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讯飞星火、Kimi、DeepSeek、智谱、ChatGPT、MiniMax,挑战2026年新高考I卷数学卷

2026年高考数学科目结束后,6款AI大模型(讯飞星火、Kimi、DeepSeek、智谱、MiniMax、ChatGPT)受邀挑战新高考I卷数学试题,由两位数学特级教师评分。结果显示:讯飞星火以148分居首,各模型在基础题中表现优异,但解答题步骤规范性成为分水岭。压轴题(第19题)暴露出多数模型处理复杂逻辑链的不足,部分存在高等数学知识误用、符号不规范等问题。专家指出,当前AI数学能力竞争已从结果

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#高考
大模型时代下 Java 后端开发的技术重构与工程实践

本文探讨了Java后端开发与AI技术的融合趋势,系统介绍了从基础集成到企业级落地的完整方案。文章重点分析了:1)Java生态如何通过SpringAI等框架实现大模型调用;2)RAG检索增强生成的实现路径及向量数据库应用;3)高并发场景下的架构设计与优化策略;4)企业级AI应用的安全治理体系。通过结合SpringBoot、Redis、Milvus等技术栈,为Java开发者提供了一套涵盖智能客服、内容

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#java#重构#开发语言
OpenSSL生成自签名证书,配置 Nginx 启用 HTTPS

本文介绍了如何为HTTPS环境生成免费的自签名证书,并配置Nginx服务器。主要内容包括:1. 使用OpenSSL工具生成私钥(server.key)、证书签名请求(server.csr)和有效期为10年的自签名证书(server.crt);2. 配置Nginx支持SSL模块,将证书定义放在http块中以避免多server块冲突;3. 提供本地Nginx测试配置示例,包括80端口强制跳转HTTPS

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#nginx#https#运维
讯飞星火、Kimi、DeepSeek、智谱、ChatGPT、MiniMax,挑战2026年新高考I卷数学卷

2026年高考数学科目结束后,6款AI大模型(讯飞星火、Kimi、DeepSeek、智谱、MiniMax、ChatGPT)受邀挑战新高考I卷数学试题,由两位数学特级教师评分。结果显示:讯飞星火以148分居首,各模型在基础题中表现优异,但解答题步骤规范性成为分水岭。压轴题(第19题)暴露出多数模型处理复杂逻辑链的不足,部分存在高等数学知识误用、符号不规范等问题。专家指出,当前AI数学能力竞争已从结果

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#高考
讯飞星火、Kimi、DeepSeek、智谱、ChatGPT、MiniMax,挑战2026年新高考I卷数学卷

2026年高考数学科目结束后,6款AI大模型(讯飞星火、Kimi、DeepSeek、智谱、MiniMax、ChatGPT)受邀挑战新高考I卷数学试题,由两位数学特级教师评分。结果显示:讯飞星火以148分居首,各模型在基础题中表现优异,但解答题步骤规范性成为分水岭。压轴题(第19题)暴露出多数模型处理复杂逻辑链的不足,部分存在高等数学知识误用、符号不规范等问题。专家指出,当前AI数学能力竞争已从结果

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#高考
讯飞星火、Kimi、DeepSeek、智谱、ChatGPT、MiniMax,挑战2026年新高考I卷数学卷

2026年高考数学科目结束后,6款AI大模型(讯飞星火、Kimi、DeepSeek、智谱、MiniMax、ChatGPT)受邀挑战新高考I卷数学试题,由两位数学特级教师评分。结果显示:讯飞星火以148分居首,各模型在基础题中表现优异,但解答题步骤规范性成为分水岭。压轴题(第19题)暴露出多数模型处理复杂逻辑链的不足,部分存在高等数学知识误用、符号不规范等问题。专家指出,当前AI数学能力竞争已从结果

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#高考
人间烟火与硅基序曲:当传统小年遇见人工智能的未来叙事

《除尘祭灶与AI智慧:传统年俗与数字文明的对话》 文章通过小年除尘祭灶的民俗仪式,与人工智能技术发展形成巧妙类比。除尘对应AI数据清洗与模型去偏,祭灶隐喻算法优化与伦理对齐问题,备年货则体现AI在资源规划与个性化服务中的能力。同时指出AI面临的"小年危机":算法偏见、深度伪造、黑箱问题及能耗隐忧。最后展望人机共生的未来图景:AI作为文化传承助手、情感连接催化剂和社区守护者,强调

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#人工智能
InfluxDB 2.1.1 安装、使用、flux查询、数据可视化

InfluxDB 2.0.8 安装、使用、flux查询、数据可视化

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大模型之LangChain介绍

LangChain 就是一个 LLM 编程框架,你想开发一个基于 LLM 应用,需要什么组件它都有,直接使用就行;甚至针对常规的应用流程,它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。下面我们从新兴的大语言模型(LLM)技术栈的角度来看看为何它的理念这么受欢迎。其官方的定义。

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#microsoft#前端
大模型时代下 Java 后端开发的技术重构与工程实践

本文探讨了Java后端开发与AI技术的融合趋势,系统介绍了从基础集成到企业级落地的完整方案。文章重点分析了:1)Java生态如何通过SpringAI等框架实现大模型调用;2)RAG检索增强生成的实现路径及向量数据库应用;3)高并发场景下的架构设计与优化策略;4)企业级AI应用的安全治理体系。通过结合SpringBoot、Redis、Milvus等技术栈,为Java开发者提供了一套涵盖智能客服、内容

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#java#重构#开发语言
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