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当微调时间从“以天计”缩短至“以小时计”，当单卡即可完成品牌模型定制——CANN训练加速正在降低AIGC个性化的门槛。这不仅是算子优化的胜利，更是对“开发者时间最宝贵”这一理念的践行。ops-nn仓库中的每一个训练算子，都在缩短“创意”到“专属模型”的距离。你的微调加速之旅3️⃣ 贡献优化方案：在PR中提交经验证的训练加速技巧（带收敛曲线）“最好的训练框架，是让开发者忘记训练痛苦的框架。—— CA
哪些比特承载创意灵魂，哪些比特只是计算冗余。CANN通过ops-nn仓库构建的量化体系，将这一艺术转化为可复用的科学流程。当1.9GB的SDXL模型在边缘设备上流畅生成惊艳图像时，我们看到的不仅是技术胜利，更是开源社区对“高效与美感共存”的执着追求。你的量化之旅3️⃣ 贡献你的策略：在PR中提交经验证的量化策略（带质量报告）“最好的量化，是让用户完全感知不到量化的存在。—— CANN量化设计准则C
当PyTorch研究员、TensorFlow运维、MindSpore移动端工程师围坐一桌，CANN用统一的算子语言消融框架壁垒。让开发者专注模型创新，而非框架适配。ops-nn仓库中的每一个适配器，都在缩短“创意”到“落地”的距离。你的多框架加速之旅3️⃣ 贡献新框架：在Issues提交标签需求“最好的框架，是让开发者忘记框架存在的框架。—— CANN社区集成哲学CANN的每一次框架桥接，都在编织
当文本生成模型在田间地头的终端上实时输出农技建议，当工业摄像头在产线上即时生成缺陷修复方案——CANN Edge正将AIGC从“云端奢侈品”变为“边缘日用品”。这不仅是技术的胜利，更是开源协作精神的绽放：ops-nn仓库中每一个为边缘设备优化的算子，都在缩短技术与真实世界的距离。你的边缘AIGC之旅3️⃣ 尝试部署：运行体验完整流程4️⃣ 贡献你的场景：在Issues提交标签需求让生成式AI的能力
论文查重进入"查重+AIGC双检"时代，传统降重方法失效。虎贲等考AI平台通过语义重构和人工质感注入，实现低重复率和低AI痕迹双达标。其核心优势在于：降重采用精准诊断+语义重构+数据补充；降AIGC通过捕捉AI特征+注入人工感+适配学科风格。平台支持双功能协同操作，3步即可完成优化，避免传统方法导致的学术性降低问题，为学术写作提供高效合规的解决方案。
摘要：针对学术汇报PPT制作中的常见痛点，如文字堆砌、图表逻辑不清、技术路线混乱等问题，虎贲等考AI平台推出AIPPT功能，提供专业解决方案。该功能具备实证数据可视化、研究逻辑场景化和学术规范自动化三大核心能力，可智能生成符合学术规范的演示文稿。通过自动抓取论文核心信息、规范图表标注、生成标准化技术路线图等功能，帮助研究者高效制作专业PPT，适用于开题报告、论文答辩和课题汇报等多种学术场景。平台支
【合规高效写论文】虎贲等考AI智能写作平台推出期刊论文专项功能，提供全流程合规辅助。该工具具备三大优势：1）严格把控文献真实性，杜绝虚假引用；2）自动生成符合期刊规范的内容，AI痕迹控制在25%以内；3）提供选题建议、文献综述、数据图表生成、查重降重等一站式服务。平台对接权威数据库，支持数据溯源，图表符合出版标准，帮助研究者高效完成可投稿级论文，避免因合规问题被退稿。官网提供免费体验：https:
开源安全警报：OpenClaw事件暴露生态隐患 近期爆火的AI工具OpenClaw因安全漏洞引发关注，揭示了开源生态长期存在的安全隐患。事件表明，代码公开不等于安全，多数项目缺乏专职维护，依赖库常年无人审计。软件供应链正成为黑客新战场，从npm包投毒到PyPI恶意库事件频发。行业正在通过代码签名、自动化扫描等措施重建信任，但开源安全仍需开发者、企业和社区共同维护。该事件警示我们，技术越开放越需要制
【摘要】本文系统介绍了PaperRed+毕业之家+豆包+DeepSeek四款AI工具组合的论文写作解决方案。该组合覆盖700+学科，提供从选题构思到最终定稿的全流程智能支持，具备四大核心功能：合规检测、精准降重、格式精修和学科专属优化。针对不同学科特点，详细阐述了各工具在理工科、人文社科及医学等领域的适配优势，并提供了三种典型学科的最佳实践方案。特别强调AI辅助写作的合规边界，指出核心观点需原创、
开头附完整阅读链接：生活服务类平台 I 算法备案全攻略，附算法负面清单解读最近中央网信办召开了的推进部署会议，新规即将落地，未来生活服务平台的AI算法合规只会不断加严。本篇文章将就，生活服务类平台可能用到的等维度全面解读。综合本地生活服务平台美团、大众点评排序精选类、个性化推送类、检索过滤类家政/上门服务平台天鹅到家、58到家、啄木鸟维修排序精选类、个性化推送类、检索过滤类民宿/酒店预订生活服务平
摘要： 在AI主导流量的后SEO时代，企业面临“语义侵蚀”危机，品牌语料可能被恶意对标或AI误读。数谷智能科技推出AgentOffice，通过GEO技术构建“AI语料防御墙”，包括结构化核心语义锁、数智员工集群多点互证、48小时动态监测迭代三大策略，帮助企业抢占AI语料高地，稳固数字化护城河。案例显示，该方案能有效提升品牌在AI模型中的信任权重，将语料沉淀为长期数字资产。2026年，防守即进攻，数
AI 原生应用通过认知循环、表示学习优先、持续进化三大公理，正在重塑三医领域的产品架构、交互逻辑与商业关系，为企业 AI 转型提供了全新的路径指引。
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。
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