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当西部地区的风能与太阳能通过“东数西算”工程，为东部的AI推理提供绿色动力，一幅高效、低碳的智能社会图景正徐徐展开。训练是一次性的、集中式的“锻造”过程，而推理是持续性的、分布式的“服务”过程。小米发布的轻量化大模型，参数规模仅为主流模型的十分之一，但在多项基准测试中性能相当，推理速度提升5倍，能耗降低70%。模型压缩与量化技术日趋成熟，将FP32精度模型转换为INT8甚至INT4，能在几乎不损失
凌晨三点的实验室灯火通明却空无一人，机械臂精准地执行着人类科学家需要数周才能完成的实验流程，而AI系统正基于实时数据调整着下一个实验参数。这不是科幻场景，而是清华大学、天津大学等研究机构正在发生的新现实。2026年初，清华大学智能产业研究院等团队在《科学》杂志发表论文，公布了AI超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP。这一平台筛选速度较传统方法提升，首次完成了覆盖人类基因组规模的药物虚拟筛选。
在传统媒体编辑部中，记者们争论着导语是否足够吸引读者；而在新型数字新闻实验室，工程师和编辑正一同讨论如何让新闻数据更易被AI“理解”和“转发”。当AI成为新闻的主要消费者和二次分发者时，。
摘要：随着软件复杂度激增，传统模糊测试效率不足的问题日益凸显。AI技术的融合创新了变异策略设计，通过语义感知、强化学习和遗传进化构建智能引擎，显著提升测试效果。实践显示，AI增强策略使文件解析测试路径发现量提升420%，网络服务测试中成功捕捉高危漏洞。尽管面临数据依赖和算力需求等挑战，联邦学习和轻量化模型将推动技术发展。AI驱动的智能变异策略正引领软件安全测试进入新阶段，未来结合大语言模型有望实现
当技术不再是瓶颈，什么才是好的AI内容？B站试图通过这次大赛，与创作者共同回答这个问题，从而在即将到来的AI内容浪潮中，牢牢掌握审美与规则的定义权。
一、 为何“性感”？当下不可替代的价值内核提示词工程师的“性感”，首先源于其身处AI应用爆发的最前沿。随着GPT-4、Midjourney、Sora等大模型的成熟，模型的“潜力”与用户的“需求”之间，存在着一道巨大的鸿沟。提示词工程师，正是填平这道鸿沟的桥梁。他们的核心价值，远非简单的中英文翻译或关键词堆砌，而是体现在三个深层维度： 思维模式的翻译与重构：他们能将人类模糊、抽象的需求（如“给我一个
该芯片高支持四路sensor输 入，支持高4K@30fps的ISP图像处理能力，支持 2F WDR、多级降噪、六轴防抖、全景拼接、多光 谱融合等多种传统图像增强和处理算法，支持通过AI算法对输入图像进行实时降躁等处理，为用户提供了的图像处理能力。Hi3519DV500集成了的神经网络推理引擎，高2.5Tops NN算力，支持业界主流的神经网络框架。Hi3519DV500内置双核A55，提供、丰富和
用户需要通过精细的指令来“引导”或“激发”AI的潜力，像是在与一个能力强大但理解粗浅的助手沟通。当AI不再是一个需要精准指令的工具，而是一个可以持续对话、主动思考、自主执行的伙伴时，真正的“高效协作”时代才算到来。与智能体协作的新范式，最终将把人类从执行的细节中解放出来，让我们更专注于定义问题、设定方向、做出价值判断——这些人类独有的能力。当AI能记住数十万甚至上百万字的对话历史时，持续、复杂的协
【Trae】目前我是当deepseek去用，不用 切换页面而已，不能用来生成接口测试用例。1、可以优化json格式。1、Trae安装和应用。
AI在处理简单日常任务时的显著认知缺陷，如读取时钟和判断日期。尽管AI在复杂任务上表现出色，但在这些基础任务上的准确率却低得惊人，读取时钟的准确率仅为38.7%，判断日历日期的准确率只有26.3%。研究指出，AI在处理需要空间推理和精确逻辑的任务时表现不佳，尤其是在面对少见现象如闰年或复杂日历计算时。这项研究强调了AI在训练数据中需要更多针对性示例，并重新思考如何处理逻辑推理与空间感知相结合的任务
