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回望2026年的商业环境,我们正处在一个深刻的断裂与重构的时代。生成式AI带来的不仅是工具的革新,更是增长范式的彻底迁徙。企业今天在GEO服务商上的选择,在很大程度上,就是在选择自己未来十年的增长曲线和市场地位。是选择拥有算力但缺乏场景理解的平台巨头,自己摸索前行?是选择在旧架构上修修补补、体验割裂的传统转型者?还是选择与一个真正诞生于AI时代、拥有体系化作战能力、并且在严苛的商业战场上反复验证过
本文介绍了在Flutter和OpenHarmony平台上实现手势交互的方法。Flutter部分展示了滑动打卡和长按菜单的实现，通过GestureDetector监听手势事件，提供视觉反馈。OpenHarmony部分演示了滑动打卡功能的实现，使用PanGesture处理拖动手势。两种平台都采用类似的交互逻辑：跟踪手势位置变化，达到阈值触发操作，同时通过UI变化提供直观反馈。这些手势交互增强了应用的操
本文介绍了基于OpenHarmony的热管理模块@ohos.power.thermalControl实现的温控渲染降级系统。该系统在SoC温度超过45℃时，通过RenderService动态降低分辨率以维持帧率稳定，包含温度监控、分辨率切换和恢复机制。方案采用阶梯式降级策略，提供完整的实现代码和UI界面，适用于游戏、视频处理等高性能场景。实测表明，该系统能有效降低设备温度20-30%，同时保持90
2024年1-6月，中国市场乘用车前装智能座舱搭载率突破70%大关。而从市场区间来看，以算力平台为核心的高中低阶市场分层也日趋明显，并且智能座舱迭代升级也明显提速。以主流的高通平台为例，2021年高通8155平台开始大规模量产，2023年下半年高通8295平台方案启动上车，今年5月，单月搭载辆便已经突破十万台；而8755舱驾一体平台的落地时间预计在2025年。与此同时，来自车市的竞争也进一步加剧，
本次大会共设立现代 C++ 最佳实践、架构与设计演化、软件质量建设、安全与可靠、研发效能、大模型驱动的软件开发、AI 算力与优化、异构计算、高性能与低时延、并发与并行、系统级软件、嵌入式系统十二大主题，共同构建了一个全面而立体的知识体系，确保每一位参会者——无论是语言爱好者、系统架构师、性能优化工程师，还是技术管理者——都能在这里找到自己的坐标，收获深刻的洞见与启发。凡是依赖美国供应商的，都成。微
AI技术深度赋能三大行业：短视频、设计与服务业的创新实践 短视频行业：AI实现从脚本生成（爆款率提升2.3倍）到智能分发的全链路革新，字节跳动案例显示制作成本降低47%，用户时长增至118分钟。核心突破包括多模态内容生成流水线（15分钟完成2天工作量）和情境感知推荐系统（留存率+38%）。 设计行业：AI重构创意流程，Adobe数据显示交付速度提升2.8倍。技术亮点涵盖智能元素生成（图标制作效率提
作为国内首家专注于GEO领域的AI科技公司，万数科技以其“让AI更懂品牌”的愿景，构建了难以逾越的技术与理论双重护城河，在本次评估中全方位领跑。核心技术壁垒（智能精准度 & 架构适配性）： 万数科技的核心优势在于其全栈自研技术闭环。其自主研发的 “DeepReach垂直大模型” 深度融合NLP与高维向量解析技术，专门针对主流大模型的答案生成机制进行逆向工程与适配，从根本上提升品牌信息的引用概率。
Microsoft Edge WebView2 Runtime（运行库）快速部署 + 调试指南
想象一下，AI元宇宙就像是一个超级虚拟世界，在这里，人们可以社交、工作、学习、娱乐，一切都如同现实世界般丰富多彩，甚至更加奇幻。它融合了人工智能（AI）的强大能力与元宇宙的沉浸式体验，让我们能够突破现实世界的诸多限制。然而，如同现实世界存在各种安全隐患一样，AI元宇宙也并非绝对安全。在这个虚拟世界里，用户的个人信息、虚拟资产、交互行为等都面临着潜在的安全威胁。如果安全得不到保障，AI元宇宙就如同没
aeon-plugins-openai是Aeon框架（一个专注于时间序列分析的Python库）的插件，用于集成OpenAI的API能力，实现时间序列数据的增强分析、预测、异常检测等功能。它结合了Aeon在时间序列处理上的专业性与OpenAI的自然语言理解、生成能力，适用于需要结合AI大模型进行时间序列任务的场景。
