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在生成式人工智能这个领域的竞争，我觉得目前最重要的是大模型，也有充满危机感的行业的领军人物讲，如果我们今年下半年仍然不能做出中国的通用大模型，因为美国还再不断地往前走，以后可能我们连汽车的尾灯都看不见，这个绝对不是危言耸听。这是在5月的一场论坛上，上海市徐汇区委常委、副区长俞林伟的喊话。彼时，他在论坛上广发英雄帖，表示大模型是真正的“国之大者”。徐汇愿意以事业合伙人的胸襟和担当，真金白银地拿出办公
目的在于帮助开发者、研究人员以及对 AI 编程辅助工具感兴趣的人士全面掌握 Copilot 的技术精髓。范围涵盖 Copilot 的核心原理、算法实现、实际应用等多个方面，从理论到实践为读者呈现一个完整的 Copilot 技术图景。本文首先介绍 Copilot 的背景知识，包括其产生的背景和预期读者群体。接着阐述核心概念与联系，剖析 Copilot 的工作原理和架构。然后详细讲解核心算法原理及具体
随着AI技术的爆发式发展，AI编程工具正在重塑软件开发流程。作为先驱者长期占据市场主导地位，但新一代工具如CursorWindsurf和Trae正以颠覆性创新发起挑战。本文基于多维度实测数据，深度解析三款工具的核心竞争力，揭示AI编程工具的格局演变趋势。
AI Agent是今年热门技术，核心特征是"自主决策"，区别于传统AI工具。它具备规划决策、工具调用、记忆学习三大能力，能根据任务动态调整步骤、循环迭代并利用上下文记忆。构建AI Agent需具备反思、工具使用、规划推理和多智能体协作四大能力。未来每个SaaS产品都可能被Agented版本重新定义，开发者应掌握Agent设计思维，成为设计智能体协作框架的专家。
FlashRAG的出现，让我想起2016年的TensorFlow——它没有发明CNN，却让百万开发者轻松玩转深度学习。如今，RAG正从“技术演示”走向真实生产力工具客服机器人不再瞎编退货政策医生助手能精准引用最新指南研究生写论文时，文献综述自动生成+溯源可查但技术终归是工具，关键在“谁来用，怎么用”。🪞 留给你一个思考：当RAG能完美回答“《民法典》第584条与2023年司法解释的冲突如何适用？
HGMem是港中大与WeChat AI联合研发的新型多步RAG技术，通过将工作记忆升级为动态超图结构，解决了传统RAG在长文本全局推理中的痛点。该方法支持高阶关联(三元及以上关系)，通过自适应检索和记忆合并机制，在保持成本不变的情况下显著提升了性能。实验表明，在4个超长文档基准测试上达到SOTA，token消耗仅增加<7%，却能大幅提高sense-making类问题的准确性。
在大型 BC 实施项目中，我们常见到业务用户期待更智能、更主动的 ERP 助手：自动提醒审批、发现订单异常、提醒发货延误或建议成本分摊。Copilot 把 AI 能力嵌入 BC，形成“可执行的建议与任务”。本文把理论与实践结合，帮助你把 Copilot 安全、高效地投入使用。
本文解析了大模型与人类协作的三种模式：Embedding（AI辅助参考）、Copilot（人机协同）、Agent（AI自主执行）。从人类主导到AI主导的演进，展示了人机关系的变革。文章通过实际案例说明各模式应用场景，并建议读者根据需求灵活选择不同模式，善用AI工具提升效率，同时保持人类创造力和判断力。
一个简单易记的首字母缩写——WRAP，将帮助你编写高质量的 Issue、优化指令表达，并充分发挥 GitHub Copilot 编码智能体的能力。GitHub 的工程师们已经使用 GitHub Copilot 编码智能体超过一年时间，并在实践中不断总结它在哪些场景下能够真正为开发者节省时间与精力。WRAP 能帮助你最大化发挥编码智能体的价值。举例来说，你的 Backlog 中可能堆积着大量难以优先
文章详细介绍了智能体检索增强生成(Agentic RAG)的7类架构模式，包括单代理、多代理、层次化、自我纠正、自适应、基于图以及智能文档工作流等。通过阐述各类架构的工作流程、特点和适用场景，并提供了LangChain、LlamaIndex等实现框架工具，帮助开发者提升AI应用的检索效率和生成质量，为构建高性能大模型系统提供技术支持。
从Meta LLaMA打破技术垄断，到国产LLM/VLM实现全面突围，开源AI的核心价值不是“免费”，而是“开放与协作”。它让中小企业无需投入巨额研发成本就能使用顶尖AI能力，让开发者拥有无限可能的“智能积木”，让AI真正成为普惠的基础设施。对于普通人来说，了解开源LLM/VLM不是为了成为技术专家，而是看清AI时代的发展趋势；对于企业和开发者来说，拥抱开源就是抢占未来的战略先机。在这场全球AI格
本文探讨RAG系统中检索结果内容冲突的解决方案。当多个知识片段矛盾时，AI易产生幻觉和错误回答。作者提出5种解决方法：FILCO算法过滤矛盾信息；引入"裁判员"进行冲突检测和可信源选择；TruthfulRAG通过知识图谱语义消歧；CARE框架评估上下文可信度；以及工程实践兜底策略。核心观点是RAG应追求"越准越好"而非"越多越好"，让AI知道何时该信何时该疑。
