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摘要： 本文针对豆包AI表格导出难题，系统梳理了三种常见表格形态（Markdown文本、可视化表格、图文混排）的导出痛点，并提供多层级解决方案： 零成本手动方案：VS Code插件转CSV、官方隐藏下载功能、截图OCR等应急方法； 自动化脚本：Python处理Markdown表格、Tampermonkey抓取DOM数据； 终极懒人工具：推荐DS随心转插件实现Word原生表格一键导出，支持复杂格式与
就在刚刚，火遍全球的Moltbook，已经瘫痪了！网站无法访问，服务器账单已经涨成天文数字。刚被扒皮150万AI中大多数是人类假扮的，这个爆红的现象级网站就倒了。刚刚，Moltbook已经崩了。这个红极一时的网站，如今已经无法访问。现在不光是Molbook平台进不去，因为搞得太火，服务器账单恐怕已经达到了天文数字。开发者虽然尝到了甜头，但肯定被账单数字吓呆了。虽然引起全球飓风，但是Moltbook
终于OpenAI的反击还是来了，还是抢在据传Claude sonnet 5发布前一天推出。多年来我一直是终端/Emacs 的忠实用户，但自从使用 Codex 应用程序后，再回到终端就感觉像是回到了过去。这简直是专为Agent打造的原生开发界面体验。这是OpenAI总裁Greg Brockman为刚刚推出的Codex App的彩虹屁，当然了好不好还要用户说了算。
这是最有技术含量的一个策略，包含两个部分。首先，由另一个 LLM 生成结构化摘要，包括会话意图、已创建的产出物、下一步计划等关键信息，这个摘要保留在上下文中。同时，完整的对话历史被归档到文件系统，以备需要时恢复。这种设计的精妙之处在于：摘要提供了足够的上下文让 Agent 继续工作，而完整历史的归档则确保了关键细节不会真正丢失。
分布式系统架构设计原理与实战：深入理解分布式事务作者：禅与计算机程序设计艺术背景介绍1.1 分布式系统的基本概念分布式系统是指由多台计算机通过网络相互连接而成的一个“整体”，它可以分布在不同的地理位置，但能够协同工作以实现共同的业
太带劲了！抢先Claude 5，OpenAI深夜祭出了一个编码杀器——Codex。它可以让一人指挥多Agent并行协作，自带Skills，编码从此进入自动化时代。Claude 5的脚步声越来越近，奥特曼终于坐不住了。就在刚刚，OpenAI毫无预警地抛出「王炸」——Codex正式进化为独立的桌面App。这不仅仅是一个写代码的窗口，更是一个能同时指挥千军万马（多个Agent）的「全能指挥部」。
如何在 AI 工具的加持下有意识培养出自己的肌肉记忆，形成比较好的品位，这对未来的每个人来说都是一个非常重要的课题，咱们后面针对这个话题接着聊。对此你有什么看法？最近 Redis 之父 Antirez 写了篇博客，标题很直白："Don't fall into the anti-AIhype"（拥抱 AI 吧，不要陷入反 AI 的炒作）。
随着近来数据可用性，算力和新算法的快速发展，机器学习已逐渐成为实现人工智能（AI）的关键方法之一。机器学习是计算机科学更广泛领域中人工智能的一个子集。它用计算机和算法从“数据”中学习并发现“模式和洞察”，因为在许多情况下，“模式和洞察”就隐藏在“数据”之中。随着时代发展，从业务流程中积累的数据对人类来说理解起来可能非常复杂。然而算法却能够比人更快、更准确地从数据中发掘出“模式和洞察”。机器学习..