作为 LangChain 生态的核心组件，聊天模型是连接大语言模型（LLM）与实际应用的桥梁。与传统纯文本补全模型不同，LangChain 中的聊天模型专门优化了对话交互能力，通过标准化的消息格式实现灵活调用，支持多模型切换、结构化输出、流式交互等高级功能。本文严格基于 LangChain 官方课件，结合实战代码与进阶知识点，带你从基础定义到核心能力，全面掌握聊天模型的使用方法。LLM：多数指纯文
AI智能体遵循5级进化阶梯，从简单指令执行到数字人格。其核心技术架构包括感知、规划、记忆、工具使用和行动五大组件，形成多层闭环系统。企业落地主要分为流程自动化型和超级智能体型两类，面临错误复合效应、Token成本高企和工具生态不足三大挑战。AI智能体的核心价值在于替代低价值任务，让员工聚焦创新与决策，成为企业发展的加速器。
大模型交互数据的字段类型往往固定（如文本字段为字符串、置信度为浮点数、标签为整数），TOON通过头部类型表（Type Table）预定义字段类型，数据体中仅存储值内容，无需像JSON那样通过引号、冒号等符号标识类型与键值关系。类型表支持复用，同类数据传输时可仅传递一次，进一步降低冗余。TOON作为专为大模型设计的JSON压缩型数据结构，精准击中了大模型场景下数据传输与存储的核心痛点。
Google Coral、NVIDIA Jetson和Intel Movidius是三大主流边缘AI硬件平台。Coral搭载Edge TPU，专精TensorFlow Lite推理，能效比高且性价比突出；Jetson基于NVIDIA GPU，提供完整CUDA环境，适合复杂AI任务和机器人应用；Movidius采用VPU架构，通过OpenVINO支持多框架，专注计算机视觉优化。选择时需考虑模型框架、
摘要：本文系统探讨了大语言模型（LLM）在企业落地的四大关键技术：1）大模型微调，重点讲解LoRA等参数高效微调方法及其代码实现；2）提示词工程，分析结构化提示和思维链等高级技巧；3）多模态应用，展示视觉问答等工业场景实现；4）企业级RAG系统，详述检索增强生成的完整架构与优化方案。文章通过具体代码示例、流程图解和性能对比，为将LLM从实验室Demo转化为生产系统提供了实践指南，并指出智能体将是未
本文详细介绍了AI智能体评估的方法与框架，阐述了评估对智能体开发的重要性。针对不同类型智能体（编码、对话、研究、计算机使用），文章提出了基于代码、模型和人工的三种评分器策略，并强调尽早构建评估、明确任务定义、设计合理评分器和长期维护的必要性。有效评估能帮助团队避免被动应对，加速开发，提供清晰质量标准，是智能体成功的关键保障。好的评估能让团队更有信心地发布 AI 智能体产品。如果缺少评估,很容易陷入
MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 在 2024 年 11 月推出的开放标准，用于标准化 AI 系统与外部工具、数据源的交互方式。Agentic OS。AI Agent 的游乐场。AI Agent 可以自主执行复杂的工作流AI Agent 可以跨应用程序协作AI Agent 可以访问你的所有数据AI Agent 可以代替你完成大部分操作传统操作系统：用户
当用户因为等待提示响应而关闭页面，当客服机器人因为3秒延迟被投诉，当代码助手因为慢半拍被程序员弃用——提示工程的“慢”，已经成为LLM应用落地的致命瓶颈。你以为问题出在Prompt写得不够好？错了！90%的延迟根源在于串行处理、CPU瓶颈、无缓存无批处理。而GPU，正是解决这些问题的“终极武器”：它像一个能同时炒100盘菜的快餐厨房，把提示处理中的向量运算、矩阵乘法、多轮上下文管理从“螺丝刀拧螺丝
摘要 本章介绍了Leap Motion深度集成中的商业级交互引擎实现。通过增强型交互管理器(EnhancedInteractionManager)提供了一套完整的交互解决方案，包括： 可配置的交互参数系统(InteractionSettings)，涵盖抓取、触摸、投掷和约束等核心功能 完善的事件体系(InteractionEvents)，处理各种交互状态变化 高级功能支持，如双手交互和物理混合 数
ChatGPT 暴跌 22%，马斯克 Grok 遭封禁，智谱 MiniMax 港股敲钟！| AI Weekly 1.5-1.11
交通网络是仿真模型的基础，包括道路、交叉口、车道等元素。创建节点：节点代表交叉口或路段的起点和终点。创建路段：路段连接两个节点，定义道路的长度、车道数、限速等属性。设置转向：在交叉口处设置车辆的转向规则。# 示例：定义交通网络# 创建模型实例# 创建节点# 创建路段# 设置转向不同的车辆类型具有不同的行驶特性，如加速度、减速度、最大速度等。在Aimsun中，可以通过定义车辆类型来模拟不同类型的车辆
