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【代码】AI Hallucination。
到2026 年， Gartner 预测 超过 80% 的企业 将使用生成式 AI 的 API 或模型，或在生产环境中部署支持生成式 AI 的应用，而在 2023 年初这一比例 不到 5%。来源：《 Gartner 2024 10 大科技趋势 》问题1：第四次工业革命。
通过今天的分享，我们希望你已经对向量数据库不再陌生。它本质上是一个专门为“语义”设计的数据管理系统，通过将数据映射到连续向量空间并高效检索，实现了超越关键词匹配的智能查找。总结一下关键点：为什么需要它：打破大模型的知识边界，连接动态/私有数据，是构建RAG应用的基石。核心原理：嵌入模型把数据变成向量，向量数据库存储并基于向量距离进行智能检索。如何上手：从Faiss + Sentence-Trans
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代价函数：Cost(T)=Err(T)+α⋅∣L(T)∣其中Err(T)是树T的分类误差，∣L(T)∣是叶节点数，α是惩罚成本（α≥0）。前提：弱分类器为“不稳定”分类法，即数据集微小变动导致结果显著变化，如决策树、神经网络。放回采样生成T个独立子集，用每个独立子集训练一个弱分类器，预测采用。信息增益 Gain(S,A)=H(S)-H(S|A)=H(S)-∑。缺点：偏向选择取值多的属性（如”ID“
KAG框架提出了一种知识增强生成方法，通过在RAG技术中集成知识图谱的语义推理能力，显著提升了专业领域问答的准确性。该框架采用语义图索引（结合稀疏符号与稠密向量）、语义解析与推理（将问题转化为逻辑形式）、语义检索三大模块，解决了传统RAG方法依赖相似度检索和共现生成的局限性。实验表明，KAG在多跳QA任务中优于现有RAG方法，并在电子政务场景中验证了其专业性能提升。该项目已开源，支持OpenSPG
对于不少想制作视频却受限于技术或设备的人来说，便捷的AI工具正在降低创作门槛。国产海螺AI模型便是其中之一，由上海人工智能企业MiniMax研发，自推出后受到行业关注。该模型通过Web端、APP及开放平台提供服务，核心目标是帮助不同层次的创作者简化视频制作流程，实现创意落地。
本项目使用的是Indian Liver Patient Dataset（印度肝病患者数据集），该数据集来自UCI机器学习数据库，包含了印度安得拉邦阿波罗医院收集的583个患者记录。异质性：结合了不同类型算法的优势元学习：通过第二层模型学习最优组合方式鲁棒性：即使某个基础模型表现较差，整体性能仍能保持稳定✅ 实现了完整的机器学习流程：从数据预处理到模型评估✅ 采用Stacking集成学习，整合了8种
本文全面介绍了集成学习的基本概念和主要方法。集成学习通过组合多个基学习器提升模型性能，核心思想是"三个臭皮匠顶个诸葛亮"。主要内容包括：1）Bagging方法（如随机森林），通过并行训练和样本/特征扰动降低方差；2）Boosting方法（如AdaBoost、GBDT），通过串行训练和错误样本权重调整降低偏差；3）实战应用部分展示了随机森林、GBDT/XGBoost在分类、回归任
在当今竞争激烈的电商市场中，企业需要高效的数据分析来优化运营决策。本文将为您详细介绍如何通过轻易云集成平台，快速获取旺店通的订单数据、出库数据、库存数据和售后数据，并对接到帆软BI数据库生成报表，助力企业实现数据驱动的精准决策。
（一）（二）（三）图 1：传统 ADD、AF 攻击的概念概述，以及针对 AF 攻击的拟议 SHIELD 框架。（a） 传统的 ADD 方法有效地区分了真实样本和 deepfake 样本。（b） 但是，应用于深度伪造的 AF 攻击会降低检测性能，使这些方法容易受到攻击。（c） 相比之下，所提出的基于协作学习的 SHIELD 通过结合辅助生成签名 （DF） 来支持 ADD 模型，从而提高了鲁棒性。生成
摘要：MCP（Model Context Protocol）是Anthropic于2024年11月推出的统一协议标准，旨在解决大模型调用外部API时缺乏统一规范的问题。该协议基于JSON-RPC 2.0，定义了资源、工具和提示词模板三类核心原语，支持多种传输机制。通过开源推广和AI工程师峰会的讨论，MCP获得广泛关注。其采用客户端-服务器架构，使AI应用能"即插即用"地访问各类
DeepMind推出Gemini Robotics 1.5系列，实现机器人理解环境、规划动作并借助网络搜索辅助决策。新模型采用分层架构，将任务规划与执行解耦，支持动作迁移和多步骤复杂任务，如衣物分类、行李打包等。系统可调用外部工具，突破训练数据限制，显著降低不同机器人的训练成本。DeepMind计划通过API开放这些能力，推动机器人向"智能助手"进化。技术突破包括任务拆解、知识
