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【摘要】本文系统介绍了AI智能体(Agent)的技术架构与应用价值。文章首先回顾了人工智能的发展历程，指出大语言模型(LLM)的突破为Agent技术奠定了基础。通过对比传统AI与基于大模型的Agent，重点阐述了Agent的核心组件：规划决策模块实现任务分解与自我优化，记忆模块管理短期/长期上下文，工具模块集成外部API功能。文中以撰写百万字小说为例，说明Agent通过规划、搜索、记忆等能力弥补了
✅ 更有效的写法是：“添加一个登录表单，包含邮箱输入框、密码输入框和一个主按钮，按钮圆角为 8px，视觉上强调主操作。这类指令的问题在于：页面结构、重点区域、交互层级全部混在一起，AI 很难判断哪些是核心，哪些是次要。在响指 Haisnap 中，提示词早已不只是“告诉 AI 做什么”，而是一种融合了“提示词不是“随便说两句”，而是一种可训练、可复用的工程能力。未登录时，显示登录按钮。不是“让 AI
在昇腾AI生态中，Ascend C算子开发是释放NPU硬件潜力的核心技术路径。本文基于13年异构计算实战经验，首次系统化呈现从零环境配置到完整算子部署的全链路实战指南。通过手把手构建向量加法（VecAdd）算子，深入剖析核函数设计内存层次管理编译部署流程三大核心环节，结合实测数据展示从C++代码到NPU指令的完整转换过程。文章包含5个Mermaid架构图、完整可运行代码示例及性能对比数据，为开发者
在人工智能飞速发展的当下，让机器像人类一样同时理解图像和文本已经成为实现通用人工智能的关键挑战。能够识别图像中的物体但缺乏语义理解，而虽擅长处理文本却无法解读视觉内容。这种局限性严重制约了AI系统在真实场景中的应用效果，因为人类感知世界的方式本质上是多模态的——我们同时通过视觉、听觉和语言等多种感官获取信息并进行综合判断。（Contrastive Language-Image Pre-traini
职场状态“没有变化”的人才占比从2023年的45.30%下降到2024年的41.41%，2025年进一步下降至40.51%，“主动辞职”的人才占比显著上升，达到21.13%，较2023年提升8个百分点，较2024年提升2个百分点。其中，AI科学家平均月薪突破12.7万元，高薪岗位TOP20的岗位月薪均超过6万元。从新发AI岗位的类型来看，技术⼈才的需求依然占据主导地位，但AI产品经理、设计等⾮技术
MAE（Masked Autoencoders，掩码自编码器）解码器的任务是将编码器输出的高级特征，和那些被“遗忘”的掩码信息，结合起来，重建完整的图像。输入准备首先，将编码器输出的49个可见块特征向量放回它们在196个位置序列中的原始位置。然后，为那147个被掩码的位置，填充一个特殊的、可学习的掩码标记。这个是一个与图像块向量同维度的向量，它不包含任何像素信息，其作用是告诉解码器：“这里是一个需
本文推荐了10款高效实用的论文降AI率工具，包括QuillBot、笔灵AI、学术猹等，针对不同需求提供专业解决方案。重点介绍了各工具的特色功能、优缺点及适用场景，如笔灵AI的"结构级优化"和完美保留格式功能。文章强调工具应辅助学术表达而非替代思考，提醒读者维护学术诚信。通过对比分析，帮助用户根据论文情况选择合适工具，实现高效降AI目标。
五大智能体协作，击破电商直播全链路核心痛点。
Meta AI与
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