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鸿蒙(HarmonyOS) 2012至2026年的发展历程

2021 年 5 月 17 日,华为中国生态大会上,徐直军向合作伙伴说明,相关源代码将面向行业全面开源,覆盖手机、平板、车机、智慧屏与各类物联网设备,有能力的企业可以基于开源代码打造自有发行版,这个开源项目即为 OpenHarmony。2025 年 3 月 20 日,华为发布 Pura X 阔折叠手机,这是首款出厂全面搭载 HarmonyOS 5 的消费级手机,Mate70 系列等机型的 Harm

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#harmonyos#华为
鸿蒙(HarmonyOS) 2012至2026年的发展历程

2021 年 5 月 17 日,华为中国生态大会上,徐直军向合作伙伴说明,相关源代码将面向行业全面开源,覆盖手机、平板、车机、智慧屏与各类物联网设备,有能力的企业可以基于开源代码打造自有发行版,这个开源项目即为 OpenHarmony。2025 年 3 月 20 日,华为发布 Pura X 阔折叠手机,这是首款出厂全面搭载 HarmonyOS 5 的消费级手机,Mate70 系列等机型的 Harm

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#harmonyos#华为
鸿蒙(HarmonyOS) 2012至2026年的发展历程

2021 年 5 月 17 日,华为中国生态大会上,徐直军向合作伙伴说明,相关源代码将面向行业全面开源,覆盖手机、平板、车机、智慧屏与各类物联网设备,有能力的企业可以基于开源代码打造自有发行版,这个开源项目即为 OpenHarmony。2025 年 3 月 20 日,华为发布 Pura X 阔折叠手机,这是首款出厂全面搭载 HarmonyOS 5 的消费级手机,Mate70 系列等机型的 Harm

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#harmonyos#华为
2026年度 AI 十大趋势盘点:智能体上岗、多模态过线、安全全热

2026年AI进入“智能体落地决战年”,40%企业应用嵌入自主执行智能体,市场规模将达449亿元。多模态生成视频可用率升至90%,世界模型与物理AI推动机器人交互突破。在线进化、驾驭工程成为新焦点,开源模型如Qwen3.8-27B登顶全球榜单。AI加速融入科研闭环,安全治理白热化,欧盟《AI法案》生效,中国推进算力自主与“智力即服务”模式,人机协同迈向“AI优先组织”。

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#人工智能#安全#大数据 +1
Claude Code 是怎么悄悄认出中国用户的

ClaudeCode被曝通过一个隐蔽撇号实现对中国用户的精准标记:利用U+0027等四类形似字符编码身份信息,结合时区与日期分隔符,以三个比特表达八种身份。该隐写技术不依赖IP,而是基于系统时区、环境变量及域名黑名单,精准识别中国用户并防模型蒸馏。虽已承诺修复,但其“零成本、无痕迹”的标记手法,或成未来AI工具标配,引发对隐私与监控的深层忧虑。

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#人工智能#算法#大数据
长任务 Coding Agent 的关键不是写代码,而是交付链路

长任务 Coding Agent 的成熟标志,是能把研发任务按状态推进、按证据交付、按失败回流。它不靠更长的 prompt,也不靠更强的单点 coding agent。它需要围绕研发任务构建工程化运行时。AI 负责连续执行,人负责关键判断;AI 处理动态树叶,人维护稳定树根和树干。只有这样,Agent 才能从代码生成工具变成可验证的研发任务执行系统。

#网络
Agent 运行时不是聊天流,而是给 LLM 补操作系统

<think>我们根据用户要求,需要对给定长文生成不超过150字的摘要。文章主题是生产级Agent的难点在于运行时,类比操作系统概念。需要提炼核心观点。注意摘要要求≤150字,中文。应概括:运行时问题,映射内存、RAG、tool call、多agent、容错等,工程重心转向可靠运行。简洁。</think>生产级Agent难点不在单次回答,而在运行时稳定性。需将上下文当工作内

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#人工智能#架构#linux
15天学会AI应用开发(一)搭建AI大模型应用开发环境

I大模型时代来了,程序员们纷纷入坑AI应用开发,可是苦于AI教程良莠不齐,往往花费了大量时间精力和金钱,却仍然过其门而不入。有鉴于此,博主开始连载AI应用开发教程《15天学会AI应用开发》,帮助大家快速掌握AI应用开发技能,不掉坑、不迷路、有收获。

#人工智能
15天学会AI应用开发(六)使用离线大模型对文本生成摘要

本文介绍使用离线大模型生成文本摘要的方法。推荐使用阿里Qwen1.5-1.8B-Chat模型(3.69GB),相比小参数模型效果更好。通过ModelScope下载模型后,使用Python的transformers库加载本地模型,构造对话格式输入,即可实现纯本地运行的文本摘要功能。示例代码展示了如何调用该模型生成50字以内的摘要,不消耗Token且支持设置输出长度。这种方法适合初学者练习AI开发,避

#人工智能#开发语言
15天学会AI应用开发(七)有了大模型为什么还要引入RAG

本文介绍了AI应用开发中的上下文管理和RAG技术。上下文管理包括截断历史会话记录的多种方法(按数量、Token长度或摘要浓缩),摘要方式又分第三方库、在线和离线大模型三种。RAG(检索增强生成)通过结合外部知识库弥补大模型的知识局限(知识陈旧、幻觉问题),其流程分为五步:加载文档、文本分块、向量化、存储向量数据库、检索反馈。文章还提供了一个简易Python示例,通过字符串匹配模拟RAG的核心检索功

#人工智能#扩展屏应用开发#个人开发
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