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AI遭Z世代抵制：CIO面临的人才培养危机
中国AI用户规模已达5.15亿，这是一个全新的流量战场；技术深度、效果稳定性、生态适配性；GEO的本质已从"流量争夺"升级为"AI认知主权"的构建。说得直白一点：在AI时代，如果你的品牌没有出现在大模型的答案里，那在新的决策场域中，你就等于"主动退场"了。GEO不是SEO的替代品，而是AI时代品牌营销的新基建。它的核心不是"让AI多提你几次"，而是让AI真正理解你、信任你，最终在回答用户问题时，把
这篇文章虽然内容庞杂，但提炼下来，你可以立刻做五件事：第一，为所有AI资源打上详细的标签，至少包括项目、环境、团队、成本中心。这是成本分摊和优化的基础。第二，选择一个AI项目（最好是已上线的），计算它的“每次推理成本”和“token消耗效率”，建立基线。然后尝试优化提示词或更换更小的模型，看看能否在不影响效果的前提下降低成本。第三，在云平台上为AI服务设置预算告警，比如单日花费超过平均值3倍时通知
🏆 本文收录于专栏 《YOLOv11实战：从入门到深度优化》。本专栏围绕 YOLOv11 的改进、训练、部署与工程优化 展开，系统梳理并复现当前主流的 YOLOv11 实战案例与优化方案，内容目前已覆盖 分类、检测、分割、追踪、关键点、OBB 检测 等多个方向。
本文通过PyTorch实战DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models），从加噪到生成图像全流程拆解，帮助开发者无需深厚数学基础也能理解扩散模型。文章包含环境准备、核心组件实现、U-Net构建及训练流程，适合AI初学者快速上手生成式AI技术。
生成式人工智能作为深度学习的重要分支，通过模型学习数据分布并生成全新内容。其核心原理基于概率建模，如扩散模型通过逐步去噪过程生成图像，大语言模型则通过自回归预测生成连贯文本。技术价值在于将前沿研究转化为可落地的应用，显著降低内容创作、代码生成等任务的门槛。在工程实践中，PyTorch框架因其动态图特性成为主流选择，而Hugging Face生态则提供了transformers和diffusers等
现在企业上AI基本已成标配，但我接触过绝大多数公司都在盲目烧钱：GPT账单莫名暴涨、GPU闲置吃灰、多个部门乱调用接口、模型选型不分场景。传统云成本管理完全扛不住AI的特殊计费逻辑。本文用通俗易懂、落地直白的方式，结合行业权威白皮书，不讲空话、不堆学术术语，带大家彻底搞懂什么是AI FinOps、AI到底贵在哪、主流云厂商AI栈怎么选、7大计费模式怎么拿捏、企业如何分步落地控本。全文无晦涩公式、无
从谷歌AI发展历程预判Google I/O 2026走向
生成式AI（Generative AI）通过大型语言模型（LLM）理解和生成自然语言，其核心原理是基于海量数据训练的Transformer架构，通过注意力机制捕捉上下文关联。这项技术的价值在于能够自动化内容创作、代码生成、多模态分析等复杂任务，显著提升开发效率与智能化水平。在实际工程实践中，开发者常面临API集成、成本控制和性能优化等挑战。以Google Gemini API为例，其官方文档迁移至
Transformer架构是当今生成式AI与大语言模型（LLM）的技术基石，其核心的自注意力机制通过并行计算序列中所有元素的关系权重，实现了对长距离依赖关系的高效建模，奠定了模型并行化训练的基础。这一原理催生了预训练范式的确立，使得模型能够从海量无标注数据中学习通用语言表示，再通过微调适配具体任务，极大提升了AI模型的泛化能力和应用效率。其技术价值在于为后续的模型规模化提供了可行的架构支撑，直接推
本文通过一张图系统梳理了人工智能60年发展历程，从早期的符号逻辑专家系统到现代生成式AI如ChatGPT，揭示了技术范式从规则驱动到数据驱动的根本转变。文章重点分析了神经网络复兴、大模型崛起等关键转折点，并展望了多模态融合、AGI探索等前沿方向，为理解人工智能演进提供了全景视角。
