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文章主要介绍了AI智能体的概念及其与大模型的区别。大模型如同超级大脑，擅长分析并以文本/图片等形式给出答案；而AI智能体则是"大脑+手脚"的复合体，能自主调用各种工具，直接交付可落地的成果，如报表、PPT等。智能体可实现端到端自动化，对B端业务具有颠覆性潜力，是AI应用的下一效率跃升点。
在工业自动化场景中，上位机作为设备监控的核心终端，常面临三大核心挑战：多设备并发接入能力不足（传统方案难以支撑100+设备同时通信）、实时性差（设备状态更新延迟高）、界面卡顿（海量数据刷新导致UI线程阻塞）。本文基于 C# WPF + SignalR 技术栈，聚焦 “高并发、低延迟、稳界面” 核心需求，实现支持100+设备接入的工业上位机监控系统。方案采用“SignalR 双向通信+多线程数据处理
在如今开源的时代，我们就不要再闭门造车了，热烈的拥抱开源吧！本文针对性能测试、Web UI 测试、API 测试、数据库测试、接口测试、单元测试等方面，为大家整理了github或码云上优秀的自动化测试开源项目，希望能给大家带来一点帮助。
Cursor 是一款新兴的代码编辑器，它的开发背景与人工智能的快速发展紧密相关。在当下，开发者对于更智能、高效的代码编写工具需求日益增长，Cursor 应运而生。它由一支专注于将 AI 技术融入开发工具的团队打造，旨在通过人工智能辅助，提升开发者的编码体验和效率。在作用方面，Cursor 不仅具备常规代码编辑器的基本功能，如语法高亮、代码补全等，更重要的是它集成了强大的 AI 能力。
Claude Code基础设施：构建自动化的AI开发辅助系统 Anthropic推出的Claude Code系统通过"技能+钩子+代理"架构，旨在实现AI助手对开发流程的主动介入。该项目提出了一套完整的工程化解决方案，核心机制包括： 自动激活：通过Hook监听用户输入触发对应技能 模块化设计：技能采用500行分割原则，动态加载资源 协同运作：Hooks实现事件监听，Agents
文章摘要：本文系统介绍了Prompt工程的核心技术与应用。首先阐述了思维链(CoT)、自洽性和思维树三大进阶技术，详细说明其原理与实现方式。接着分析了提示词安全风险及防范措施，包括注入攻击类型和技术防护方案。然后探讨了Prompt与RAG、Agent、微调等技术的关系与整合方法。最后通过SQL生成、成本分析、24点算法等实战案例，展示了Prompt的多元化应用场景。文章还展望了自动化优化、多模态处
定时任务是指在预定的时间点或按照特定的时间间隔自动执行的任务。定时任务的应用场景：操作系统维护：例如，定期清理临时文件、更新系统补丁等。数据备份：定期对重要数据进行备份，以防数据丢失。自动化测试：例如，在每天凌晨自动运行软件测试脚本。网站维护：比如定时发布新内容、定时发送邮件提醒等。数据分析：例如，定期汇总和分析业务数据，生成报告。
刘庆峰在发布会现场也重磅发布了两大核心技术，其一是个性化记忆能力，星火 X1.5 通过构建用户个性化记忆库，实现对用户长期画像、近期反馈、短期对话的综合理解，让 AI 真正“懂你”。日新月异的技术中，当大模型在各项专业能力上超过每个人时，我们仍然可以站在它的肩膀上，成为更好的自己，避免社会内卷和同质化，避免产生无用阶层，让每个人独特的闪光点都能在 AI 的帮助下得到绽放。其以“更懂你的 AI”为主
发表于·阅读时间 4 分钟·2024 年 7 月 6 日理解事物是如何运作的总是有益的。在本文中，我将提供一个非常简单的概述，介绍训练 AI 模型时使用的基本数学逻辑。我保证，如果你有基本的教育背景，以下示例将是可以理解的，并且你将对人工智能领域有稍微更深入的了解。
如果没有有效的、稳健的自我批评机制，系统可能会陷入错误累积的循环，从而损害其研究成果的原创性和可靠性。他们进行了一项大规模的人工研究，招募了 79 位专家研究人员，对来自三种不同情境的 49 个想法进行盲审：专家撰写的想法、人工智能生成的想法以及由人类专家重新排序的人工智能生成的想法。这些评估结果一致表明，LLM 在将概念理解或初始计划转化为可验证的正确且可运行的代码方面面临着巨大的困难，这凸显了
