引言 在人工智能快速發(fā)展的今天，傳統(tǒng)的工作流自動化工具已經(jīng)無法滿足企業(yè)對智能化、自適應的業(yè)務(wù)需求。想象一下，當客戶支持團隊使用AI驅(qū)動的工作流自動化時，系統(tǒng)能夠?qū)崟r分析收到的詢問，按緊急程度分類票據(jù)，將其路由給最合適的代理，并在交互過程中提供AI生成的建議——這正是AI Agent工作流的魅力所在。 ...

在上一章節(jié)中，我們詳細介紹了Trae如何成功開通VIP權(quán)限，幫助大家順利體驗更多高級功能。今天，我們將把重點轉(zhuǎn)移到SOLO模式，帶大家深入了解這一模式的獨特魅力和實用價值。經(jīng)過親身體驗和使用，我個人認為SOLO模式表現(xiàn)非常出色，功能設(shè)計合理，操作簡便，帶來了極佳的使用感受。 接下來，我們將通過一個具 ...

1. 基本信息 AI繁榮 艾寧德亞·高斯(AnindyaGhose) 著 中信出版社,2025年06月出版 1.1. 讀薄率 書籍總字數(shù)10.4萬字，筆記總字數(shù)24888字。 讀薄率24888÷104000≈23.93% 1.2. 讀厚方向 算法霸權(quán) 極簡算法史：從數(shù)學到機器的故事 算法的陷阱：超級 ...

1.概述 在智能體逐漸成為人工智能應用核心的今天，如何讓它“聰明”且“高效”是開發(fā)者最關(guān)心的問題。本文將帶你從設(shè)計思路、核心能力到工程實踐，全面解析高效智能體的構(gòu)建方法。無論是任務(wù)分解、知識獲取，還是與外部工具的協(xié)同，都會結(jié)合實際案例，幫助你理解如何打造一個真正能落地、能進化的智能體。 2.內(nèi)容 2 ...

3. LangChain4j + 低階 和 高階 API的詳細說明 @目錄3. LangChain4j + 低階 和 高階 API的詳細說明LangChain4j + 低階 和 高階 API的詳細說明LangChain4j在兩個抽象層(低階 / 高階)提供不同的 apilow level 低階hig ...

用Python+React打造一個開源的AI寫標書智能體~ 今天是第一期，招標文件解析： 招標文件動輒幾萬字，雖然現(xiàn)在各主流大模型的上下文窗口都越來越大，但也只能代表AI“可以處理幾十萬字的上下文”，并不代表你隨便扔給AI幾十萬字，它就能“處理得好幾十萬字的上下文”。 我們在寫投標文件之前，一定要先 ...

背景HP DL360 Gen7 服務(wù)器安裝新硬盤時，遇到問題如下問題：調(diào)研階段KIMI K2模型我們試用讓AI協(xié)助解決，第一次使用KIMI K2模型接著繼續(xù)詢問他的回答沒有找出問題根本點，而是反饋ORCA自身限制問題，事實情況上只有2塊物理硬盤。秘塔搜索最終在秘塔搜索長思考下，定位到問題https: ...

1. 人工智能進化 1.1. 2023年，人工智能迎來了一個重大突破的里程碑年份 1.1.1. 大語言模型的能力不斷增強，不僅改變了人機交互模式，還開啟了機器之間的互動可能 1.2. 20世紀60年代，人工智能研究者追求的目標是通過基于直覺的編程來模擬人類智能 1.3. 既然大腦是人類智能的物質(zhì)基礎(chǔ) ...

背景 HP DL360 G7以??1U緊湊設(shè)計??融合了企業(yè)級性能、高擴展性與能效管理，尤其適合需平衡空間限制與計算需求的場景。其iLO 3遠程管理、動態(tài)電源優(yōu)化及模塊化維護設(shè)計，大幅降低運維復雜度，成為2010年代初期至中期數(shù)據(jù)中心的主流選擇。盡管目前已停產(chǎn)，二手市場仍常見其用于輕量級虛擬化或存儲 ...

1. 超級智能 1.1. 如果人工智能超越人類智能，可能會成為人類存在的一個重大威脅 1.1.1. 對超級人工智能潛在危險最為擔憂的群體中，恰恰包括那些否認大語言模型具備真正智能的人 1.2. 計算機科學已經(jīng)成為所有科學領(lǐng)域中不可或缺的重要組成部 1.3. GPT具備編寫計算機程序的能力，這意味著它 ...