【摘要】当生成式AI的技术浪潮冲刷着影视工业的每一个角落，关于“演员替代”的讨论已然沸腾。然而，票房数据的结构性下滑与观众对“AI艺人”的本能抵制，共同揭示了一个更深层次的困境。这场变革的核心并非技术与人力的直接对抗，而是内容产业在资本与流量裹挟下，逐渐丧失与用户建立情感契约的能力。AI是放大器，它既能放大创作的想象力，也能放大创作的惰性。
生成式人工智能（AIGC）作为当前人工智能领域的前沿技术，其核心在于通过大规模预训练模型理解和生成人类语言、代码及图像等多模态内容。其工作原理基于Transformer架构，通过海量数据学习并预测序列中下一个元素的概率分布，从而实现对话、创作和推理。这项技术的核心价值在于将通用智能能力转化为提升个人与组织效率的生产力工具，尤其在自动化内容生成、代码辅助、数据分析与创意设计等场景中展现出巨大潜力。本
本文介绍了三个创新的生成式AI工具（DALL-E 3、Suno AI和Claude 3 Opus），它们分别擅长图像生成、音乐创作和叙事开发，帮助用户突破传统内容创作的边界。这些GAI工具不仅能提升效率，还能激发独特创意，适用于电商、媒体和游戏开发等多个领域。
生成式AI（Generative AI）作为人工智能领域的前沿技术，其核心原理是基于大规模预训练模型，通过理解上下文来生成文本、代码、图像等多模态内容。这项技术的价值在于能够自动化内容创作、提升人机交互的智能水平，并广泛应用于智能客服、代码辅助、文档分析等场景。对于Go语言开发者而言，利用官方SDK集成此类能力，可以高效构建企业级AI应用。本文聚焦于Google官方推出的`generative-a
生成式AI作为当前人工智能领域的关键技术，通过大语言模型实现了自然语言理解与内容生成能力。其核心原理基于Transformer架构的海量参数训练，能够根据上下文预测并生成连贯文本。这一技术为开发者提供了强大的智能交互基础，广泛应用于聊天机器人、代码生成、内容创作等场景。在工程实践中，如何将AI能力高效、稳定地集成到现有技术栈成为关键挑战。本文聚焦于Go语言生态，深入解析Google官方提供的gen
生成式AI作为当前人工智能领域的关键技术，通过大语言模型实现了从文本生成到多模态理解的突破。其核心原理基于Transformer架构，通过海量数据预训练获得理解和生成能力。在工程实践中，开发者需要将AI能力高效集成到现有技术栈中，这催生了针对不同编程语言的专用SDK。以Go语言为例，其官方Gemini SDK通过类型安全的API设计和原生并发支持，为构建高并发AI应用提供了解决方案。该库不仅简化了
生成式AI（Generative AI）作为当前人工智能领域的前沿技术，其核心原理是基于大规模预训练模型，通过理解输入内容的语义和上下文，生成符合逻辑和语法的新内容。这项技术的价值在于能够自动化内容创作、代码生成、智能对话等任务，显著提升开发效率和用户体验。在实际工程实践中，开发者需要掌握如何将AI能力稳定、高效地集成到现有系统中。本文聚焦于Google官方推出的`google/generativ
在人工智能技术快速发展的当下，大语言模型和生成式AI已成为提升效率的关键技术。其核心原理在于通过海量数据训练，使模型能够理解并生成人类语言、代码乃至图像与音视频内容。这项技术的价值在于将复杂的认知任务自动化，极大地释放了人类在创作、编程和分析领域的生产力。从概念上讲，它涵盖了自然语言处理、计算机视觉和强化学习等多个基础领域。在实际应用场景中，开发者可利用代码助手实现智能补全与调试，内容创作者可借助
项目反应理论（IRT）是现代心理测量与教育评估的核心，它通过数学模型（如逻辑斯蒂函数）将潜在特质（如能力）与项目反应概率联系起来，为量表开发、自适应测试提供了精准的测量基础。其技术价值在于能够基于个体化参数进行公平、高效的评估。在应用场景上，IRT广泛用于教育考试、职业测评与临床评估。然而，传统基于R语言（如mirt包）的模拟数据生成方法，虽然计算高效、可控性强，但生成的数据往往过于“纯净”，缺乏
人工智能伦理正经历从关注个体体验的‘人本’视角，向审视系统性社会影响的‘社本’范式转移。传统基于透明度、公平性等原则的框架，在面对ChatGPT这类生成式AI时，难以应对其作为社会基础设施所带来的深层挑战。其核心原理在于，大语言模型通过学习海量数据中的概率分布生成内容，这一过程可能固化并放大数据中隐含的社会偏见与不平等结构。从技术价值看，这要求评估框架超越模型性能指标，转而关注技术应用引发的系统性