文章揭示RAG项目难以从实验室走向生产环境的真相：问题不在于大模型，而在于系统架构。多数公司错误地将RAG视为简单功能而非平台系统，忽视数据摄取层重要性，低估检索层复杂性。真正的瓶颈在于检索而非生成，需采用分层架构隔离各层复杂性。通过实际案例证明，优化系统架构而非更换模型，可显著提升RAG系统性能，使其成为能与业务共同成长的AI平台。
文章解析了AI Agent与普通对话式AI的本质区别，强调AI Agent具备感知、规划、记忆、行动四大核心支柱，能自主完成任务而非仅提供答案。AI Agent的普及将使互联网时代"人找工具"转向"工具找任务"，使平庸技能价值归零，同时放大个体生产力。93年青年肖弘的创业故事表明，在AI赛道上传统路径依赖失效，小团队也有机会创造奇迹，但普通人更需培养判断力和决策能力，以适应AI时代。
摘要：安全研究人员发现新型钓鱼攻击"CoPhish"，利用Microsoft Copilot Studio创建看似合法的聊天机器人，诱导用户授权恶意OAuth访问权限。攻击者通过定制AI Agent窃取Microsoft Entra ID账户凭证，绕过微软现有的安全防护措施。该技术结合传统OAuth同意攻击与AI工具的可定制性，使钓鱼页面更具欺骗性。尽管微软计划收紧权限策略，但
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/
AI在企业已从试验项目转为战略行动，预算常态化、模型选择多元化、采购流程标准化。软件开发成为首个"杀手级"AI应用场景，企业从自建转向采购成品应用。多模型策略成主流，OpenAI、谷歌和Anthropic领先，AI原生应用在速度与质量上超越传统巨头。企业级AI"试验时代"结束，进入规模化落地阶段。
Embedding模型是将文本转化为向量的核心技术，作为AI系统的核心引擎，通过相似度计算实现语义理解。它解决了计算机无法理解语言含义的问题，能捕捉语义、语法和上下文信息，支持模糊匹配和高效检索。工作流程包括训练学习语义关系、推理生成向量、应用相似度计算，是许多AI应用的基础特征表示。
知识库系统是大模型应用中的重要组成部分，其独立于大模型而存在。事实上构建知识库除了是一个技术问题，同时还是一个哲学问题；技术问题解决的知识库的落地，而知识库的设计哲学是保证你的知识库高可用，易于管理，能够嵌入到各种系统中。在AI时代知识库是一项很重要的组建，其并不是只适应于RAG检索增强；从理论上来说，任何需要知识的地方都有知识库的身影，不论是智能体，还是AIGC，无外如是。知识库的作用我们抛开各
知识库是RAG系统的核心功能，一个好的知识库系统能够大大提升RAG的质量。作者在最近大半年里做智能问答系统，基于RAG检索增强的思想，从传统的RAG召回增强，到现在的基于智能体技术的问答系统。作者发现，其中最难的并不是这个系统有多复杂，技术有多难，而是知识库的管理，一个高质量的知识库是RAG系统的生命线，可以说知识库的质量直接决定了智能问答系统的质量。而知识库的构建，并不仅仅只是简单的数据处理，其
文章通过对比不同参数规模大模型(14B至235B)在长对话中的表现，发现模型并非越大越好。大模型交互体验更佳但思考时间长、废话多，且可能过于自信；小模型在简单场景下可能更高效。不同模型有独特'性格'，受训练数据和环境影响，企业应用中测试与生产环境应使用相同模型以保证一致性，不能简单无缝切换。
文章主要讨论了大模型长文本处理的问题与解决方案。由于上下文窗口限制和处理能力下降，长文本处理面临挑战。作者提出两种解决方案：多次生成后拼接完整报告，或分批处理数据后再总结。推荐采用分步骤处理方式，因其更符合人类操作习惯和大模型工作方式。解决长文本处理问题需认清需求并了解模型能力极限，避免超出模型能力范畴。
这是一份专为编程初学者和小白设计的RAG(检索增强生成)入门资料包，包含理论讲解与实战代码，帮助学习者了解RAG基本原理、向量数据库使用、文档拆分与嵌入流程，以及大模型与RAG的结合方式。作者承诺代码可运行并提供售后支持，现仅售19.9元(原价39元)，限时前100名特惠，助力小白轻松入门大模型开发领域。
markdown之所以成为大模型的首选格式，就在于其简单的格式。在之前介绍RAG的文章中，不止一次的提到过在知识库的建设中，使用markdown作为主要的存储格式；原因就在于一个现象，明明数据格式有那么多，为什么大模型选择了markdown格式？以我们常见的数据格式为例，有普通文本，xml，json，html，markdown等；但如果我们仔细观察就会发现，除了一些对数据格式要求比较高的场景之外，
随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型正从提供通用能力的阶段，加速向深度赋能特定行业的“垂域化”应用演进。
