逐低优先级Pod（考虑PDB约束）以腾出资源。文章详细介绍了生产环境最佳实践，包括合理的优先级分层设计、系统组件保护策略，以及如何避免常见陷阱如globa
所有数据持久化到，安全不丢失端口：Web 3000、SSH 222，直接映射无需额外配置一条命令启动/停止，管理简单便捷配置文件轻量化，无冗余参数，新手直接上手。
本文将结合2025年最新行业趋势，为你拆解职业前景、热门岗位选择策略与零基础转行路径，助你精准卡位AI时代！
38岁驻场外包：甲方点名要"懂大模型的前端"，全会议室只有我举了手
而深度学习，作为人工智能领域最耀眼的突破之一，正以前所未有的力量重塑着图像处理的未来边界，将我们带入一个从“看见”到“理解”的全新维度。边界的每一次拓展，不仅是算法的胜利，更是我们赋予机器以更丰富视觉认知能力的尝试，最终的目的，是让技术更好地理解世界，也帮助我们更深刻地理解自身。未来的图像处理系统需要结合知识图谱、逻辑推理等技术，实现从“看见”到“读懂”，再到“思考”的跃迁，真正理解图像背后的故事
