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5个常见运维场景，居然用 Python 轻松解决了！

随着人工智能(AI)技术的兴起，大模型成为从信息化走向数智化的重要驱动力。虽然基于大算力支持和超大规模语言数据作为训练样本的大模型技术能够支持自动文摘、机器翻译等基础通用任务，但在医疗、金融等专业领域中，由于缺乏行业知识，无法满足定制化、精细化和行业化的需求。因此，需要基础大模型提供方与垂直行业的企业合作，共同开发行业大模型。例如，百度的“文心一言”大模型就与汽车、能源、医疗、金融等11个行业的企

经常关注AI资讯的朋友，可能都有这样的感受：技术更新迭代实在太快，几乎每天都有新名词冒出来，比如智能体、MCP、A2A、Manus、扣子空间、Cursor……让人眼花缭乱、猝不及防。在这个高速变化的时代，很多人一方面相信AI是未来发展的核心趋势，不愿被落下；另一方面却也常常感到焦虑——刚刚理解了一个概念，更复杂的新名词

准确的诊断在医疗保健中至关重要，它是获得恰当且及时治疗的关键所在。近期，以 ChatGPT 为代表的（large language model，LLM）在少样本或零样本学习方面展现出了令人瞩目的能力，然而，它们在临床诊断中的有效性，仍未得到证实。2025年1月8日，北京邮电大学研究员联合北京大学第三医院教授、宜昌市中心人民医院/三峡大学第一临床医学院教授，在。

大模型的进化史，是人类将模糊的统计规律转化为智能的火花的过程。当我们惊叹于AI的创作能力时，也要清醒认知：每个惊艳回答的背后，都是万亿次概率计算的结果。用好这个"超级文本模拟器"，才是人机协作的王道。要把大模型当作工具箱里的工具，可以提高我们的工作效率，但是不能完全相信它们，因为它们自身缺陷的存在，它们对随机做一些看起来很愚蠢的事情。

至于生产中使用哪个开放平台，首先取决于大模型的选择，以及大模型部署方案的选择，关于如何选择大模型，后面有内容详细分享。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。我现在基本上每天都在用，借助DeepSeek强推理，强思维逻辑，配合其它

人工智能与前沿技术产业领域，如先进制造、量子计算、生命科学、新材料、新能源等加速融合，将催生出更多新的科技和产业赛道。本报告旨在梳理人工智 能发展现状与趋势，并通过对相关产业领域主要应用场景与典型案例的跟踪研究，深入剖析AI 在行业深度应用中面临的问题与挑战，希望为政府主管部门和相关行业企业提供决策参考，共同探讨AI 如何助推传统产业转型升级，引领未来产 业创新发展。

初期的互联网，写爬虫是门技术活，往大的方向说，爬虫技术是搜索引擎的组成部分。随着互联网技术的发展，写爬虫的门槛一降再降，一些编程语言甚至直接提供爬虫框架，例如python的Scrapy框架，它们让写爬虫走入“寻常百姓家”。我们已经发现，写爬虫是一件炫酷的事情，但即使是这样，学习爬虫仍然有一定的技术门槛。当前的主流爬虫手段是用Python编程，Python的强大毋庸置疑，但初学者学习Python还是

Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化和加速生成式AI应用的创建和部署。Dify结合了后端即服务（Backend as Service, BaaS）和LLMOps（大语言模型运维）的理念，为开发者提供了一个完整的AI应用开发环境。