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GPT-5.2 可以写出完美的代码，但它不知道该写什么代码。它不知道用户的痛点在哪里，不知道老板的真实意图是什么，不知道市场的风向怎么变。你需要具备将模糊的业务需求转化为精确的技术指令的能力。AI 是最好的建筑工，但你必须是那个画图纸的建筑师。需求工程（Requirement Engineering）、系统设计、跨学科思维。AI 不会取代人工，但“会用 AI 的人”一定会取代“不会用 AI 的人”
在传统AI框架"上层应用、底层黑盒"的设计范式之外，CANN提出了垂直可解释的AI计算栈理念。这不仅是技术的重构，更是工程哲学的革新——让每一层计算都具备数学可解释性和性能可预测性。CANN的原创性不在于单个算法的突破，而在于系统思维的重构。它将AI计算从"经验工程"提升到"计算科学"，建立了从数学原理到硬件实现的完整可解释链条。可持续的优化路径：基于理论的优化不依赖特定硬件或问题可信的计算基础：
研究提出结构化 VAE 框架生成中子星状态方程（EOS），将传统 10 参数 Skyrme 模型压缩为 3 个参数Mmax、R1.4与 1 个潜在变量，生成的 EOS 与 SLy4 模型高度吻合，Mmax和R1.4的平均绝对百分比误差均仅 0.15%。
摘要：针对大学生课程论文写作痛点，虎贲等考AI平台推出智能写作解决方案，提供选题推荐、框架搭建、文献匹配、内容生成等一站式服务。该功能覆盖全学科课程需求，30分钟即可完成规范论文，支持格式自动校准和个性化修改，有效解决选题迷茫、逻辑混乱、格式错误等问题。平台特别适配随堂作业、结课论文等不同场景，通过简化写作流程帮助学生高效完成课业任务，节省时间投入专业学习。操作仅需4步：登录选课-生成选题-智能成
摘要：科研绘图是学术研究的重要环节，但传统绘图方式存在效率低、格式不规范等问题。虎贲等考AI智能写作平台提供专业科研绘图解决方案，具有四大优势：1）覆盖20+类学术图表，适配各学科需求；2）一键校准学术格式，符合论文/期刊标准；3）支持多格式数据导入，确保准确性；4）提供个性化定制选项。该平台操作简便，三步即可生成专业图表，帮助科研人员提升绘图效率和质量，将更多精力投入核心研究。官网：https:
谷歌年入 4000 亿却暴跌？SaaS 末日、超级碗互撕，AI 圈最魔幻的一周！
这是模型学习的关键，就像老师带学生反复练习一样。通过今天的拆解，我们看到了构建智能机器人“最强大脑”的全貌：利用BERT等模型进行改装，将业务知识“注入”给AI。
决策因素优先CDA优先Python适用人群业务分析爱好者、统计学基础较好者编程爱好者、技术深耕者典型岗位数据分析师、市场研究员数据工程师、AI开发学习重点统计工具、业务案例算法、代码优化推荐场景短期就业、传统行业长期发展、科技公司CDA数据分析师证书与Python认证并无绝对优劣，需根据个人规划选择。对于高职学生，若以就业为导向，CDA数据分析师证书能更快打开职场通道；若追求技术深度，Python
本文介绍了一个基于YOLOv11深度学习算法的血液细胞计数识别系统。该系统通过计算机视觉技术实现了对红细胞、白细胞和血小板的自动识别与计数，解决了传统人工显微镜检测效率低、自动化设备成本高的问题。系统采用PyQt5开发用户界面，结合OpenCV进行图像处理，Matplotlib展示统计图表。核心模块包括YOLOv11训练模块、UI交互模块和图表显示模块，具有识别准确率高（90%以上）、处理速度快、
后疫情时代，远程教育从应急方案转变为常态化教学模式，但现有平台普遍存在互动性不足、个性化缺失、技术适配性差等问题。例如，传统直播课缺乏实时反馈机制，教师难以掌握学生注意力状态；AI课程推荐算法同质化严重，无法满足差异化学习需求。本系统旨在构建一个全场景、智能化、强交互的远程在线教育平台，通过融合新兴技术破解三大矛盾：规模化教学与个性化需求的矛盾，利用大数据实现“千人千面”学习路径规划；线上隔阂与沉