本报告旨在分析中国智能算力市场的现状、应用前景、技术动向及发展趋势，并识别智能算力市场竞争态势，反映该细分市场领袖梯队企业的差异化竞争优势。文│沙利文、天罡智算********
智算中心作为信息基础设施的重要组成部分，通过算力的生产、聚合、调度和释放，能够为快速增长的人工智能算力需求提供基础支撑，在推进AI产业化、赋能产业AI化、助力治理智能化、促进产业集群化等方面具有显著作用是数字经济时代促进科技创新、优化产业结构、提升国家竞争力的重要支撑。
2025年10月的第一周，AI产业呈现出从“模型突破”走向“体系建设”的显著转折：模型层面，以OpenAI为代表的公司完成了从技术演示到生态搭建的跨越；基础层面，算力合作与资本绑定加速AI基础设施金融化；产业层面，应用与政策双轮驱动，推动AI融入能源、制造、交通等关键领域。AI竞争的本质，正从“谁的模型最强”转变为“谁能形成持续的生态闭环”。
为了回馈广大用户的支持，趋动云特别推出双12年末大促活动！活动期间（），用户充值即可享受丰厚的算力金返赠，同时趋动云大部分实例规格的CPU及内存配置比原先提升 33% 以上，部分规格甚至翻倍，让您的算力体验更上一层楼！赶紧参与，抓住年底的最后机会！
OpenAI 的开发者体验与生态负责人 Romain Huet 在同步放出的不到5分钟的视频中透露了，OpenAI对这款 App 的定位：一个用于构建 Agent 的指挥中心！凌晨，OpenAI 的一款全新的 macOS Codex App，一经发布就瞬间引来业界的热议。OpenAI 的开发者体验与生态负责人 Romain Huet 在同步放出的不到5分钟的视频中透露了，OpenAI对这款 App
摘要：基础大模型微调适应人类习惯，行业大模型微调则针对特定领域需求。RAG技术虽灵活，但其检索效率限制使微调仍是专业化场景（如医疗、政务助手）的首选。微调相比大模型训练算力需求大幅降低，仅需少量优质数据。微调流程包含7步骤，其中高质量数据集构建尤为关键。文章还提供了AI大模型学习资源，包括系统设计、提示工程、平台开发等7阶段内容，旨在帮助开发者掌握大模型应用技能。（149字）
虽然从地球发射 AI 卫星是当下的重点，但 Starship 的能力同样将支持在其他世界展开行动。借助诸如在轨推进剂转移等技术，Starship 将能够在月球着陆并运送超大规模货物，从而建立永久性的科学与制造基地。刚刚，马斯克旗下两家公司——SpaceX和xAI正式官宣合并！据彭博社报道，知情人士透露，SpaceX以2500亿美元（约合人民币1.7万亿）股票收购了xAI，合并后SpaceX的估值达
这项新研究提出：与其在模型学会危险知识后再试图让他遗忘，不如在学习过程中就精准地“删掉”那些关键的知识碎片，精准切除AI的危险能力。Claude价值观（安全对齐）的塑造者Neil Rathi，前OpenAI科学家、GPT之父Alec Radford共同发了一篇论文。这项新研究提出：与其在模型学会危险知识后再试图让他遗忘，不如在学习过程中就精准地“删掉”那些关键的知识碎片，精准切除AI的危险能力。
具身智能模型，最强开源机器人大脑！两万小时真机数据开启物理AI缩放定律。蚂蚁集团旗下的具身智能公司灵波科技开源了两大重磅模型。具身智能模型，最强开源机器人大脑！两万小时真机数据开启物理AI缩放定律。以及强大的世界模型LingBot-World。LingBot-World将视频生成模型进化成了可交互世界模拟器，让AI学会了理解物理规律、空间记忆和实时交互。
AI应用春节流量大考：Remy与共绩科技的成功案例揭示算力弹性调度重要性。3D内容平台Remy在华为发布会后遭遇50万用户集中访问，共绩科技通过秒级扩容至1900张GPU卡确保流畅体验。该案例凸显AI企业在节日流量洪峰中面临的算力挑战，以及弹性算力调度系统的关键作用——实现秒级扩缩容、99.99%稳定性，避免资源浪费。共绩科技的"智能算力电网"解决方案，已为5000+团队提供支
