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AI修图技术为人物表情修改带来革新。传统手动修图存在表情僵硬、细节失真、耗时费力等问题，而NanoBanana插件通过AI技术实现一键自然表情调整：自动识别五官关键点，保留皮肤纹理细节，智能匹配光影变化，支持多种表情风格切换。
电商主图设计中的溶图环节常面临光影不协调、操作耗时等问题。StartAI插件的Banana修图功能通过AI算法自动识别产品与场景的透视关系，实现一键智能溶图。
本文介绍两种PS制作物体底部阴影的方法：1.套索工具+自动混合图层，通过选区复制和自动混合实现光影融合，适合简单物体但需手动微调；2.StartAI插件一键智能生成阴影，快速处理复杂场景，效果自然无需调整。
Claude Code 2.1 的发布，标志着我们对的认知迎来了一次根本性转变。表面上看，它只多了三个渐进式功能：技能热重载、生命周期钩子、分叉子智能体；但背后的意义，远比这深刻得多。这次更新，直接把 Claude Code 从一个高端终端代码助手，。这真不是吹。有了 2.1，开发者只靠，就能搭建实时、可管控、多智能体协同的系统。不需要私有 SDK，不需要复杂插件架构，只有一套干净、可组合的运行时
如果你只是想生成一张“好看的产品图”，那选择很多。但如果你和我一样，在意的是：一款产品能不能反复用一套图能不能撑起详情页多场景下还能不能认得出是同一件商品那你要找的，一定是：
摘要：本文由一位汽车电子工程师分享，结合个人经历与行业观察，探讨自动驾驶技术发展历程与系统架构。文章首先回顾自动驾驶百年发展史，从1925年无线电遥控汽车到现代AI驱动系统，详述技术演进关键节点。随后系统解析自动驾驶八大核心模块：感知、定位、地图、规划、控制、决策、人机交互及安全容错，阐明各模块技术原理与协同关系。文中穿插作者对工程师职业素养的思考，强调"欲望极简"的价值观和&
public:// 在此实现自定义逻辑（如 CutMix、MixUp）// 注册只要符合 ACL 编程模型，任何图像变换均可集成。场景优势大规模 CV 训练（如 ResNet、ViT）显著提升 NPU 利用率边缘设备部署降低 CPU 负载，延长续航实时视频分析满足低延迟预处理需求多模态训练可扩展至音频、文本预处理AI 系统的优化必须贯穿整个 pipeline，从数据到模型，每一环都值得加速。
加载 HuggingFace 格式的 LLM 权重（如 Llama-2、Baichuan）；将模型转换为 CANN 支持的离线 OM（Offline Model）格式；利用 ACL API 实现高效的 token-by-token 解码；集成 KV Cache、动态批处理等优化策略。无需依赖 PyTorch/TensorFlow 运行时，直接通过 C++ 实现端到端推理，极大降低部署开销。不只是一
正如著名计算机科学家 Donald Knuth 所言：“” —— 而正是避免“盲目优化”的利器。它将黑盒式的模型执行转化为透明、可量化的数据流，让每一次性能改进都有据可依。在追求极致效率的 AI 时代，这样的工具不可或缺。至此，我们已完整覆盖 CANN 生态中从开发 → 训练 → 压缩 → 部署 → 调优的全链路开源项目。：分布式训练框架：NLP 专用预处理与推理库：标准模型性能评测套件），欢迎告
期刊论文的本质是学术成果的传播载体，不应成为科研人的负担。Paperzz 用 AI 技术简化了繁琐的写作流程，但并没有降低学术的门槛，而是让你能更专注于研究本身，把更多时间投入到探索学术前沿、深化研究内容上。对于正在为期刊论文发愁的科研人来说，Paperzz 不仅是一个高效的写作工具，更是提升学术影响力的得力伙伴。现在登录 Paperzz 官网，只需四步即可启动你的期刊论文创作，让你的研究成果更快
从炫技到实用。MirrorMe 在突破运动极限，BD 在正视安全问题，智元在搭建基础设施，新华网在呼吁产业落地。人形机器人行业正在从"能不能做"转向"怎么用好"，这是一个好信号。📅 人形机器人行业日报 | 2026-02-07🤖 关注人形机器人面部表情、具身智能、行业动态💬 欢迎评论区交流讨论。