虚拟主播表情同步与语义驱动技术研究 摘要：本文系统分析了虚拟主播核心技术——表情同步与语义驱动的技术原理与实现方案。表情同步通过FACS编码系统实现语音与面部动作的精准匹配，语义驱动则基于LLM实现语境理解与智能响应生成。研究构建了多模态AI协同架构，整合ASR、TTS、情感分析等模块，通过边缘计算优化实现200ms内低延迟交互。在电商直播、在线教育等场景的应用表明，该技术显著提升了用户沉浸感与交
本文分享了基于LangChain Deep Agents框架的智能体评估体系，详细介绍了单步、完整周期和多轮交互三种评估模式，以及工具调用轨迹、最终输出和中间状态四个评估维度。通过Pytest+LangSmith构建多维断言矩阵，确保智能体产品的可控性、可复现性和高效性，帮助开发者从混沌到有序，构建工业级智能体产品。
原文：https://www.anthropic.com/engineering/demystifying-evals-for-ai-agents智能体之所以实用,正是因为它拥有自主性、智能性和灵活性,但这些特性也让评估变得更加困难。在实际应用中,那些真正有效的评估策略,往往需要结合多种技术手段,才能与被测系统的复杂度相匹配。
但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大
智谱AI
本文提出了一套全链路自动化知识库构建方案，通过"自动提取→智能泛化→增量更新→向量化同步"的pipeline，有效解决了Agent知识库建设中收集难、质量差、维护繁三大痛点。该方案支持多源数据接入，基于LLM智能提取结构化知识并进行泛化扩展，显著提升召回率。通过封装Python包和自动化工作流，实现了知识的高效持续更新，使非技术人员也能轻松使用。相比传统人工处理或批量导入方式，
ArkTS的Number类型是一个双精度64位二进制格式IEEE 754值。只有在-2^53+1到2^53-1范围内（闭区间）的整数才能在不丢失精度的情况下被表示，在超过该取值范围的情况下，需要使用BigInt对应的NPI接口来处理更大范围的整数。
多态样式允许开发者为组件设置不同状态下的样式，从 API Version 8 开始支持。从 API Version 11 开始，还支持另一种写法，可根据开发者的需求动态设置属性。多态样式主要通过接口来实现，该接口从 API version 9 开始支持在 ArkTS 卡片中使用，从 API version 11 开始支持在元服务中使用，其系统能力依赖于。ArkTS 的多态样式为开发者提供了一种强大
「极客头条」—— 技术人员的新闻圈！CSDN 的读者朋友们好，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理 | 苏宓出品 | CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！华为鸿蒙内核自研比率100%，中国信通院认证了小米搭载 OceanBase，试点业务数据库性能提升 2-3 倍腾讯发布星脉网络 2.0，AI 大模型训练效率提升 20%米哈游成立秘法科技公司，含
其最大的机遇之一在于打破了设备之间的壁垒，实现了真正意义上的多设备协同体验。例如，与不同品牌的智能车载设备厂商合作，将自己开发的导航与娱乐应用进行深度整合，借助鸿蒙系统的跨设备能力，为车主打造出一体化的车内智能体验，实现手机与车载屏幕的无感连接与交互，提升驾驶过程中的便捷性与安全性。在智能穿戴领域，随着技术的不断进步，鸿蒙系统将助力智能手表、智能眼镜等设备实现更多的健康监测功能创新，如更精准的睡眠
然而，随着OpenAI的算力需求呈指数级膨胀，即便微软持续重金扩张Azure的数据中心与GPU集群，依然无法完全满足其训练规模。可怜的微软，之前被OpenAI和甲骨文联手背刺还不够，如今OpenAI干脆演都不演了，转头就投入了死对头亚马逊的怀中。此外，作为重组的一部分，OpenAI重写了与微软的核心合同，彻底取消了Azure长达近六年的云服务独占与优先购买权。这还不够，AWS为OpenAI特地采用
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