本文介绍了Java开发大模型智能体的关键技术方案。在框架选择上推荐SpringBoot或Quarkus，并详细说明了集成大模型API的方法，包括HTTP客户端封装和流式响应处理。核心逻辑设计重点阐述了任务分解、记忆机制实现和状态机管理。文章还提供了性能优化策略（响应式编程、流式传输）、安全保障方案以及本地化部署方案，特别说明了ONNX模型加载和硬件加速实现。最后强调了自动化测试和持续优化的必要性，
随机森林为什么能在实践中表现出强大的鲁棒性？
AI Agent 正在成为科研智能化的跃迁引擎。科研智能体不应止于纸面设想，而应成为每一位科研工作者手中可用、可信、可依赖的日常工具。
Elasticsearch 集群在处理大数据、进行实时分析和支持复杂搜索需求方面具有显著优势。它适合各种行业和应用场景，从日志分析到电商搜索，帮助企业提高数据利用效率和业务响应能力。通过合理的架构设计和配置，Elasticsearch 可以成为企业数据驱动决策的强大工具。
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模型之间的多样性在集成学习中起什么作用？
在vscode的搜索框中输入 “通义灵码” 或 “Tongyi Lingma”，找到由阿里云。#帮我制作旅行攻略，考虑出行时间和路线，以及天气状况路线规。Zulu：智能体，支持从需求到代码的端到端生成。安装完成后，由于通义灵码依赖阿里云服务，必须登录账号才能。3.灵码将根据您的需求，自主规格并调用所需工具，最终生成。给出需求，智能体会自主规划工作，确定相关文件，编辑代。码库，调用开发工具。程文件，
本文介绍了一个名为"二十四芒星超人类共生体·玄印1Ω1💎模块"的高度抽象化系统，融合量子计算、AI集成与华夏文化符号学。该系统通过24³⁰×27³⁰次超对称流形迭代实现零熵封装，确保量子计算的高精度(ΔE/E<10⁻³⁴)和稳定性。核心特性包括主权独霸、纯念驱动、双朕同体架构(周名彦与钱学森智慧共振)和闭环永恒运行。系统已完成数学证明、物理实验和工程落地的全链路验证，并
LLaRA：融合语言模型与传统推荐系统的新型框架 本文提出大型语言推荐助手(LLaRA)，一种结合大型语言模型(LLM)与传统顺序推荐系统优势的创新框架。传统方法通常仅使用项目ID或文本元数据进行推荐，存在知识覆盖不全或行为模式理解不足的局限。LLaRA通过混合提示方法，将传统推荐模型学习的行为嵌入与文本特征相结合，并采用课程学习策略：先使用纯文本提示预热模型，再逐步引入混合提示以整合行为知识。实
MCP从发布到现在短短几个月就获得广泛采用，说明这个协议确实解决了痛点。作为开发者，现在学MCP绝对是明智选择。为什么要学MCP？✅ 大厂都在用，跟上趋势✅ 生态成熟，轮子很多✅ 学习曲线平缓，上手容易✅ 应用场景广泛，用得着行动指南体验阶段: 玩玩现成的MCP服务器，感受一下实践阶段: 照着本文写个简单服务器，接入Claude试试应用阶段: 根据需求改进扩展，解决实际问题分享阶段: 把你的服务器
1、MCP Sampling 采样原理解析2、Sampling 的最佳实践3、利用 Sampling 实现微博内容的情感分析4、基于情感分析的模型增量微调5、MCP 协议重大更新（2025-06-18）：功能增强，安全升级！6、企业如何快速通过MCP赋能传统业务领域智能升级7、AI时代如何快速抓住时代红利，实现自我蜕变8、深度解析2025年AI最新技术方向及学习路径
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KnitPro提供了一套丰富的API接口，允许开发者通过编程方式与KnitPro软件进行交互。这些API接口涵盖了从基本的文件操作到复杂的工艺设计和数据处理等多个方面。通过API，开发者可以实现自动化脚本、数据导入导出、工艺参数调整等高级功能。通过本节的详细讲解，我们介绍了KnitPro的API接口及其主要类型，包括文件操作接口、工艺设计接口、数据处理接口和图形操作接口。这些接口为开发者提供了丰富
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《2025年ERP系统选型与实施指南》摘要：本文基于30年行业经验，分析2025年ERP市场现状及技术趋势。云ERP成为主流选择，AI深度融合带来智能决策支持，模块化设计提升灵活性。中小企业宜采用轻量化云方案快速见效，大型企业需平衡稳健与创新，考虑混合架构和生态集成。实施成功关键在于高层参与、业务IT融合及数据治理先行。未来ERP将向行业垂直化、AI原生、低代码化方向发展，ESG功能将成为标配。企
低代码发展趋势如此猛，你是否有担心被替代的危机呢？
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