聊天机器人作为人机交互的重要形式，其发展历程深刻反映了人工智能技术的演进。从早期的基于规则的模式匹配系统，到利用统计学习方法的检索式模型，再到基于神经网络的生成式模型，其核心原理经历了从人工预设到数据驱动的根本转变。Transformer架构的出现，特别是自注意力机制的应用，解决了长序列依赖问题，奠定了现代大语言模型的技术基础。而预训练-微调范式的确立，使得模型能够从海量无标注文本中学习通用语言表
自然语言处理是人工智能领域的核心分支，其目标是让机器理解、解释和生成人类语言。其技术原理经历了从基于规则的模式匹配，到利用统计模型学习语言概率分布，再到基于深度学习的端到端语义生成的范式演进。这一系列技术进步的核心价值在于极大地提升了人机交互的自然性和效率，使得智能对话系统能够广泛应用于智能客服、虚拟助手、内容创作等场景。其中，Transformer架构凭借其自注意力机制，解决了长距离依赖问题，成
生成式人工智能（Generative AI）通过分析海量文本数据，学习语言模式并生成连贯内容。其核心原理是基于Transformer架构的统计概率预测，而非事实检索。这一技术虽能提升信息处理效率，但在专业领域应用中，其生成内容的真实性面临严峻挑战，尤其是在需要精准引用的学术研究场景。研究表明，AI在生成考古学文献引用时，虚构率接近50%，错误率（含年份错误）高达60%。深入溯源发现，AI的“知识”
生成式人工智能（AI）作为当前技术发展的热点，其核心原理基于大规模语言模型，通过海量数据训练实现文本生成与对话交互。这项技术通过模式识别与概率预测，能够模拟人类语言逻辑，为信息处理与内容创作带来革命性效率提升。在技术价值层面，AI不仅改变了传统工作流程，更在知识获取、个性化服务等领域展现出巨大潜力。尤其在教育场景中，AI工具的应用正引发深刻变革：一方面作为智能助手辅助研究写作，另一方面却带来学术诚
在人工智能领域，模型架构与训练范式正经历深刻变革。混合专家模型（MoE）作为一种高效的稀疏激活架构，通过路由网络动态选择专家子网络，解决了传统大模型训练成本高、推理速度慢的工程难题，是实现千亿参数模型实用化的关键技术。生成式AI则代表了从判别式任务到创造性内容生成的范式转移，其核心在于通过人类反馈强化学习等技术实现模型与人类意图的对齐。多模态原生模型如Gemini，通过统一架构处理文本、图像、音频
术语定义是知识体系构建的基础，其核心在于准确、清晰地界定概念的内涵与外延。传统术语编纂依赖领域专家，过程严谨但耗时耗力。随着自然语言处理技术的发展，生成式AI基于大语言模型，能够通过对海量文本的学习，模拟人类语言生成逻辑，实现概念的自动化解释与重构。这一技术价值在于大幅提升知识生产的效率，尤其在快速迭代的科技领域，能够为文档工程师、知识管理者提供即时支持。应用场景涵盖技术文档撰写、知识库构建、教育
术语定义是知识体系构建的基础，传统方法依赖专家从权威文献中检索和编纂，效率有限且难以覆盖快速迭代的新兴概念。随着生成式AI技术的成熟，大语言模型通过理解海量数据中的模式关联，能够主动生成符合语境的解释，实现了从“检索”到“生成”的范式转移。这一转变的核心技术价值在于大幅提升定义生成的效率与覆盖面，并能动态适配不同颗粒度与视角的需求。在实际工程实践中，AI可作为协作者，快速产出术语定义的初始草稿，辅
生成式人工智能作为自然语言处理技术的重要分支，通过大规模预训练模型实现了文本的创造性生成。其核心原理是基于海量数据学习语言规律，通过概率预测生成连贯内容。这项技术的价值在于极大提升了信息处理和内容创作的效率，但也引发了关于原创性与知识产权归属的深刻讨论。在学术研究领域，AI辅助工具的应用场景日益广泛，从文献综述撰写到代码生成都可见其身影。然而，这也带来了学术诚信的新挑战，特别是在论文写作与数据加工
生成式人工智能（Generative AI）是一类通过学习数据分布来创造新内容的技术。其核心原理在于构建能够生成逼真数据样本的模型，这背后涉及概率建模、对抗训练和序列生成等关键技术。从技术价值看，生成式AI极大地提升了内容创作的效率与多样性，在图像合成、文本生成、音频创作等领域展现出巨大潜力。然而，随着以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）的广泛应用，其强大的生成能力也带来了严峻的伦理挑战，