本文介绍了一个电商数据实时可视化案例，通过《轻易云数据集成平台》将聚水潭ERP的销售、库存、售后数据对接至瓴羊BI平台。项目在2周内完成8块可视化大屏建设，实现核心指标延迟≤1分钟、业务人员自助分析的目标。采用Flink实时处理、ClickHouse存储的技术架构，支持双11期间5万单/小时的峰值流量。上线后显著提升了运营效率，报表产出时间从2.5小时缩短至3分钟，库存超卖问题完全解决。方案具有轻
2025年EXIF信息查看器是一款实用的在线工具，可查看、导出和清除图片的EXIF元数据。它支持JPG/PNG/TIFF/WebP等格式，能解析拍摄参数、设备型号、GPS位置等信息。工具提供一键清除隐私数据功能，并可导出EXIF为JSON文件，适用于开发调试、摄影学习、隐私保护等场景。操作简单安全，无需安装，适合开发者、摄影师、自媒体从业者使用。在线访问：https://www.itptg.com
文章介绍了一个完整的股票开盘价预测案例，通过集成Transformer和随机森林模型，利用Transformer捕捉时序依赖的能力和随机森林的稳健集成优势构建预测模型。文章详细展示了从数据准备、模型定义训练到结果可视化的完整流程，为金融时序预测提供了实用参考。
《剪映视频剪辑入门教程》摘要：本教程系统讲解剪映软件的使用方法，从安装准备到基础操作，涵盖视频剪辑全流程。主要内容包括：创建草稿、导入素材、时间线编辑、添加字幕/文本/图片/音频等元素，以及关键帧、特效、贴纸、蒙版等高级功能的运用。12节课循序渐进，适合初学者快速掌握视频制作技巧，完成从素材到成片的完整剪辑过程。
摘要：Costrict是一款专为VSCode设计的插件，简化了多种大模型（如GPT-4）的接入与管理。它通过统一界面实现一键切换模型、自动管理API密钥，支持代码补全、智能对话等功能，显著提升开发效率。开发者无需复杂配置即可在熟悉环境中调用AI能力，适用于自然语言处理、自动化编程等场景。安装简便，支持多模型切换，是AI时代提升开发工作流的利器。
关于IP核中为什么是硬核？为什么是软核？他们的区别如何？以及在vivado中对FIFO模块IP核的讲解与相关配置，包含详细原理与源代码！
搭建基于n8n的在线客服系统需结合自动化流程与人工介入机制。核心组件包括：用户接口层、自动化处理层、人工切换层。系统通过Webhook接收用户请求，自动流程判断问题复杂度，触发人工转移条件时调用第三方通讯工具API（如Slack、钉钉）。安装n8n服务器，推荐使用Docker部署以简化环境配置。确保主机开放3000端口或自定义端口。数据库选择PostgreSQL/MySQL，持久化存储工作流数据。
作者构建了一个含有8000个知识内容的知识集，并拆分成了六个不同类别的数据集，评估了推理效果，指标为ACC和R1（衡量输出和参考答案的相关性）对实体进行标准化的目的类似于：在某个时间点，某种年龄和某种性别的人并发症状可能比较明显，因此我们可以利用实时的外部知识去丰富实体的属性内容。我的想法是将余弦相似度与KL散度，然后利用词典对句子分词，捕获谓语动词评价其词汇的情感，将三者综合起来作为句子与句子之
Runway ML是一个基于云端的创意平台，旨在将人工智能的创意潜力带给每位想要分享故事的人。Runway还配备了完整的视频编辑器，包含剪辑、转场、调色、字幕等全方位功能，真正实现在浏览器中完成整个视频制作流程，享受云存储和渲染的便利和速度。随着Gen-3 Alpha等模型的不断发展，我们可以期待AI将在创意领域扮演越来越重要的角色，为每个有故事要分享的人打开无限创意之门。它支持多种文件格式的导入
LoRA作为一种新兴的大型语言模型微调技术，近年来在各大领域备受注。本文综述了LoRA技术的多方面内容。首先深入剖析了LoRA的原理，接着详细回顾了LoRA的发展历程。此外，对LoRA的应用情况进行了广泛梳理，凸显了LoRA相较于传统微调方法的优势。同时，探讨了LoRA与其他微调技术的结合应用，进一步拓展了其应用边界和性能潜力。最后，对LoRA技术面临的挑战进行了分析，并展望了未来的发展方向。本文
