摘要：Coze是由字节跳动推出的可视化AI智能体开发平台，无需编程即可通过拖拽组件创建具备对话、推荐、记忆等功能的AI助手。该平台支持多轮对话设计、知识库接入、插件调用和记忆能力，提供GPT-4等多种模型选择。文章详细介绍了构建智能体的三个步骤：场景定位、功能配置和亮点设计，并以"图文知识推荐助手"为例展示实操方法。Coze特别适合中文用户，可用于客服、教育、内容创作等场景，让

摘要： Google的TimesFM是一个基于Transformer的时间序列预测基础模型，通过预训练海量数据（1000亿时间点）实现多场景零样本或少样本预测。其核心采用Decoder-Only Transformer架构，将时间序列分段为Token处理，支持可变历史长度和预测范围。优势在于通用性强、长依赖捕捉能力突出，无需重新训练即可适配零售、交通等场景，零样本表现接近监督模型。虽在单变量预测中

本文介绍了基于LangGraph和通义千问构建智能文本转语音代理(TTS Agent)的方法。系统通过LangGraph将流程模块化为输入解析、文本预处理、语音生成和输出四个节点，实现自动化处理。文章详细阐述了系统设计思路、LangGraph架构设计、核心代码示例，并提出了多语种支持、音色选择等优化建议。该方法利用通义千问TTS接口生成高质量语音，模块化设计便于功能扩展，可应用于客服、新闻播报、助

任务分解是将复杂任务拆解为简单子任务逐步解决的过程，能提升大模型的推理准确性。通过顺序、树状、角色或递归分解等方法，可应对复杂问题、增强可控性并减少幻觉。在Prompt工程中，任务分解可应用于编程、问答、写作等任务，使输出更系统清晰。示例显示，分解后的提示能获得更全面有条理的答案。该技巧通过分阶段引导模型思考，显著提升复杂任务表现。

本文介绍了Next.js 13+在企业级项目中的SEO与元数据优化方案。主要内容包括：1) 全局Metadata配置，支持类型安全和OpenGraph分享卡片；2) 多语言SEO实现，自动生成href-lang标签；3) 页面级SEO动态生成，适用于产品/新闻详情页；4) JSON-LD结构化数据增强搜索权重；5) robots.txt和sitemap自动生成。通过完整的SEO实践清单，帮助项目达

近三年全球客服系统市场年增 18.6%，规模从 2024 年 92.9 亿美元扩至 2025 年 110.1 亿美元，AI 与全渠道整合为核心动能。头部厂商中，Zendesk 领跑全球化服务，Salesforce 凭 CRM 生态占据企业级市场，沃丰科技以 AI 创新居中国首位。区域特征鲜明：中国市场年增 37%，AI 与垂直方案突出；日本重情绪识别，NTT、软银主导；韩国增速显著，SK Tele

本文详细介绍了企业级官网国际化(i18n)系统的完整设计方案。基于Next.js框架，采用next-intl库实现多语言支持，包含以下核心内容： 架构设计：实现URL、Cookie、LocalStorage三层语言同步机制，URL作为唯一数据源 技术实现：通过next-intl配置多语言文案，支持服务端和客户端组件 组件改造：完成Header、Footer、表单等组件的国际化适配 语言切换：实现基

HeadlessUI是一款由Tailwind Labs开发的无样式组件库，专注于提供可访问的交互逻辑而不强制样式。它解决了传统UI框架定制性不足与手写组件开发成本高的痛点，支持React和Vue，强调状态驱动UI的设计理念。核心特点包括100%样式自定义、内置可访问性支持（ARIA属性、键盘交互）以及与TailwindCSS的无缝集成。适用于有明确设计规范、重视可访问性的中大型项目，但不适合追求开

本文系统介绍了神经网络在时间序列预测中的演进历程，从基础的RNN到改进的LSTM，再到创新性的N-BEATS模型。重点分析了三种模型的原理、结构和优缺点：RNN通过循环结构捕捉时序依赖但存在梯度问题；LSTM利用门控机制解决长期依赖；N-BEATS采用前馈网络实现并行化和可解释性。文章还提供了PyTorch实现示例，并指出模型发展正朝着非循环、可解释和全局建模方向演进，为工业应用提供了LSTM、N

本文讲解了推荐系统中精排算法的DNN模型实现。精排阶段需要对候选物品进行精准打分预测用户行为（如CTR/CVR），DNN凭借非线性表达能力成为基础骨架。文章详细介绍了DNN精排模型的三类输入特征（稀疏特征、数值特征、交叉特征）及其处理方式，并提供了PyTorch和TensorFlow两种实现版本。DNN模型结构简单、训练稳定，适合作为工业场景的baseline，但缺乏显式特征交互能力。后续将对比F