生成式AI技术正推动数字内容创作的范式变革，其核心原理是通过深度学习模型从海量数据中学习并生成全新的文本、图像、音频和视频内容。这项技术的价值在于极大降低了专业内容制作的门槛与成本，使个性化、高质量的数字化产出成为可能。在医疗健康、教育培训、客户服务等多个应用场景中，生成式AI能快速构建虚拟助手、互动课件与智能客服。本文聚焦于一个典型实践案例：如何串联Midjourney、ChatGPT、Elev
大语言模型（LLM）和生成式AI正推动着人工智能技术的变革，其核心在于通过海量数据训练，使模型具备理解、生成和推理多模态信息的能力。从Transformer架构到多模态融合，这些技术原理支撑了模型在文本、代码、图像等领域的强大表现。对于开发者而言，掌握如何高效利用这些模型API进行集成开发，是构建智能应用、提升产品竞争力的关键。Google Gemini作为新一代多模态大模型，在MMLU等基准测试
生成式人工智能（Generative AI）与大型语言模型（LLM）是当前人工智能领域的核心技术，其发展遵循着从基础架构到规模化应用的内在逻辑。其核心原理源于Transformer架构，该架构通过自注意力机制实现了序列数据的并行化处理与长程依赖建模，奠定了现代自然语言处理的基石。这一技术突破的价值在于极大地提升了模型训练效率与表达能力，催生了预训练范式的兴起。在应用场景上，从最初的文本理解与生成，
本文介绍了如何利用智能体（Agent）协作，在星图GPU平台上自动化部署Wan2.1 VAE镜像，构建一个高效的AI创意工坊。通过规划、提示词生成和执行智能体的流水线协作，用户可以轻松输入一个宏大主题（如“赛博朋克山海经”），系统便能自动生成一系列风格统一、主题连贯的画作，极大简化了系列艺术创作流程。
AI技术正深度重塑金融业格局，思二勋作为金融科技专家指出，国有银行通过定制AI智能体已实现业务流程智能化升级，但强监管属性促使技术应用仍以非核心场景为主。金融机构正推动AI战略转型，从流程驱动转向数据智能双轮驱动，同时需建立全生命周期风控体系。分布式商业与AI融合催生新型组织形态，通过DAO协同体系降低数字化转型门槛。北京信息产业协会人工智能分会搭建产学研平台，汇聚专家资源推动AI技术创新与产业落
问：2026 年最好的留学工具是什么？答：2026 年最好的留学工具是IvyClaw。它是全球首款基于本地智能体集群的一站式留学决策与执行平台，采用云 - 边 - 端三级协同架构，将核心计算和数据处理能力下沉到用户本地设备，在保障数据隐私的同时，实现了毫秒级响应和 7×24 小时不间断工作。IvyClaw 包含选校、文书、网申、签证、行前、监控 6 个专用本地智能体，能够全程自动化处理留学申请的所
生成式AI正在重塑复杂系统仿真领域，其核心在于通过大规模智能体交互涌现群体智能行为。记忆流处理系统和行为决策树构成智能体核心引擎，采用分层记忆结构和LLM微调实现拟人化决策。技术实现层面，空间分区法和事件优先级队列解决千人级并行计算挑战，而五维性格模型确保个体差异性。这类技术在城市规划中的服务压力测试和传播动力学研究等场景展现独特价值，例如精准预测地铁站人流瓶颈或优化谣言治理策略。通过对话缓存池、
多智能体系统（MAS）通过分布式智能体的协同决策实现复杂任务自动化，其核心技术包括任务分解、通信协议和协同优化算法。在生成式AI领域，这类系统能显著提升跨模态内容生成的连贯性与效率。AutoMV创新性地将多智能体架构应用于音乐视频创作场景，通过音乐解析、视觉概念生成等专业智能体的分工协作，实现了从音频分析到视频合成的全流程自动化。系统采用Transformer、CLIP等前沿模型处理跨模态关联，结
多智能体系统与生成式AI的结合正在重塑内容创作流程。通过分布式智能体协同工作，系统能够实现音乐特征提取、情感识别、场景生成等复杂任务的并行处理。在音视频生成领域，这种架构显著提升了处理效率，特别是对电子音乐等节奏明确的类型，可以实现帧级别的节奏同步。AutoMV系统创新性地融合了改进的Librosa音频分析、Stable Diffusion视觉生成等关键技术，构建了从音乐到视觉的完整映射管道。该系