*数据处理阶段：**对原始数据进行清洗和处理，然后将处理后的数据转化为检索模型可以使用的格式，最后存储在对应的数据库中。**检索阶段：**将用户的问题输入到检索系统中，从数据库中检索相关信息。**增强阶段：**对检索到的信息进行处理和增强，以便生成模型可以更好地理解和使用。**生成阶段：**将增强后的信息输入到生成模型中，生成模型根据这些信息生成答案。
例如，谷歌的研究人员（如Heng-Tze Cheng等）提出了 Wide & Deep 学习模型，旨在同时记忆（memorization）宽线性模型的特征交互和泛化（generalization）深度神经网络的潜在模式，该模型已被成功应用于Google Play的应用推荐。二是智能商品对比，当用户选择多个候选商品时，AI系统能够自动提取产品的关键参数（如能耗、尺寸、功能特性、用户评价情感倾向等），
MCP（Model Context Protocol）是Anthropic推出的标准化协议，旨在解决AI能说不能做的困境。该协议为AI与外部工具/数据源建立统一接口，支持工具发现、调用和资源访问。MCP采用三层架构（Host-Client-Server）和JSON-RPC通信，包含工具、资源和提示三大核心组件，实现AI与外部世界的安全交互。相比传统插件系统，MCP降低了开发成本，解决了工具碎片化和
【摘要】本文作者测试了6款主流AI分镜生成工具，发现99%只能生成文案而非真正的分镜。真正的分镜需包含构图、镜头运动、光影氛围等要素。经实测，仅"即梦AI"能一键生成导演级分镜，实现音画同步、风格统一，并输出完整视频。该工具能理解导演语言，自动匹配画面、声音和情绪，支持从分镜到成片的全流程创作，是个人创作者和短片导演的理想选择。其他工具在画面一致性、声音处理等方面均存在明显不足
不要被“Agent”一词迷惑——真正的智能体不是魔法，而是一套分层、模块化、可验证的能力系统。层级组件职责大脑外部 LLM API推理、决策、语言生成神经系统调度、状态管理、prompt 注入手脚感官MCP Server 集群连接记忆、工具、机器人经验库Skills（可选）封装复杂业务流程行动建议2026 年，AI Agent 的竞争已从“能否回答问题”转向“能否持续完成复杂任务”。MCP 不是协
本文从工程视角拆解 LLM 对齐并非一次性技术选择，而是分层防护体系。通过真实成本与覆盖率对比，系统分析了无对齐、Guardrails、DPO、RLAIF、RLHF、Constitutional AI、Structured Output 等方案的适用边界，指出运行时控制的性价比往往高于重训练。文章给出清晰的决策表与演进路径，强调在多数场景下，训练对齐 + Guardrails + 人工审核的三层组
对于小白程序员和AI初学者来说，大模型微调的核心价值，就是“用最低的成本，让大模型适配自己的需求”——无需掌握复杂的模型搭建技巧，无需拥有高性能硬件，通过简单的微调方法，就能让预训练大模型在编程、数据分析、文本处理等专属场景中，发挥更强的作用。入门阶段：优先学习Prompt Tuning，操作最简单，快速熟悉微调流程；实操阶段：优先使用Adapter，适配大多数任务，兼顾效率和性能，适合日常练手；
系统架构设计基于D133CBS的系统架构简洁而高效：核心处理器：D133CBS搭载国产32位RISC-V内核，主频480MHz，集成DSP和浮点运算，运行RTOS系统；显示单元：两个1.54英寸或2.1英寸的480x480圆形LCD屏幕，通过RGB/QSPI或QSPI/SPI接口直连D133CBS；电机单元：6个微型数字舵机，直接连接至D133CBS的PWM输出引脚，由芯片内部定时器精准控制；感知
AI编程工具崛起引发行业焦虑，但程序员的核心价值难以替代。本文作者通过八年从业经验指出：AI擅长处理模式化编码任务，却无法理解业务场景的隐性规则和历史遗留问题。实际案例显示，AI生成的代码虽逻辑正确，但常忽略实际运行中的关键细节，需要程序员经验进行修正。AI冲击主要体现在初级程序员岗位缩减，拉高了行业入门门槛。未来程序员将分化为两类：擅长调教AI的"训练师型"和解决复杂问题的&
