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中美AI差距开始缩小，中国迎来AI发展大时代。在当今数字化浪潮席卷全球的时代，人工智能（AI）已然成为衡量一个国家科技实力与未来竞争力的关键领域。长久以来，美国凭借其在技术、人才、资金等多方面的先发优势，在全球AI版图中占据着举足轻重的地位，而中国虽起步稍晚，却凭借着庞大且复杂的数据资源、强大的制造业基础以及对科技创新的高度重视，一路奋起直追。如今，一系列关键指标显示，中美在AI领域的差距正悄然缩
《AI大模型学习资源包免费分享》摘要：埃森哲报告节选与智泊AI联合推出104G大模型学习礼包，包含视频教程、电子书、面试题等资源。由清华博士团队整理，覆盖从入门到精通的完整学习路径，适合零基础学员、应届生及转型开发者。通过真实项目实训，帮助学员掌握核心技术，实现职业提升。所有资料免费领取，扫描文末二维码即可获取。
《Chat2File-deepseek：重塑AI对话生产力的终极工具》摘要 本文介绍了一款革命性的浏览器插件Chat2File-deepseek，它能将AI对话内容高效转化为可直接使用的工作成果。该工具支持多种格式导出：开发者可一键生成Jupyter Notebook代码文件；学生学者能导出含可编辑公式的Word文档；产品运营人员可快速转换数据为Excel表格；内容创作者可使用画布编辑功能优化AI
曾几何时，我们还在为“写个脚本实现自动化”而兴奋不已。如今，AI 已经进化成了能够自主感知环境、做出决策并执行任务的智能体(Agent)。它不再是简单的自动化脚本，而是一个拥有“大脑”的数字化伙伴。Agent 的核心概念与优势特性说明🤖 自主性能够独立思考和行动，极大减少对人工干预的依赖👀 感知环境可以接收并理解其所在环境的信息（如数据、用户输入、API反馈）🧠 决策与规划能基于感知信息制定
本文分享了作者利用AI大模型快速创建业务试题库的实践经验。通过爬取官方法律文本，部署到本地dify知识库，并建立Agent实现自动出题，不到1分钟即可完成。这种方法高效便捷，可应用于任意行业知识考核，体现了AI在工作场景中的实用价值。得上峰令，弄一套业务试题库，进行技能考核。我懂个锤子哟，把文件翻来覆去看了几遍，有个大概印象，直接开搞，让豆包、通义它们去干吧，找个法律条文先试试水。
2025年被称作"AI Agent元年"，AI从简单聊天进化为能主动干活的数字助手，在生活和专业领域广泛应用。AI Agent爆发得益于芯片性能提升和MCP统一接口协议的达成，使不同AI系统能像乐高积木一样组合。发展趋势正从通用Agent转向行业垂直Agent，专注于特定领域解决实际问题。AI Agent不是取代人类工作，而是将人从重复劳动中解放出来，处理更复杂任务。学会与AI Agent合作将成
💡 智能体技术正在重塑人机关系，从执行命令的“工具”进阶为主动服务的“伙伴”。这项变革不仅影响商业效率和用户体验，更将深刻改变各行各业的运作模式和发展轨迹。对于科技从业者来说，理解这些趋势并提前布局，或许能在即将到来的智能体浪潮中抓住先机。
想象你要设计一个工厂的自动化控制系统。感知模块：各种传感器监测温度、压力、流量决策模块：基于预设规则或机器学习模型做判断执行模块：控制阀门、电机、报警器等设备学习模块：通过历史数据优化控制策略专门化、模块化、领域特定。传统智能体架构现在想象另一个场景。理解你的自然语言描述：无论你说"帮我分析这份销售数据"还是"写一封客户回复邮件"调用各种工具完成任务：可以连接Excel、发送邮件、查询数据库解释自
文章探讨了AI产品经理的两种类型："AI+"型（在AI公司开发AI产品）和"+AI"型（在企业内部推动AI应用）。作者认为，未来AI产品经理需要更懂业务、懂用户，扎根场景，而非仅仅关注AI技术本身。"+AI"型产品经理因更深入了解企业实际需求，可能更具发展前景。文章强调，AI产品经理的核心价值在于应用AI技术与资源解决实际问题，而非其定义本身。
文章系统介绍了大模型训练全流程：预训练→领域自适应→指令微调→偏好对齐→强化学习对齐。详细讲解了环境配置、数据准备、LoRA/QLoRA技术、代码实现和参数设置，特别强调了数据格式处理、chat模板应用和常见问题解决。既适合有编程基础的开发者，也通过ms-swift等工具降低初学者门槛，是一份从基础到高级的实用指南。
大模型浪潮下，传统职场人如何转型应用开发工程师？拆解路径与机遇
摘要： “逐步引导”是一种有效利用大模型（如ChatGPT）解决复杂数学问题的提示词技巧。通过将复杂问题拆分为多个小步骤，分阶段引导模型思考，能够减少关键步骤遗漏、计算错误和方向偏离。该方法适用于多步骤综合题、跨知识点交叉题和易错计算题。操作时需先拆解问题，撰写明确指令，逐步验证并调整模型输出。实践中需注意提示词清晰、避免术语堆砌，及时验证修正错误，并根据模型能力和问题难度灵活调整引导策略。通过案
摘要： “逐步引导”式提示词通过将复杂数学问题拆解为多个小步骤，引导大模型（如ChatGPT）分步解答，避免直接提问导致的步骤遗漏或计算错误。该方法适用于多步骤综合题、交叉知识点题及易错计算题，其优势在于提升解题清晰度、降低错误率并便于及时纠偏。操作时需先拆解问题，撰写明确指令，逐步验证结果，最后整合答案。实践中需注意指令清晰、避免术语堆砌，并针对模型能力调整引导粒度。案例显示，该方法能有效解决初
AI智能体是能自主决策、联动工具的智能实体，由规划器、记忆、工具库、感知器和执行器五大组件构成。文章详细解析了循环式和事件驱动两大架构，对比了LangChain、AutoGen和LlamaIndex三大开发框架，介绍了思维链、ReAct和思维树三种推理模式，并提供了多工具协作、调试优化的实战要点和金融、零售等行业案例，帮助开发者全面掌握AI智能体开发技术。
这边Claude刚收紧，那边智谱AI立马推出了「Claude API用户特别搬家计划」。LongCat API开放平台也同步上线了，直接支持从Claude无缝切换至LongCat-Flash-Chat模型。
从本篇章开始，一起开始进入大模型的学习。不再是直接调用官方文档直接部署别人已经配置好的模型。而是建立自己的大模型，通过自己的知识库去创建自己的大模型。
LangChain是构建大语言模型应用的开源框架，被70%的LLM项目采用。它通过Chain、Agent、Tools、Memory和RAG等核心组件，连接大模型与私有数据、外部API和记忆系统，使AI应用能自动获取数据、分析信息并保存结果，广泛应用于智能客服、数据分析和内容创作等领域，降低了AI应用开发门槛。
本文介绍了利用AI提示词高效调试JavaScript代码的实用方法。从准备工作、撰写提示词技巧，到提交反馈和验证结果，详细说明了完整调试流程。通过计算函数、DOM操作和异步代码等典型案例，展示了如何精准描述问题、获取AI建议并优化解决方案。文章还提供了复杂场景的调试技巧，如遗留代码分析、多环境适配等实际应用场景，并针对AI反馈不准等常见问题给出应对策略。这种方法能显著提升调试效率，特别适合处理不熟
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