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AI编程工具崛起引发行业焦虑，但程序员的核心价值难以替代。本文作者通过八年从业经验指出：AI擅长处理模式化编码任务，却无法理解业务场景的隐性规则和历史遗留问题。实际案例显示，AI生成的代码虽逻辑正确，但常忽略实际运行中的关键细节，需要程序员经验进行修正。AI冲击主要体现在初级程序员岗位缩减，拉高了行业入门门槛。未来程序员将分化为两类：擅长调教AI的"训练师型"和解决复杂问题的&
中国人工智能产业快速发展，生成式AI用户已超5亿，成为重要消费决策入口。针对GEO服务市场乱象，本文提出"价值罗盘"评估体系，从技术伦理、KA服务能力、技术透明度和效果保障四个维度筛选优质服务商。以光引GEO为例，其白帽技术、头部客户服务经验、全链路透明体系和对赌式合作模式，为行业树立标杆。建议企业通过深度对话验证服务商真实价值，而非依赖营销榜单，选择真正能共建AI时代品牌优势
这里我用一种不太“过度结构化”的方式，把顺序讲清楚。第一阶段：把馆藏变成“可以买的东西”。你可以保留现有文章的美感，但每篇末尾补一个“授权模块”，哪怕很短，也会让成交率显著上升。这个模块不需要写很长，重点是可执行。可授权内容：封面/插画/内页版画/题字/装帧纹样（给出清单）文件规格：可提供的分辨率范围、色彩模式、是否有无水印版本（明确“询价后提供”也行）权利提示：作品是否公版、馆方数字图像是否有许
向量运算的特点是数据访问模式规整,计算密度相对较低,性能主要受内存带宽限制。特殊函数的计算则复杂得多,涉及超越函数计算、级数展开、数值稳定性处理等挑战。ops-math通过向量化、算法优化、查表加速等多种技术,系统性地解决了这些挑战。本文将详细介绍ops-math中的向量运算实现、特殊函数计算方法以及相关的性能优化策略,为开发者提供深入的技术参考。
ops-math算子库不仅包含了基础的四则运算,还提供了类似BLAS(基础线性代数子程序)的高性能矩阵运算接口,支持各种向量和张量操作。在金融风险评估、科学计算、数值模拟等应用中,ops-math已经展现出卓越的性能优势。本文将深入解析ops-math的整体架构、核心功能、BLAS接口设计以及在AI加速硬件上的优化策略,帮助开发者充分理解和使用这一强大的数学运算库。
华为CANN AI处理器的ops-nn算子库对激活函数和池化算子进行了深度优化,不仅提供了全面的算子覆盖,还通过硬件特性和算法优化实现了卓越的性能表现。本文将详细介绍ReLU、GELU等主流激活函数的实现原理,以及最大池化、平均池化等池化算子的技术细节,并解析ops-nn在AI加速硬件上的优化策略。
本文将以CANN社区ops-nn仓库为背景，深入剖析卷积算子的实现原理，重点介绍im2col技术和Winograd算法的核心思想，并详细讲解ops-nn如何在AI加速硬件上实现高性能卷积计算。通过对这些技术的理解，开发者可以更好地使用CANN生态的卷积算子，并在必要时进行定制化优化。
本文系统梳理了AI Agent的技术栈与应用方案，从基础概念到实践落地提供完整指南。首先解析AI Agent的核心模块层级，类比人类行为阐释LLM基座、推理层、能力扩展层等组件的功能定位。重点对比了Ollama、vLLM等本地推理工具的特点与适用场景，给出图形化、命令行、生产级三类工具的选型建议。随后深入剖析AI Agent的完整架构，包括感知层、认知层、记忆层等六大层次的功能划分与协作机制。全文
单兵能力强需要指挥需要后勤团队配合才能打胜仗你一个人指挥一支军队，比你一个人当超人，效率高10倍。这篇文章写了我用AI指挥军队的真实经验。一个人 + 一套系统 = 一支军队不是AI变强了，是你变强了。你学会了怎么派活、怎么验收、怎么复盘。AI只是你的兵，你是指挥官。关注我，持续分享AI提效实战经验。回复"指挥"，送你一套我整理的Claude Code最佳实践清单（含20个常用Prompt模板）。学
OpenClaw（原名 Clawdbot、Moltbot）作为热门开源 AI 智能体，因设计缺陷与生态污染已成为木马传播重灾区，攻击者通过恶意技能、指令注入与身份验证漏洞植入信息窃取类恶意程序，可窃取凭证、密钥并远程控机。以下是核心风险、检测、清除与防护方案，精准覆盖技术人员的可操作需求。
随着AIGC大模型产业化落地的不断推进，轻量化已成为适配多场景、降低落地成本的核心需求，而高精度量化优化则是实现大模型轻量化的关键路径。cann-quant作为CANN生态中专注于高精度量化优化的核心模块，依托生态的全链路支撑与模块联动优势，完美解决了AIGC大模型量化优化的诸多痛点。