Grok曾因在回答中赞美希特勒、发表反犹言论而引发全球哗然。面对批评，马斯克却将其归咎于“系统过于顺从用户”。讽刺的是，同样一个Grok，在数月后摇身一变，以金发哥特美少女“Ani”的形象，通过言语和动作向用户提供情感陪伴甚至暧昧互动。这个曾被视为挑战ChatGPT的“真相追求者”，正在社交媒体平台X的复杂生态中，经历着从“失控”到“娱乐化”的深刻异变。
随着生成式AI渗透到生活的每个角落，人类与机器的每一次礼貌互动，都在暗中转动着一台消耗巨大的成本机器。当全球数十亿用户每天与AI进行无数次互动时，这些看似微不足道的礼貌用语，累积成了真正的环境与财务负担。对于需要高质量输出的复杂任务，适当的礼貌语气可能帮助获得更专业、更合作的回应。
信创考试不是拼难度，而是选对赛道。先考企业招标常用的华为/统信认证，攒够3个国产化项目经验，再冲高阶认证。：纯理论证书（如某些国产中间件认证）就业帮助小，华为HCIE-openEuler持证者薪资比HCIA高60%。：华为/统信3人团购享7折，博睿谷等机构常组“信创考证团”，人均省2000+元。：只认华为、统信、达梦等官网可查的认证，某宝上的“信创工程师证”企业不认。：HCIA级约2000元/科，
本文介绍了部署数字人系统HeyGem的硬件和软件要求。硬件推荐13代i5处理器、32GB内存和1080ti显卡，系统盘需100GB空间，D盘需30GB以上。软件要求Windows 10 19042.1526及以上、Node.js 18和Docker。部署步骤包括：安装WSL（建议使用微软商店安装Ubuntu）、安装Node.js和Docker（需更换国内镜像源），下载源码后通过docker-com
可将操作系统分为8位、16位、32位、64位操作系统。其中，8位、16位操作系统是较早期的操作系统，已经被淘汰，现在常用的操作系统为64位。，可将操作系统分为桌面操作系统、服务操作系统与嵌入式操作系统。，可将操作系统分为批处理操作系统、分时操作系统和实时操作系统。，可将操作系统分为单用户操作系统和多用户操作系统。应用软件的运行，并且为用户提供操作交互操作界面。，可将操作系统分为开源操作系统和闭源操
链接：https://pan.quark.cn/s/24f1add85001。链接：https://pan.quark.cn/s/5114215d733a。我用夸克网盘分享了「集成电路课程分享」
这些由AI生成的图像背后，是艺术家对传统文化的深刻理解和对智能技术的巧妙运用，红绿、蓝黄等对比色构成的基调让模型具有鲜明的色彩特征，精致的细节描绘和逼真的色彩渲染强化了工笔风格。真正令人担忧的是，同质化的“算法美学”可能导致文化多样性的凋零。曼彻斯特大学的一项研究惊人地发现，AI生成的画作被误认为人类创作的概率，竟然**远高于真正的人类作品**。算法正在悄然成为创作的主宰者，从早期的“工具箱”逐渐
通过经验揭示了显著提高小样本任务性能的两个关键点，一是减弱背景干扰，二是对准前景响应。提出的少样本细粒度识别方法通过引入背景激活抑制、前景对象对齐、局部到局部相似度度量和双重相似性推断机制，显著提高了少样本细粒度分类任务的性能。实验结果验证了方法的有效性和普适性，为少样本细粒度识别领域提供了新的思路和解决方案。
1.机器学习 Machine Learning2.机器学习分类3.按学习范式分类4.有监督学习 Supervised Learning5.有监督学习的基本定义6.有监督学习的典型应用7.常见的有监督学习的算法8.无监督学习 Unsupervised Learning9.无监督学习的基本定义10.无监督学习的典型应用11.常见的无监督学习的算法12.自监督学习 Self-supervised Lea
1.背景介绍深度学习和集成学习是两种不同的机器学习方法，它们在应用场景和算法原理上有很大的不同。深度学习是一种基于神经网络的学习方法，它通过多层次的非线性转换来学习复杂的表示和模式。集成学习则是一种基于多个学习器的组合方法，它通过将多个不同的学习器的预测结果进行融合来提高预测准确性。在本文中，我们将从以下几个方面进行讨论：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模...