不得了。现在的国产AI应用，一口气看的视频，都可以直接做和了！瞧~只需“喂”上一段，AI就摇身一变成“名侦探”做剖析：它会对整个视频的内容先做一个总结，再按照，对视频片段做内容上的推演。如果再给这个AI“喂”上一段，它又会秒变成一位资深解说员：这一次，在视频总结和视频要点之后，我们继续提出要求：请帮我剪辑视频中的片段，包含任意由客户指定的场景，提取相关片段，标明时间范围，并为每个片段配上解说文案，
ComfyUI-Copilot是由阿里巴巴推出的AI驱动插件，旨在简化ComfyUI平台的工作流构建过程。该工具通过自然语言交互实现智能节点推荐、一键工作流生成、模型查询、错误诊断等功能，支持多语言响应。其层级多代理架构结合丰富知识库，使节点推荐准确率超过88.5%。该开源项目显著降低用户门槛，提升开发效率，未来计划扩展本地AI支持等更多功能。ComfyUI-Copilot为AI图像生成领域提供了
今天破解了一下 GitHub Copilot Agent 模式下的系统提示词，可以看出来，它内置了一系列工具：search_codebase：进行自然语言搜索，用于在用户当前工作区中查找与其问题相关的代码或文档注释。run_in_terminal： 在终端中运行一个 shell 命令。edit_file：修改文件file_search：按照 glob 模式在工作区中搜索文件。只返回匹配的文件路径，
2025 AI工程进阶指南：解锁十大核心领域，精选50篇必读论文！
大家有没有想过这样的问题：“已经有大模型了，为什么还要做Agent？大模型不是也能得到Agent中得到的结果吗？“Agent与大模型之间具体有什么区别呢？”首先让我们先从定义上看看这两者有什么区别：大模型是基于深度学习、拥有数十亿至数千亿参数的人工智能模型，能通过海量数据学习复杂模式，具备文本生成、逻辑推理等多任务处理能力，是当前 AI 领域的核心突破方向。
DocKit是一款跨平台的AI驱动数的NoSQL数据库管理工具，为用户提供了提供了轻快直观的体验。采用了纯客户端的模式，可以同时管理多个数据库连接，它是开源的，欢迎适用和反馈DocKit 官网:DocKit的新版本也包含了多个bug修复和用户体验的提升，包括对输入框的优化，编辑器抖动优化等，带来更好的用户体验，如果您的开发工作也涉及到了Elasticsearch/OpeSearch数据库，欢迎使用
在大模型技术快速发展的今天，如何选择合适的应用模式成为开发者与企业关注的核心问题。Agent（智能体）、Embedding（嵌入模式）、Copilot（副驾驶模式）代表了从功能增强到自主决策的不同智能化层级。本文将从定义、核心特性、应用场景及技术差异等角度，全面解析这三种模式的本质与适用边界，助你在实际业务中精准选型。
把分散的智能体纳入可控可见的轨道。这意味着，从与您的 AI 工作助手构思初稿，到跳转 Word 细节润色，再回到聊天请 AI 技术生成总结，全流程都将在一个协作界面中完成，高效又连贯。现在，无论从 Copilot 聊天开始，还是在应用内调用 Copilot，都能实现迭代式工作流程：您可以一边与 AI 工具交流思路，一边多轮打磨文档，逐步提升内容质量，而不是一次出结果。更棒的是，Work IQ 也向
在学术研究的征途中，论文写作无疑是关键一环，而准确、规范的引用更是衡量学术严谨性的重要标尺。然而，繁琐的文献检索、格式调整以及在写作过程中实时插入恰当引用的需求，常常让研究者们倍感压力。今天，我们将深入探讨一个旨在革新这一流程的开源项目——，一个由 TIGER-Lab 倾力打造的智能学术写作助手。它不仅仅是一个简单的文本生成工具，更是一位懂得何时、何地、如何精准引用的“学术副驾驶”。
在数字化浪潮的推动下，电子商务行业正经历着前所未有的变革。随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大语言模型的突破性进展，电子商务领域迎来了新的增长动力和创新机遇。 本文将分析大语言模型技术如何重塑电商生态，讨论大语言模型在电子商务领域的最新实践，揭示其在智能营销、直播赋能、供应链优化和客户管理等关键领域的重要应用。
我们介绍了ComfyUI-Copilot，这是一个大型语言模型驱动的插件，旨在提高ComfyUI的可用性和效率，ComfyUI是一个用于人工智能驱动的艺术创作的开源平台。 尽管ComfyUI具有灵活性和用户友好的界面，但它会给新手带来挑战，包括文档有限、模型配置错误和工作流设计的复杂性。 ComfyUI-Copilot通过提供智能节点和模型建议，以及自动一键式工作流程构建，解决了这些挑战。 该系统
确保已安装最新版VSCode并拥有Copilot订阅。准备GLM-4.6 API密钥或其他目标大模型的访问权限。建议使用Python 3.8+环境。添加Redis缓存层存储常见请求的响应。实现请求批处理功能提升吞吐量。在VSCode设置中打开。
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