> 真正让我们愿意信任 AI 的，是在赛题刚发布时，它比我们更冷静。我们参加的是 2023 年 MCM 比赛，当时拿到的题目是关于**多地点服务设施的最优选址问题**（E 题）。刚看完题目的时候，我们脑子里全是关键词：- 多目标优化？NP 难问题？- 该不该建模成线性规划？还是遗传算法？- 这是不是那个 Facility Location Problem 的改版？但是经验告诉我们，一旦直接跳模型，

自己感觉难受不说，网站稍微有点要出头的时候，数不清的访问攻击就接踵而至:恶意软件、SQL注入、网站挟持、钓鱼攻击、跨站脚本攻击、恶意爬虫等等，让个人开发者甚为揪心，如果是企业网站的话，攻势有过之无不及。同时，与当前市面上的安全产品多采取（保底+弹性）的计费方式：流量包含业务流量+攻击流量不同，EO的流量计费均为干净流量（即经防护过的流量）是正常的业务流量，不会产生非预期账单，方便企业进行预算管理，

随着深度学习模型开源趋势加速，学生和独立开发者越来越关注 AI 模型的部署问题：模型部署到底需要什么配置？云服务器的带宽、内存、存储究竟对模型推理性能有多大影响？这篇文章将围绕这些核心技术问题展开分析，并结合提供的香港轻量云服务和免费套餐，系统性地说明如何用最低成本完成一个 AI 服务的上线部署。

本文介绍了从零构建企业智能体平台openJiuwen的实战经验。作者指出，当前大模型应用中最大的挑战不是模型能力，而是缺少管理智能体的工程平台。openJiuwen定位为Agent运行与编排的中间层，包含开发设计(Studio)、运行核心(Core)和运维治理(Ops)三大模块。文章详细阐述了平台架构设计思想，并提供了Windows环境下的部署指南，包括Milvus向量数据库的安装配置。该平台强调

总而言之，针对机器学习训练任务选择适当的云服务器配置，对初创企业来说是平衡效率、成本和未来扩展的关键举措。通过分析任务规模和资源瓶颈，团队可以确定所需的 vCPU 核数、内存容量、GPU 数量、网络带宽以及存储方案，从而以最小的投入获得满足训练需求的性能表现。同时，充分利用亚马逊云科技等领先云平台的工具（如 SageMaker、CloudWatch）和优惠政策，可进一步降低探索 AI 创新的门槛。

通过本章的实战开发，我们借助腾讯云 CodeBuddy 高效构建了一个智能岗位推荐系统的核心模块。从项目初始化、岗位数据处理、用户画像建模，到岗位推荐算法和 API 接口搭建，每一个步骤都体现了智能代码助手在降低开发门槛、加快开发节奏、提升代码质量方面的巨大优势。

本篇文章会带你走一遍完整的实战流程，从赛题理解、模型构建、数据处理到论文成稿，每一步告诉你如何更好使用AI，如何配合它、质疑它，最终用它来构建一个值得评委信服的解决方案。因此，AI 的价值，不在于替人做决定，而在于让学生有更多时间去考虑“为什么这样建模”、 “结果说明了什么”、 “是否符合实际问题的数学结构”。如果你参加过建模比赛，你就一定懂那个时刻：拿到题的第一天，大家兴致勃勃，“一小时搞清模型

24年的技术旅程是一段从探索到深耕、从追随到引领的历程，也是人工智能与个人成长交织的精彩篇章。从最初对代码的热爱，到如今深耕人工智能全栈技术，我见证了AI从概念到广泛应用的飞跃，也感受到技术改变行业、推动社会进步的强大力量。在这条路上，每一次的突破都源于对技术的坚持，每一篇文章都是对经验的凝练。

摘要：随着生成式AI的快速发展，深度伪造技术正带来严重安全威胁。2025年上半年全球深度伪造相关诈骗损失已达9亿美元。为应对挑战，TextIn开发了多维度鉴伪技术：1）人脸视频检测通过分析像素级噪声和时序异常实现毫秒级识别；2）AIGC图像鉴别融合语义分析和频域特征，准确率超90%；3）通用文档检测平台采用模块化架构，误检率低至0.1%。这些技术已在金融等领域落地应用，团队还参与制定了行业标准，推

CrewAI 是一个用于构建协作式 AI 智能体团队的开源框架。你可以定义智能体的角色、目标和工具来执行复杂工作流。每个智能体处理特定任务，并协同朝共同目标推进。CrewAI 包括：Agent（智能体）：具有明确职责与工具的 LLM 驱动“工作者”Task（任务）：具备清晰输出要求的具体工作Tool（工具）：智能体用于专业化工作的函数，如数据提取Crew（团队）：共同协作的一组智能体。