背景 前文有《阿里Qoder的Quest小試牛刀》，之前行業(yè)中已經(jīng)有DeepWiki與ZReader, 我們使用相同的開源項目WeKnora進行對比。這個工程包含源代碼文件Go文件151個，ts文件15個，Vue文件18個。我們使用Qoder生成Wiki試試：已知后端文件分布在以下主要功能模塊：客戶 ...

1. 計算基礎(chǔ)設(shè)施 1.1. 人工智能專家系統(tǒng)在20世紀70年代風靡一時 1.1.1. 基于規(guī)則的程序，目的是獲取特定領(lǐng)域的專家知識 1.1.2. 每個專家系統(tǒng)都需要從領(lǐng)域?qū)＜姨幪崛∫?guī)則，并將其轉(zhuǎn)化為特定的邏輯程序 1.1.3. 開發(fā)針對特定應用的專家系統(tǒng)不僅耗時長，而且需要投入大量人力 1.2.  ...

介紹 (1) 發(fā)表：BuildingTrust'25 (2) 背景 盡管對多智能體 LLM 系統(tǒng)（MAS）的熱情越來越多，但與單機準則框架相比，它們在流行的基準測試中的性能往往仍然很少。這一差距強調(diào)了系統(tǒng)地分析阻礙 MAS 有效性的挑戰(zhàn)的必要性 (3) 貢獻 對 MAS 執(zhí)行軌跡進行了首次系統(tǒng)評估， ...

本文提出了一種無需額外訓練的GUI定位框架DiMo-GUI，通過??逐級縮放動態(tài)聚焦??目標區(qū)域減少視覺冗余，并??分離文本與圖標模態(tài)??獨立推理后綜合評估確定目標，有效平衡多模態(tài)能力。在基準測試中性能顯著提升，適用于網(wǎng)頁導航和移動應用自動化等場景。 ...

1. LangChain4J 理論概述 目錄1. LangChain4J 理論概述最后： LangChain4J 的官方文檔：https://docs.langchain4j.dev/ 中文文檔地址：https://docs.langchain4j.info/ LangChain4j 的目標是簡化將 ...

將 OWASP AI 測試指南落地：通過非人類身份治理構(gòu)建安全的 AI 基礎(chǔ) 人工智能（AI）正成為現(xiàn)代開發(fā)流水線中的核心組件。各行各業(yè)都面臨著關(guān)于如何測試與保護 AI 系統(tǒng)的共同難題——必須同時考慮其復雜性、動態(tài)性以及引入的全新風險。全新的 OWASP AI 測試指南正是為了應對這一挑戰(zhàn)而生。 這 ...

1. 高維數(shù)學 1.1. 數(shù)學作為人類最重要的智慧成果之一，有望幫助我們揭示大語言模型和人腦的運作奧秘 1.2. 深度學習網(wǎng)絡(luò)是一種完全透明且可用數(shù)學方法分析的復雜數(shù)學函數(shù) 1.3. 當前，一個專注于探索這些網(wǎng)絡(luò)模型在高維空間中的幾何特性和統(tǒng)計性質(zhì)的數(shù)學新紀元已經(jīng)來臨 1.4. 把各自領(lǐng)域推向一個由 ...

你是否也曾想過擁有一個自己的網(wǎng)站，卻被復雜的技術(shù)術(shù)語和步驟嚇退？今天，我要分享一個超簡單的方法，只需要30分鐘，零代碼基礎(chǔ)也能免費搭建一個屬于自己的個人網(wǎng)站！ 先搞懂兩個核心工具：GitHub和Hexo 在開始動手前，咱們先來認識一下今天的兩位主角：GitHub和Hexo。這兩個工具就像一對黃金搭檔 ...

在內(nèi)容量大、更新快、長尾重的業(yè)務(wù)場景中，推薦系統(tǒng)要同時兼顧“眼下的即時興趣”和“用戶的穩(wěn)定偏好”，并在一次請求內(nèi)完成多路候選召回與融合，保證毫秒級延遲。 本文給出一套雙向量用戶興趣 + 一次 SQL 多路召回的實踐方案，數(shù)據(jù)庫層使用 OceanBase 原生向量能力，結(jié)構(gòu)化與向量同庫，避免“兩庫同步... ...

前言 在之前的討論中，討論的都是線性回歸，自變量與結(jié)果可以通過一條直線來解釋。而今天討論的問題，自變量與結(jié)果可能需要曲線來擬合，也就是所謂的 \(x^n\)，n>=2 開始探索 老規(guī)矩，先運行起來，再探索原理 1. scikit-learn import numpy as np from sklea ...