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英伟达模型地址。
猎豹移动CEO傅盛在“养虾”14天后分享:他的“龙虾”从不懂查通讯录的“小白”,成长为包含8个智能体的“团队”,不仅7×24小时自动工作,甚至策划出一条百万+阅读的爆款推文——而傅盛本人在睡醒后才知道这是“龙虾”的杰作。**“质价比”是另一大优势**。从上海大模型登顶全球调用量榜首,到小米、腾讯、百度等大厂争相布局,再到地方政府出台“养虾补贴”——这场“龙虾热”绝非偶然的技术狂欢,而是AI从“对话
本文深入探讨了AI智能体在企业中的应用与落地,强调了工程架构设计的重要性,指出90%的工作量集中在软件工程而非AI大模型本身。文章介绍了AI智能体生态系统的14层结构,从算力基石到前端层,详细阐述了各层的作用与重要性。同时,文章还强调了复合型人才的需求,建议学习路径包括掌握RAG开发、Agent架构设计等实战技能,以独立搭建企业级智能体系统。
相比之下,OpenAI的NRR估计约为115%,消费者订阅约占其收入的60%,合同期限更短。在质量调整后的估值倍数比较中,Anthropic以27.1倍的ARR估值倍数(3800亿美元/140亿美元),远低于OpenAI的42倍(8400亿美元/200亿美元),且这一差距在OpenAI完成1100亿美元融资后迅速扩大——OpenAI的倍数此前已压缩至约25倍,与Anthropic和Databric
它运行在你的本地设备上,拥有跨会话的持久记忆,能直接调用本地文件,无缝接入 Slack、Discord、WhatsApp 等主流通讯工具,甚至可以自主编写代码来扩展自己的能力。就在昨天,MINISFORUM 正式宣布其即将发布的 AI NAS 产品 N5 MAX 已成功在本地运行 OpenClaw,搭载 AMD Ryzen™ AI Max+ 395 处理器,实现了全程本地闭环处理,成为全球首款内置
英伟达发布Nemotron Super 3智能体模型,吞吐量提升五倍
2026年3月13日人工智能早间新闻
作者:禅与计算机程序设计艺术基于生成式模型的图像生成技术:实现步骤与流程============================实现基于生成式模型的图像生成技术==========1. 引言1.1. 背景介绍随着深度学习的快速发展,生成式模型作为一种重要的数据增强
人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处单阶段文本到图像扩散模型在计算效率和图像细节精细化方面仍有很大上升空间。为此清华大学的研究团队提出了CogView3,这是首个在文本到图像生成领域实现中继扩散(relay diffusion)的模型。中继扩散是一种新的级联扩散框架,它将生成高分辨率图像的过程分解为多个阶段。首先生成低分辨率图像,然后通过中继超分辨率生成进行细化。与传统的级联扩散框架不同,中继超
图像生成是计算机视觉中的一个重要研究方向,旨在通过算法生成逼真的图像。近年来,随着深度学习技术的快速发展,图像生成领域取得了显著进展。图像生成技术广泛应用于图像修复、风格迁移、数据增强、虚拟现实等领域。
综合来看,各种生成图像的技术都有自己的优点和局限性,在不同的应用场景中需要选择适合的技术。图像生成是指通过计算机算法和模型生成新的图像,这些图像可能是完全虚构的、艺术创作的、或者是根据现有图像进行修改和增强的。- DSTD深度学习模型:Stable Diffusion 还使用了一种名为 Deep Stable Diffusion (DSTD) 的深度学习模型,该模型结合了神经网络和 stable
在数字艺术与AI的交汇处,Stable Diffusion 3(SD3)Medium版本的开源标志着技术革新的新篇章。继3月份我在CSDN上发表的SD3技术博文后,这一新里程碑的实现,展示了AI在图像生成领域的显著进步。通过Hugging Face平台的开源,SD3 Medium不仅为艺术创作提供了新土壤,也推动了文生图社区的发展。尽管存在挑战,社区的协作和技术创新将不断解锁创造潜力,引领我们进入
最近一段时间看了好多论文和优秀的帖子,自己做一个简单的总结。1、绪论1.1引言近年来,由深度学习驱动的图像生成模型迅速发展,从生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)和变分自编码器(Variational Autoencoders, VAE)等基础模型,到后来基于Transformer的图像生成模型、扩散模型等,模型生成图像的质量和多样性都有了显著提
使用Stable Diffusion生成图像合成数据集
Agent开发的实战指南:从提示词工程到上下文工程,一文看懂!
硅谷专家Andrej Karpathy提出AI应用的核心价值在于"确定性",而上下文工程(Context Engineering)正是将LLM的"概率性"优化为"确定性"的关键。文章阐述了长上下文面临的四大挑战:中毒、干扰、混淆和冲突,并提出了四大解决策略:写入(构建外部记忆)、选择(精准检索)、压缩(精简信息)和隔离(专注子任务)。这些策略共同构成了构建可靠AI Agent的基础,推动从业者从"
智能体(Agents)执行任务时,离不开指令说明、外部知识、工具反馈等“上下文”信息的支撑。所谓上下文工程,就是在智能体执行任务的全流程中,精准筛选合适信息填入“上下文窗口”的技术实践——既有技术规范要求,也需结合场景灵活调整。撰写上下文:把暂时不用的信息存到窗口外,留给后续任务用;筛选上下文:挑关键信息放进窗口,辅助当前任务;压缩上下文:只留任务必需的令牌(Tokens),节省窗口空间;隔离上下
作为一个在我父母的地下室里长着青春痘的青少年,我度过了无数个不眠之夜,与语法错误作斗争,调试神秘的崩溃,最后在我的创作真正工作时体验到那种无与伦比的冲动。的,氛围编码并不是要放弃思考,而是在更高层次上思考:“我只是看到东西,说东西,运行东西,复制粘贴东西,它大部分都有效。这不仅仅是快速开发,而且是从创作到市场的时间表的根本崩溃。我提示了 CursorAI,一个支持 AI 的 IDE(集成开发环境)
AI绘画作为科技与艺术交汇的新时代产物,正以其独特的魅力和无限的可能性改变着我们的艺术创作方式和审美体验。虽然它仍面临着一些技术局限和伦理挑战,但随着技术的不断进步和创新以及跨领域的深入合作与应用,AI绘画的未来无疑充满了无限的可能性和希望。我们有理由相信,在不久的将来,AI绘画将成为艺术创作领域不可或缺的一部分,为人类带来更加丰富多彩的艺术盛宴和创作体验。
自然语言处理与人工智能
OpenAI 官方最新发布技术报告《构建智能体 Agent 实用指南》,明确Agent 的核心特征在于独立执行工作流。报告定义了什么是 智能体,从模型选择、工具设计、指令编写,到复杂的编排模式和安全护栏,给出了具体建议。
通过智能体对话收集用户信息(如姓名、电话等),便于后续跟进与服务,是获取潜在客户的重要手段。目前平台提供两种线索收集组件,分别为表单和电话。a. 表单组件:支持开发者轻松自定义多种类型的表单字段(文本框、单选框、复选框等),以满足不同业务场景下收集线索信息的需求,例如姓名、联系方式、需求描述、意向产品等信息。b. 电话组件:支持开发者配置联系方式,用户在智能体中点击即可直接呼叫预设号码,确保客户与