边缘计算与轻量化模型对数据标注质量要求极高。相比云端大模型的容错性，边缘端小模型对噪声零容忍，需要精细化的标注策略。关键策略包括：1）提高标注精度至IoU 0.9以上，严格处理模糊、遮挡和极小目标；2）根据部署场景剪裁数据，平衡难易样本配比；3）采用克制的数据增强，避免过度复杂的变换。通过智能门铃和无人机巡检案例说明，优质的标注数据能显著提升模型性能，减少误报和漏检。TjMakeBot提供自动化数
Skywork.ai是一款集成多模态AI工具的工作平台，提供文本、图像、视频等内容生成功能。国内用户需通过特定网络访问
不仅仅是一个代码库，它是华为在昇腾计算算子领域深耕多年的技术结晶。通过对 Transformer 核心算子的深度重构与融合，它为大模型的训练与推理提供了坚实的性能支撑。如果你正在追求极致的模型性能，或者希望深入了解昇腾底层的算子优化之道，欢迎访问AtomGit 上的 CANN 组织，参与到开源共建中来，共同定义 AI 计算的未来。
OpenWork 是一个开源的企业级AI代理工作流平台，由different-ai团队开发，作为Claude Cowork的开源替代方案。该项目基于opencode技术栈构建，旨在为企业团队提供智能化的AI助手和工作流自动化解决方案。OpenWork通过将AI代理与团队日常使用的工具深度集成，实现知识的持续积累和工作流程的自动化，显著提升团队生产力。核心价值开源透明：完全开源，企业可完全掌控数据
三种主流智能体开发框架简介
在学术竞争日益激烈的今天，高效产出高质量的期刊论文已经成为学术人的核心竞争力。paperzz 并非要替代你的学术思考，而是通过 AI 技术为你减负，让你把更多时间和精力投入到研究创新本身。它提供的不仅是一篇论文初稿，更是一套科学的学术写作方法和期刊投稿策略。通过使用平台的功能，你可以快速掌握期刊论文的写作逻辑，精准匹配目标期刊的需求，大幅缩短成稿周期，让你的研究成果更快、更稳地登上学术舞台。如果你
硕士阶段的文献综述，不仅是为了完成课程任务，更是培养学术思维、建立研究基础的重要环节。Paperzz 用 AI 技术简化了繁琐的写作流程，但并没有降低学术的门槛，而是让同学们能更专注于思考和创新。当你不再为文献检索和内容堆砌而烦恼时，就能把更多时间用于深入理解研究主题、探索学术前沿，真正实现从 “完成任务” 到 “学术探索” 的转变。对于正在为文献综述发愁的硕士研究生来说，Paperzz 不仅是一
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工程结构：采用多模块Maven架构，公共模块抽离通用代码，各服务职责单一，符合微服务设计原则；核心流程：考试提交→MQ事件→AI评分→MQ事件→成绩通知，全程解耦、异步、幂等；关键技术Spring Event解耦服务内逻辑，RocketMQ解耦跨服务通信；Spring AI一键调用大模型，无需手写HTTP请求；Redis实现幂等校验，避免重复消费；可扩展性：支持切换MQ（RabbitMQ）、大模型
当然，我们也要明确：Paperzz 是学术写作的 “辅助工具”，而不是 “替代工具”。它可以帮你节省时间、提高效率，但无法替代你对文献的深入阅读、对研究的独立思考。真正的学术能力，需要在不断的写作和反思中提升。对于正在为硕士文献综述发愁的你来说，不妨试试 Paperzz。它就像一位专业的学术助手，帮你扫清写作路上的障碍，让你把更多精力放在深度思考和研究创新上。毕竟，高效完成文献综述，你才能更快进入
本文探讨了多模态AI（图像、语音、视频）在实际工程中的挑战与边界。图像处理成本高昂（每张图约1000-2000 tokens），准确率（60-80%）明显低于文本（85-95%），且调试难度大。语音识别适合清晰音频场景，但方言/嘈杂环境效果不佳。视频处理成本最高（每分钟约30K tokens），仅适用于关键场景。工程决策应权衡成本、准确率和调试难度，避免盲目使用多模态技术，而应针对特定场景选择最优
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