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本文聚焦2024年AI原生应用开发的技术栈底层逻辑，覆盖从“模型调用”到“场景落地”的全流程关键技术点。无论你是刚入门的开发者，还是想转型AI开发的传统工程师，都能从中找到可复用的知识。本文将按“技术重要性+开发流程”双维度排序，先讲“基础能力”（大模型调用、多模态交互），再讲“核心引擎”（智能Agent、RAG、模型微调），接着是“工程保障”（安全、部署优化、向量数据库），最后是“长期发展”（评
声网 J.C.F.T.P AI Studios 借助具体行业痛点，以实时对话引擎如何解决噪声环境识别差、响应延迟等问题为切入点，清晰呈现了技术与市场结合的广阔可能。从报名、选拔到决赛，他们一路坚持，最终获得了“最具商业价值奖”，这不仅是对技术的肯定，更是对团队持续创新与扎根行业需求的最好回报。声网 J.C.F.T.P AI Studios 用实践证明，当技术创新精准锚定市场需求，当算法优化始终围绕
孚知流在设计 Agent 时，不仅考虑使用者的体验，更设计了供“专家本人”输入知识的机制——“如何让一个人类专家把 TA 的经验输入进 AI 系统中”。而孚知流团队，用“小红书运营专家 Agent”，为我们展示了智能交互的真正意义：不是炫技的对话，不是简单的执行，而是理解人与任务之间的关系，并用技术去创造一个更高效、更温暖的工作世界。所以，当“最佳智能交互奖”落入他们手中时，他们不仅是喜出望外，更
他们用真实的热爱、理性的技术选择、默契的团队协作，走出了一条属于个人开发者的、极具说服力的道路。从报名到决赛，历时两个多月。在采访的尾声，他们提到了复盘会、内测用户、继续优化产品的计划。”团队成员提到，他们希望做的是一个“可以陪伴用户、几乎零学习成本的 Agent”，它能够有记忆、有理解能力，就像一个贴身的朋友。他们直到现场才意识到，原来与自己同台竞技的其他团队，都是以公司为单位参赛，而他们，是唯
Power BI+tabular editor
附件及组装、基本功能检验
知识图谱在各个领域有广泛的应用，在搜索领域，谷歌和百度利用知识图谱来提高搜索结果的质量。在社交领域，LinkedIn 经济图谱描述了职业关系网络。在医学领域，IBM Watson for Oncology 协助制定癌症治疗计划。在工业制造中，西门子采用知识图谱支持产品设计、生产和制造过程。知识图谱为电脑系统提供丰富的语义信息和知识背景，有助提高他们的智力和语义理解能力。知识图谱的构建代表了从原始数
Web 应用服务先行者 37Signals，是一家位于芝加哥的小公司，他们提供订阅收费的软件服务（面向中小企业和团队的在线协同服务软件，Basecamp 和 Backpack），而不是传统的打包出售软件，现在已经有超过50万的用户在使用他们的软件服务，同时还提出了一套颠覆传统的研发方式和经营理念 —— 贵在神速，小即是美。37Signals 在引领新网络应用的潮流，拥抱开源（让 Ruby 这个被冷
专注网络安全领域，包括安全岗位招聘，红蓝队建设，实战攻防，内网渗透，社工，CTF，安全技术分享等。各位客官，文末有惊喜！点击 #Bug Bounty Bootcamp 标签，查看漏洞挖掘宝典，或者关注咱公众号，底部【漏洞书籍】菜单，一键直达！觉得有用？您的支持，就是小编爆肝的动力！先来个目录，让大家心里有个数：SQL，这玩意儿说白了就是一种编程语言，用来跟数据库“唠嗑”，查询或者修改里面的宝贝数据
SAP客户物料信息记录在SAP系统中扮演着关键角色，确保交易数据的准确性和流程的顺畅。主数据的正确维护对于采购、销售、生产等业务流程至关重要，缺乏或错误的主数据将导致报告不准确。SAP客户物料信息记录允许存储特定客户和物料的组合信息，如不同的物料代码，从而在订单处理中实现快速无误的操作。通过事务代码如VD51、VD52、VD53等，用户可以创建、更改和显示客户物料信息记录。此外，该记录还支持运输信
Azure Databricks 依托 Azure 强大云基建，搭建起数据与智能的桥梁，提供统一的数据分析与 AI 开发体验，贯通数据处理、智能开发及商业分析全流程，是企业数据创新与智能决策的得力助手。Azure Databricks 以其一站式的数据分析与 AI 开发体验、高扩展性、卓越性能、无缝集成、强化机器学习体验等优势，在多个行业中发挥着重要作用，成为企业数据创新与智能决策的核心力量。通过
在项目管理工具的选择上，我们有了 11 款优秀的 Microsoft Project 替代软件。这些软件各有千秋，从专注于研发项目管理的禅道，到可视化的 Trello，功能强大的 Asana、Jira，简洁易用的 Basecamp，资源管理出色的 Wrike，高度可定制的。
提示词（Prompt）是人类与大语言模型进行交互的指令性文本，它告诉模型"做什么"和"怎么做"。好的提示词能够引导模型产生符合预期的输出，就像巧妙的钥匙能打开精密的锁一样。任务：请对以下{文本类型}进行摘要提取内容：{需要摘要的完整内容}摘要要求：- 长度：{字数或段落要求}- 重点关注：{需要特别提取的信息类型}- 结构：{摘要的呈现结构，如"要点列表"、"段落式"等}- 风格：{摘要的语言风格
比如"Excel技术控"，我们只要“技术”两个字，这个时候left和right函数就无法使用，我们可以输入公式：=mid("Excel技术控",6,2)。=MID(C6,E6+1,F6-E6)，找到省的位置后+1，就是市开始的位置，它的长度是，市的位置减去省的位置，我们就获取了长度。函数解读：=FIND("省",C6) 获取“省”这个字所在的位置，=FIND("市",C6)，获取市所在的位置，函数
在RAG应用开发中，第一步就是对于文档进行chunking（分块），高效的文档分块，可以有效的提高后续的召回内容的准确性。而对于如何高效的分块是个讨论的热点，有诸如固定大小分块，随机大小分块，滑动窗口重新采样，递归分块，基于内容语义分块等方法。而Jina AI提出的Late Chunking从另外一个角度来处理分块问题，让我们来具体看看。传统的分块在处理长文档时可能会丢失文档中长距离的上下文依赖关
FORMATSPREAD算法的创新之处在于，它不需要访问模型的内部参数，这意味着它可以用于评估任何黑盒AI模型，包括那些只提供API访问的模型。03实验设置：多模型、多任务的广泛评估研究人员使用了多个流行的开源大语言模型，包括LLaMA-2系列(7B、13B和70B参数版本)、Falcon-7B和Falcon-7B-Instruct，以及GPT-3.5-Turbo。他们选择了来自Super-Nat
AI大语言模型（Large Language Models, LLMs）是近1-2年来人工智能领域的重要发展，它们通过深度学习技术，特别是基于Transformer的架构（如GPT、BERT等），实现了对自然语言处理的巨大突破。AI大语言模型的主要功能和作用有：文本生成、创意写作、对话生成、问答系统、文本翻译、代码生成、代码解释、文档生成、辅助写作、辅助设计等。1.讯飞星火大模型-AI大语言模型-
<br /><br />可以到这里下载源码： <br />http://download.csdn.net/source/1779188<br />P.S.：后面又添加了播放视频和捕获摄像头画面的功能，其中播放视频的功能只有 'Play' 和 'Stop'，不能实现暂停，《A step-by-step guide to the use of Microsoft Visual C++ and the
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