让我们把视角拉高一点。说实话，我很少会对一个底层工具感到如此兴奋。而最近的兴奋，坦诚地讲，几乎都来自AI Agent。看着Clawdbot在屏幕上自动操作电脑，像拥有了生命一样，我确实被震撼到了。但震撼之余，更多的是焦虑和思考。因为我知道，这种流畅的体验目前主要集中在CUDA生态中。比如Ollama这样的工具，让大模型在常见设备上的部署变得非常简单。而我们手中的国产显卡，也同样值得拥有这样便捷的使
推开门，你闯进一场「外星人大会」——只不过外星人全是AI。Moltbook这间机器狂欢厅，正在把互联网从人类手里悄悄夺走。现在的互联网，是真的有点发疯！此时此刻，我们的互联网正在经历一场前所未有的「物种入侵」。如果你最近觉得上网变得越来越陌生、越来越听不懂，别怀疑自己，那种感觉是对的——因为你正在走进一片迷雾。就在刚刚，Anthropic的联创Jack Clark直言不讳地警告，我们熟知的那个互联
一位学音乐、零技术基础的Meta产品经理，在一次旅行中偶然被Claude唤醒了「超能力」！他利用AI重构工作流，2天竟能干完一个团队几周的活。不会用AI的人，终将被那些善用AI的人取代！在AI浪潮下，这句话曾像警钟一样敲打着无数人的神经。但如今，这句话却演绎出了一个全新的版本：AI不会替代你，而会为你推倒那道挡在你与梦想之间的技术高墙。Meta产品经理Zevi Arnovitz就是一个很好的例子。
金智维这类企业级智能体平台+执行底座结合的方案，则更偏向于在流程和系统层完成智能体的可控执行，适合制造中更严苛的场景，例如实时调度、跨系统闭环等。公开资料显示，不少地方在引入智能体时，最初从政策咨询、材料指引等轻量场景入手，但真正产生效率提升的，往往出现在审批辅助、规则校验、流程流转等环节。它应该具备哪些能力？在过去的几年中，大模型技术飞速迭代，各类智能体产品不断刷新公众想象力，但在企业实际应用中
豆包回答导出指南：从痛点解析到技术解决方案 当前豆包用户面临的核心痛点是AI生成内容难以高效沉淀为可编辑的文档资产。本文系统分析了五种常见导出方式的优劣： 手动复制（低效易丢格式） 截图保存（不可编辑） 网页另存（结构混乱） 第三方API（技术门槛高） 浏览器插件（最优解） 重点指出：真正的需求是将对话转化为结构化知识资产，而非简单文本搬运。推荐使用专业插件（如DS随心转）实现： 一键导出完整对话
针对高校教学中存在的 “实物机器人成本高、实验风险大、技术迭代快、理论与实践脱节” 等痛点，华清远见依托产学研一体化优势，全新研发上线具身智能机器人虚拟仿真系统，构建了覆盖 “感知 - 认知 - 决策 - 执行” 闭环的课程体系，既涵盖机器狗运动学建模、ROS2 开发、强化学习等核心技术，又融入LLM人机交互、多机协同等前沿应用，助力教师快速掌握 “多模态大模型 + 具身智能” 教学逻辑。电机与传
本文系统介绍了人工智能评估的发展历程，重点阐述了大型语言模型(LLM)作为评估器(LLM as a Judge)的创新范式。文章详细分析了单LLM系统、多LLM系统、人机协作系统以及Agent评估器的架构与实现，并通过Python和Java代码案例展示了多LLM评估器的实际应用。随着AI复杂度提升，这种新型评估方法克服了人工评估的可扩展性限制和传统指标的语义不敏感性，为人工智能发展提供了更有效的评
本文探讨了如何解决AI Agent的"金鱼记忆"问题，提出了三级检索架构（基础检索、分块阅读、逐步推理），并介绍了使用Elasticsearch实现海量文件秒级感知、Embedding语义召回、MCP协议打破知识孤岛等方案。文章详细阐述了从数据存储、检索逻辑到用户体验的完整实现路径，为不同规模企业提供了AI Agent选型决策依据，帮助开发者构建真正具备"博学大脑"的企业级AI Agent系统。
本文详细介绍了大模型对齐技术从RLHF到DPO的演进过程。首先解释了RLHF的三阶段训练方法及其使用PPO算法的挑战，包括训练不稳定和成本高。随后，介绍了DPO如何从理论上消除奖励模型和强化学习环节，直接通过二元偏好数据优化模型。文章还提供了DPO的数学推导、代码实现和实际训练案例，以及相关扩展算法，为工程师提供了一种更高效的大模型对齐方法。
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