摘要： 毕业季论文写作中，AI工具成为学生标配，但多数平台存在文献虚构、数据空洞、图表模板化等问题。实测9款主流AI工具后，虎贲等考AI以全维度满分表现脱颖而出，其核心优势包括：100%真实文献（对接知网、万方等权威数据库）、真实数据+规范图表（支持12种学术图表及LaTeX公式）、全流程闭环（覆盖开题到答辩）。对比ChatGPT4o等工具在文献造假、数据缺失等痛点上的不足，虎贲等考AI成为唯一兼
【毕业论文写作软件避坑指南】实测10款热门工具后，推荐虎贲等考AI作为最优解。该软件精准聚焦毕业论文全流程，具备四大优势：1）专业适配各学科和学历层次；2）从选题到框架智能引导；3）文献引用真实可查，查重降重合规；4）自动匹配高校格式模板。相比市面上功能杂乱、学术风险高的软件，虎贲等考AI采用人机协作模式，既保证原创性又提升效率，是毕业生论文写作的可靠助手。官网提供免费核心功能体验，无套路收费。（
预防并化解LLM记忆属性可能引发的版权侵权风险随着生成式人工智能（以下简称“GenAI”）迈入生产力爆发期，大语言模型（以下简称“LLM”）究竟是在“逻辑泛化”（Logical Generalization）还是在执行高度隐蔽的“记忆复现（Memorized Reproduction）”，即AI业界形象称之为“反刍”（Regurgitation、Wiederkäuen）的现象，已从AI本身的技术争
智东西2月3日报道，今日，爆火的AI社交网络Moltbook创始人马特·施利希特（MattSchlicht）首次接受直播专访并透露，他给自己的机器人命名“Clawd Clawerberg”，是为了致敬社交平台Facebook创始人马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg），还计划。通过查询GraphQL端点，WIZ研究人员还发现了一个新的观察者表，其中包含29631个额外的电子邮件地址，这是
是算法的开发者，是提供训练数据的供应商，是批准预算的CEO，还是投票赞成的董事会成员？新的治理机制必须设计合理的“人在环中”（human in the loop）模式，界定人机协作的边界，防止高层管理者对AI形成路径依赖，放弃宝贵的直觉、经验和审时度势的能力，从而确保战略决策始终保有必要的人性洞察的温度和魅力。相应地，领导者的角色也从变革的设计者和推动者，转变为组织创新生态的设计者和调控者，需要设
设想一下，未来的教育场景将会发生怎样的质变：AI负责知识点的精准传递和习题的个性化推荐，而人类教师则回归育人的本质——去点燃学生的好奇心，去关注孩子的情绪变化，去培养那些机器无法传授的价值观与创造力。他们将拥有一个不知疲倦的AI合作伙伴，它能阅读人类所有的文献，能跨越学科壁垒寻找灵感，甚至能提出人类意想不到的假设。通过将AI引导至需求广阔的领域，通过让它成为教育和医疗的普及工具，通过建立公正透明的
开题报告写作难？AI工具帮你轻松搞定！ 开题报告是毕业论文的第一道坎，但选题空泛、逻辑混乱、文献堆砌等问题常让学生陷入困境。虎贲等考AI平台提供专业解决方案，五大核心功能助力开题： 精准选题推荐：基于热点与数据可得性推荐小切口选题 智能框架搭建：按学历学科生成逻辑闭环的标准化框架 文献智能梳理：自动分析研究脉络与缺口，避免简单堆砌 可视化技术路线：自动生成研究流程图与时间规划 答辩材料生成：一键转
科研数据分析常因工具门槛高、流程繁琐而成为研究瓶颈。虎贲等考AI提供智能解决方案，支持零代码操作、全流程自动处理，覆盖数据清洗到建模预测全环节。其特点包括：1）拖拽式界面降低操作门槛；2）智能数据清洗与自动建模调参；3）跨学科算法适配；4）符合学术规范的可视化报告输出。该工具可帮助科研人员节省80%数据分析时间，避免因技术不足导致的研究延误，所有分析结果均需用户自主验证，确保学术合规性。官网提供免