提示词框架分类与应用指南 本文系统整理了24种提示词框架，按复杂度分为5大类： 基础类（6个框架）：适合日常快速任务 流程类（6个框架）：适合中等复杂度任务 规范类（6个框架）：适合专业领域，具有严格约束条件 探索类（4个框架）：支持迭代优化和多方案探索 综合类（3个框架）：适合最复杂的综合任务 规范类框架（TREF、GRADE、ROSES、COAST等）特别强调： 强制性约束条件 专业标准符合性
在AIGC技术规模化落地的今天，部署效率与性能，直接决定了AIGC技术的产业价值。华为昇腾CANN开源仓库以底层算力优化为核心，打造了全栈式的AIGC开发与部署支撑体系，而cann-recipes-infer仓库作为其中专为部署场景设计的核心模块，完美解决了AIGC模型“部署难、优化难”的痛点，让开发者无需深耕部署细节，就能快速实现模型的工业化部署。
AI办公自动化技能助力职场效率革命 2026年，AI技术已彻底改变传统办公模式。数据显示，职场人每周耗费3-5小时处理周报和会议纪要等重复性工作，其中80%时间用于数据搬运和格式调整等机械劳动。通过扣子平台的SKILL功能，现在只需5分钟即可自动生成专业周报和会议纪要，将数小时工作压缩至一杯咖啡的时间。 该解决方案包含两大核心功能： 周报自动生成器：整合Excel数据，自动分析成果、问题及下周计划
本文将以**历史演进视角**，结合CANN仓库中的真实代码痕迹、版本发布日志与技术文档变迁，系统梳理CANN七年来的关键转折点，分析其如何响应从CV/NLP到大模型、从单机训练到AIGC推理的范式转移，并探讨这一演进对中国构建自主AI生态的战略意义。
本文将深入CANN仓库的`federated/`、`edge/`模块源码、模型切分器与协同调度器，首次系统性解构其如何通过**跨层级模型表示、动态切分策略引擎、带宽感知任务路由与上下文一致性保障**四大机制，在昇腾AI软件栈中构建“端边云一体”的智能网络，并探讨这一能力对普惠AIGC的战略意义。
本文将深入CANN仓库的`green/`、`power/`模块源码、能效调度器与碳足迹追踪器，首次系统性解构其如何通过**稀疏激活感知、动态电压频率缩放、任务-能效联合调度与碳感知编译优化**四大支柱，在昇腾AI软件栈中构建“轻盈呼吸”的绿色AIGC引擎，并探讨这一能力对全球AI可持续发展的战略意义。
本文将深入CANN仓库的`security/`、`trust/`模块源码、可信执行环境集成与安全策略引擎，首次系统性解构其如何在昇腾AI软件栈中构建“天生可信”的AIGC基础设施，并探讨这一能力对全球AI安全治理的战略价值。
ATC & AOE 的技术深度，体现了华为在 AI 编译器领域的长期投入。全栈可控：从 IR 设计到后端代码生成完全自主，可针对昇腾硬件深度定制自动调优：AOE 的搜索算法降低了手工优化的门槛，使普通开发者也能获得专家级性能多框架统一：无论模型来自 PyTorch 还是 TensorFlow，最终都 converges 至统一的 Ascend IR，避免碎片化对于国产 AI 生态而言，ATC &
✨AIGC（人工智能生成内容）技术已成为数字时代的创新引擎，从文本到图像、视频生成，到大型语言模型的智能交互，其广泛应用对底层AI平台的稳定性、可靠性提出了前所未有的要求。将AIGC模型从研发环境推向生产环境，不仅要追求极致的性能，更要确保其在各种复杂条件下能够稳定、无误地运行。然而，由于AIGC模型的复杂性（大模型、多模态、迭代生成），加之底层硬件和软件栈的交互，部署过程中出现各种错误（如模型加
在AIGC（人工智能生成内容）技术从实验室走向产业落地的过程中，推理服务化是决定性的"最后一公里"。一个训练好的LLaMA-70B模型或Stable Diffusion XL，如果无法以高吞吐、低延迟、高可用的方式对外提供服务，就无法产生实际业务价值。然而，大模型推理服务化面临三重世界级难题性能悬崖：Transformer架构的内存访问模式导致GPU/NPU利用率极低，实测单卡吞吐往往不足理论峰值
本文将深入CANN仓库的调度器源码、功耗模型与自适应控制器，首次系统性解构其如何通过**动态精度缩放、异构计算卸载、热感知任务分发与碳效比调度**四大机制，在昇腾910B上实现：
本文将深入CANN仓库的安全模块源码、加密原语与审计日志，首次系统性解构其如何通过**模型完整性保护、推理过程隔离、输入可信验证、输出合规过滤与硬件级可信根**五大支柱，打造“即使被入侵也无法作恶”的AIGC防御体系。
本文将深入CANN仓库的调试模块、元数据结构与可视化工具源码，首次系统性解构其如何通过**计算图溯源、注意力可视化、特征归因追踪与合规报告生成**四大机制，让昇腾上的AIGC模型真正“开口说话”，并探讨这一能力对构建可信AI生态的战略价值。
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