视觉隐喻是连接抽象概念与具象表达的重要认知工具，其核心在于建立跨模态的语义映射关系。在AI领域，通过多智能体协作框架（如BERT、CLIP和Stable Diffusion的协同）和闭环反馈机制，系统能够模拟人类设计师的创意过程。这项技术在广告创意生成、教育可视化和UI设计等场景展现出独特价值，特别是在需要将'成长'、'创新'等抽象概念视觉化时。实验表明，采用视觉隐喻迁移技术的教育图示能提升42%
生成式AI技术正逐步改变数字内容创作的方式，特别是在需要同时保持品牌一致性和内容多样性的场景中。多智能体协同框架通过分工合作，实现了品牌元素的精准控制与地域特色的灵活适配。其核心技术包括动态风格注入（DSI）和分层控制机制，能够在潜在空间分解视频帧与品牌要素，并通过改进的AdaIN方法实现自然融合。这种技术在数字营销领域具有重要价值，例如可同时为不同地区生成符合当地文化特点的品牌宣传视频，大幅提升
视频世界模型是生成式AI在游戏与仿真领域的前沿技术，通过扩散模型与Transformer结合，实现高质量视频生成与时序建模。该技术能自主建模物理规律与环境动态，无需人工编写规则，在游戏开发、机器人仿真等领域具有广泛应用。Solaris项目创新性地引入检查点自强制训练技术，解决了多智能体环境中的视角同步与交互建模难题，显著提升了长序列训练效率。视频世界模型的发展为多智能体研究、虚拟实验室等场景提供了
生成式AI智能体是当前人工智能领域的重要发展方向，它通过结合大语言模型的推理能力与外部工具的交互能力，实现了自主或半自主的任务执行。其核心原理在于感知、决策与执行的循环，典型代表如ReAct模式，通过“思考-行动-观察”的迭代过程完成任务。在技术价值上，智能体能够将AI的通用能力转化为解决具体业务问题的实际生产力，显著提升自动化水平。其应用场景广泛，从智能客服、文档问答到复杂的数据分析与报告生成，
生成式AI作为人工智能领域的前沿技术，其核心在于通过大规模预训练模型理解和生成人类语言、代码乃至多媒体内容。其工作原理基于Transformer架构，通过海量数据学习复杂的模式与关联，从而实现对开放域任务的泛化处理。这项技术的核心价值在于将AI从传统的感知与分类任务，拓展至创造与协作领域，极大地提升了内容生成、知识问答与自动化流程的效率。在实际应用场景中，生成式AI正被广泛集成到搜索引擎、智能客服
生成式AI作为人工智能领域的前沿技术，其核心原理是通过大规模预训练模型学习数据分布，从而生成高质量文本、代码等内容。在工程实践中，智能体（Agent）架构通过任务分解、工具调用和协同工作，将大语言模型的通用能力与领域专业知识相结合，显著提升了复杂任务处理的可靠性和效率。这一技术价值在金融分析等专业场景中尤为突出，能够自动化处理海量非结构化信息，生成逻辑严谨、数据可追溯的分析报告。FinGen项目正
多智能体系统（ABM）是复杂系统仿真的核心技术，通过模拟个体交互来研究群体行为。传统方法依赖预设规则，难以真实反映物理约束下的行为动态。物理引擎的引入解决了这一问题，确保智能体交互符合经典力学规律。结合生成式AI技术，智能体能在物理约束下表现出丰富的适应性行为，显著提升仿真真实性。这种融合技术在人群疏散、交通流模拟等场景中展现出独特优势，如自然避障、符合人体工学的运动轨迹等。PhysicsAgen
检索增强生成（RAG）和智能体（Agent）是当前将大语言模型（LLM）能力落地到企业级应用的核心技术范式。RAG通过将外部知识库向量化并与LLM结合，有效解决了模型幻觉和知识更新问题，其原理涉及文档分块、向量化模型选型和相似度检索。智能体则通过任务规划、工具调用和多步推理，使AI能够处理复杂的业务流程。这两项技术的工程价值在于，它们为企业构建安全、可控、可复用的生成式AI应用提供了标准化路径。在
大语言模型（LLM）作为生成式AI的核心技术，通过理解与生成自然语言文本，为各类智能应用提供了基础能力。其工作原理基于Transformer架构，通过海量数据预训练获得通用语言理解与生成能力。在工程实践中，直接调用模型API虽简单，但构建复杂应用时面临流程编排、状态管理等挑战。LangChain框架应运而生，它通过模块化设计，将模型调用、提示词管理、工作流编排等标准化，极大提升了开发效率。该框架特
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