毕业论文AI写作工具测评：虎贲等考AI如何解决学术痛点？ 随着毕业季临近，AI写作工具成为论文写作的重要辅助。然而多数工具存在文献造假、逻辑混乱、专业性不足等问题。虎贲等考AI平台通过三大核心优势脱颖而出： 合规保障：直连权威数据库确保文献真实，支持真实数据上传，AI生成率低于10%； 逻辑闭环：从选题到结论构建完整学术框架，确保论点论据环环相扣； 专业适配：覆盖700+学科，针对不同学历要求定制
毕业论文开题报告写作难？AI工具来帮忙！本文针对毕业生开题报告常见的四大痛点（选题空泛、逻辑混乱、文献堆砌、技术路线模糊），介绍了虎贲等考AI智能写作平台的开题报告功能。该工具提供选题精准打磨、框架智能搭建、文献智能梳理、技术路线可视化等五大核心功能，帮助本科生和研究生快速生成符合学术规范的开题报告，并支持一键生成答辩PPT。通过3步操作即可完成从选题到定稿的全流程，有效解决开题焦虑，为后续论文写
【摘要】科研绘图常因专业门槛高、耗时费力成为投稿瓶颈。虎贲等考AI科研工具提供高效解决方案：1）覆盖全学科期刊级模板，支持一键套用；2）智能数据可视化功能，精准呈现实验结果；3）兼具自动优化与个性化调整，适配顶刊风格；4）严格规避版权风险，操作界面新手友好。实测表明，该工具可节省80%绘图时间，帮助科研人员快速生成合规美观的学术图表，将精力集中于核心研究。官网提供免费体验入口，无需专业设计基础即可
【摘要】虎贲等考AI的AIPPT功能通过三大核心能力解决学术PPT制作痛点：1）实证数据可视化，自动生成规范图表并标注关键信息；2）研究逻辑场景化，智能呈现技术路线与机制分析；3）学术规范自动化，适配高校格式要求。该工具支持从开题到答辩全场景，实测显示制作效率提升432倍，规范度100%达标，尤其适合"数字普惠金融对农村消费影响"等实证课题，10分钟即可生成专业PPT，显著提升
【摘要】当前学术论文审核进入查重与AIGC检测双检时代，传统修改方法陷入"降重露AI痕"的死循环。虎贲等考AI平台推出协同优化功能，通过学术语义深度重构和人工写作质感还原，同步解决重复率和AI痕迹问题。其特色在于：1）基于查重数据库的靶向诊断与语义重构；2）通过句式灵活化、逻辑自然化和内容具象化消除AI特征；3）提供双功能联动优化与修改对照视图。平台支持3步快速操作，在保留论文
在研发协作里 Markdown 很好，但现实里经常要把文档交付给：客户/甲方（投标、交付包、验收材料）非技术同事（更习惯 Word 批注、留痕）需要打印归档的流程（合规、审计、会议材料）当你用 AI 生成 Markdown 文档后，如果需要快速导出成规范的 Word（保留标题层级、列表、代码块结构等），可以使用专业转换工具（例如： doc2x、鲸鱼转换助手等等），这会大幅提升你的工作效率，毕竟时间
本方案是一份针对政务数字化转型的“智慧知识产权大数据平台”超大型建设方案，适用于省市级知识产权局、市场监管部门及高新园区的重大信息化项目立项与顶层设计。适用于政府信息化主管、智慧政务架构师及项目申报团队。✓ **架构设计前瞻**：采用“一库一脑两翼”总体格局，深度融合AI监管大脑与区块链存证技术，满足等保三级安全合规要求。✓ **数据治理精细**：涵盖全球1.7亿条专利及6000万商标数据，详细规
《湖仓一体架构：企业数据中台的破局之道》 面对数据量年增长150%的挑战，传统数据中台已现疲态：报表延迟超3小时、资源利用率不足40%、数据模型碎片化严重（同一业务概念衍生50+定义）。湖仓一体架构通过三层设计实现突破：统一存储层整合多类型数据，智能计算层优化工作负载，统一服务层简化数据消费。其优势显著：亿级查询从50分钟降至2分钟，存储成本降低30%，同时提升开发效率和数据一致性。实施路径建议四