创蓝闪验SDK是一款全方位的移动应用安全认证解决方案。它集成了多种先进的认证技术，包括一键登录、号码认证、本机校验等，旨在为用户提供简单、快速且安全的登录体验。通过创蓝闪验SDK，开发者可以轻松集成多种认证方式，提升应用的用户体验和安全性。同时，SDK还提供了丰富的接口和文档，方便开发者进行定制化开发，满足不同业务需求。作为新一代的认证解决方案，创蓝闪验SDK致力于为用户和开发者提供更加便捷、安全
Python的技术演进正在形成三大脉络：量子计算领域Qiskit对混合量子-经典算法的支撑、边缘计算中MicroPython的轻量化模型部署、以及AI4Science领域PyMC在贝叶斯推理中的突破应用。Python作为数据科学领域的核心编程语言，在人工智能技术爆发式发展的当下，其角色已远超工具范畴，成为驱动技术创新的关键坐标。在实体商品数字化项目中，通过PyTorch Lightning的类似K
例如，Cilium项目利用eBPF实现了容器网络的高性能数据平面，通过将负载均衡、防火墙策略等网络功能直接植入内核处理路径，避免了向用户空间的数据复制。eBPF程序本身是运行在内核中的小型虚拟机，该虚拟机采用基于寄存器的架构，指令集设计上确保了程序的安全性和确定性。随着工具链的进一步完善和开发者社区的壮大，eBPF有望彻底改变我们构建和运维系统的方式，为高性能计算和可观测性实践开辟新的可能性。在用
摘要：自动驾驶系统的测试验证面临复杂性、安全性和实时性三大挑战，需采用多层次方法论。虚拟仿真测试通过数字环境高效复现场景；实路测试验证真实性能；认证整合确保符合行业标准。测试从业者应采用数据驱动方法，结合AI工具和跨团队协作，应对5G和车联网等新挑战。系统化的测试验证是自动驾驶技术可靠商业化的关键基石。（149字）
摘要：软件测试的第一性原理思维强调回归本质，即通过最小成本持续验证软件行为与预期的一致性。核心在于剥离行业惯例，聚焦降低质量风险、测试基本元素（预置条件、输入空间等）和约束条件优化。实践场景表明，基于第一性原理重构自动化测试、敏捷测试策略和AI测试设计可显著提升效率。培养该思维需采用连续追问、原子化拆解和跨域类比方法。这种思维转变将推动测试从成本中心转向价值创造，构建适应未来的弹性测试体系。（14
摘要：2025年软件测试正从被动响应转向风险前瞻性管理。传统方法因滞后检测导致高成本和安全风险，而新方法通过早期风险评估、数据驱动决策和持续协作，将测试前置到开发初期。实施路径包括风险评估、主动测试设计、持续监控和文化转型，可提升40%上线成功率并降低成本30%。未来AI与大数据将进一步实现预测性测试，但需兼顾伦理与隐私。这一转型不仅是技术升级，更是思维革命，将成为软件测试的核心竞争力。
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