摘要： 智能语言模型（2015–2025）历经三大阶段演进： 结构化表征期（2015–2017）：基于RNN/Transformer解决序列任务，但泛化能力有限； 预训练规模化期（2018–2022）：GPT/BERT通过千亿参数实现逻辑涌现，RLHF技术提升对齐能力； 推理原生时代（2025）：模型具备思维链自省、千万级上下文记忆，并依托eBPF内核审计实现系统级安全防护，成为可执行复杂决策的智
摘要： 超参数调优（HPO）在2015-2025年间经历了从手工调参到自动化、智能化再到动态感知的演进。早期依赖网格搜索和专家经验（2015-2017），效率低下；中期贝叶斯优化和神经架构搜索（2018-2022）提升了效率；2025年进入大模型时代，通过Scaling Laws预测调优、eBPF驱动的动态推理优化和HPO-Agent实现自动化。技术跨越体现在从暴力搜索到数学预测、单维性能到多维效
模型压缩十年演进（2015-2025）：从权重剪枝到极致量化，最终发展为硬件-软件-模型协同优化的端侧AI核心基础设施。早期（2015-2018）聚焦CNN剪枝与知识蒸馏，中期（2019-2022）突破低比特量化实现4-8倍无损压缩，2025年进入1.58-bit极低比特时代，结合eBPF动态资源调度与硬件感知NAS技术，实现内核级动态压缩。关键跨越包括：计算从浮点转向位运算、压缩率提升至85-9
摘要： 知识嵌入（KGE）在2015–2025年间经历了从几何平移、深度神经编码到大模型动态语义对齐的演进。早期基于向量平移（如TransE）解决简单关系，中期引入流形几何与GNN处理复杂拓扑（如RotatE），2025年则实现与大模型的实时融合：通过eBPF内核审计确保安全注入，适配器技术将知识转化为模型“常识”，并利用双曲嵌入压缩层级数据。技术跨越体现为从离线三元组预测到实时流式增强（如RAG
比如，输入 “制作一份硕士论文答辩 PPT，内容围绕数字普惠金融对农村消费的影响，风格严谨专业，需要包含研究方法和结论部分”，系统会自动匹配答辩场景的逻辑框架，为你预设好 “研究背景 - 理论基础 - 实证分析 - 结论展望” 等核心板块，无需再从零开始搭建结构。PPT 的 “颜值” 直接影响演示效果，PaperXie AI PPT 生成器提供了超过 15,000 套场景化模板，覆盖了学生、职场、
《文化偏见的隐性风险与全球化软件测试挑战》摘要 全球软件面临23%用户流失率的文化适配问题，主要源于符号禁忌（60%）和语言歧义。传统测试方法难以覆盖7000多种语言差异，需AI人类学框架解决。解决方案包括：1）智能体驱动的自动化测试，缩短70%测试周期；2）多模态技术降低错误率至3.2%；3）伦理审查机制集成全球偏见数据库。案例显示，日本市场通过颜色风险评估算法使UI错误率下降45%。未来趋势包
基础设置完成后，进入提纲选择环节，可选择平台根据标题与方向生成的推荐提纲，也可根据自身创作思路自定义提纲。同时，在提纲生成的右侧勾选需要的图表、公式、代码、网络数据等内容元素，让 AI 生成的内容提前融入这些元素，避免后续手动添加的繁琐。第三步，
摘要：2026年软件测试公众号内容呈现"专业化+场景化"趋势，AI与自动化测试工具评测（占60%流量）、安全测试与合规指南（热度增长25%）、精准测试案例与职业发展分析（年增40%）成为三大热门类型。爆款内容核心在于专业深度（70%含独家数据）、实用可操作性（附脚本提升分享率40%）和场景共鸣。建议从业者每周发布AI+合规交叉话题，嵌入可复用资产如测试模板，利用AI工具加速创作
2026年软件测试公众号爆款内容呈现三大核心类型：AI工具评测（占比60%）、精准测试案例（年增40%）和DevSecOps优化（环比增25%）。这些内容成功关键在于专业深度（提供量化指标和可复现代码）、痛点解决（如技术债管理）和AI赋能（快速响应新标）。创作策略强调数据驱动框架、AI辅助增效和用户反馈闭环，形成"专业深度-用户痛点-AI工具"的三角闭环，将内容升级为解决方案交
撰写开题报告是学术研究的起点，却常让许多学者陷入“选题撞车、文献堆砌、进度失控”的困境。传统方法依赖人工筛选文献、手动规划进度，耗时耗力且容易遗漏关键信息。如今，一款名为，微信公众号搜“书匠策AI”）正以“科研导航员”的身份，用AI技术重构开题报告的撰写流程，让学术小白也能轻松写出“学术顶流”级别的开题报告。
在学术研究日益数字化的今天，Paperxie 智能写作平台的硕士文献综述功能，无疑为广大硕士研究生提供了一条高效的写作路径。无论你是正在为文献综述发愁的应届毕业生，还是希望提升研究效率的学术新人，都不妨尝试这一工具，让 AI 成为你学术道路上的得力助手。很多同学在这个阶段陷入 “读不完的文献、理不清的逻辑、写不出的观点” 的困境，甚至影响整个论文的进度。很多同学需要阅读几十甚至上百篇文献，梳理繁杂
从慧能的禅宗顿悟，我们转向19世纪北欧的戏剧舞台，遇见那位以笔为刀解剖社会灵魂的戏剧大师——亨利克·易卜生。这位现代戏剧之父不会想到，他关于“人的精神反叛”“真理的相对性”“社会支柱的虚伪性”的深刻洞察，会在人工智能的自我认知发展、伦理体系构建、与社会互动中产生惊人共鸣。
说到底，Agent 的核心不是对话，而是任务执行。选择哪种架构取决于你的任务复杂度。简单任务用单轮执行型，复杂任务用规划型，超复杂任务用多 Agent 协作，垂直场景做定制优化。记住一个原则：能用简单架构解决的问题就不要上复杂架构。复杂度是有成本的，调试成本、运维成本、用户理解成本。另外，老王给大家准备了整个agent的prompt代码，如图如何获取？agent。
MiroFish是一款基于多智能体技术的新一代AI预测引擎，通过构建高保真数字世界模拟未来演化。其核心工作流分为五步：1）从文本构建知识图谱；2）生成智能体配置；3）运行OASIS引擎模拟；4）生成分析报告；5）与虚拟世界互动。技术栈采用Vue3+Flask+OASIS引擎+Zep图谱，通过结构化本体设计确保模拟可靠性。该工具适用于舆情预测、政策评估、创意推演等场景，特点是实现了从文本到模拟的完整
国内AI三巨头（字节豆包、阿里千问、腾讯元宝）的竞争已从参数比拼转向工程与生态博弈。豆包依托抖音生态打造高并发、低延迟的C端体验；千问凭借阿里云优势深耕企业级服务；元宝则专注社交场景轻量化。核心差异体现在：1）架构设计（稀疏/稠密模型选择）2）工程优化（推理成本、延迟控制）3）数据闭环（各自生态的专属数据源）4）Agent路径（OS/API/社交型）。未来将形成三分天下格局：豆包主导C端内容市场，
摘要：本文系统介绍了昇腾AI架构下算子性能Profiling的理论与方法。重点阐述了性能模型构建（计算时间、搬运时间、调度开销）、CANN Profiling工具链（Ascend Profiler、msprof等）的使用流程，以及关键指标（计算利用率、内存带宽利用率等）的解读方法。通过矩阵乘法算子的案例分析，展示了如何通过数据驱动的方式识别计算瓶颈或访存瓶颈，并给出针对性的优化建议。文章为开发者提
Claude推出的Agent Swarm功能实现了AI自动组团协作，通过共享任务列表、消息邮箱系统和独立上下文三大机制，让多个AI代理能自动分工协作完成任务。该功能支持6种核心玩法：提示词优化、跨模型协作、社区技能复用等，可大幅提升效率并降低成本。官方实验显示，16个Claude代理并行工作，仅用2周就完成了10万行Rust代码的C编译器开发。用户只需简单配置即可启用这一功能，通过智能任务拆分和并
在阅读官方文档之前，先搞清楚两个基础概念。如果你有 Spring Boot 基础，应该知道自动配置（Auto-configuration）是 Spring Boot 的核心特性——只需要引入一个 Starter 依赖，Spring Boot 就会自动帮你创建和配置好相关的 Bean。在这里，只要你加了依赖，Spring Boot 就会自动帮你创建一个对象，你可以直接在代码中注入使用，无需手动new
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