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共 7529 條

OpenUI：從構(gòu)思到UI僅需數(shù)秒

我們?cè)诒疚闹袑⑻接慜penUI為何很重要、它的工作原理以及如何使用它在短短幾秒鐘內(nèi)構(gòu)建出色的UI。

2025-04-30 08:30:48

OpenUI AI模型 UI

使用AI智能體編碼可能帶來(lái)的隱患與解決方法

本文將結(jié)合實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，探討AI輔助開(kāi)發(fā)可能造成的隱患，并提供清晰可行的規(guī)避策略。

2025-04-30 08:14:30

AI 智能體 AI輔助開(kāi)發(fā)

MCP安全噩夢(mèng)終結(jié)者：Agent框架如何重構(gòu)AI防護(hù)新范式？?

?MCP協(xié)議盡管標(biāo)準(zhǔn)化了AI代理通信，但也帶來(lái)了共享內(nèi)存污染、工具投毒及版本失控等漏洞威脅生態(tài)安全問(wèn)題。為此，需要構(gòu)建訪問(wèn)控制與沙盒防護(hù)框架。

2025-04-29 08:15:41

MCP協(xié)議 AI代理通信 LLM

淺析小語(yǔ)言模型在增強(qiáng)RAG系統(tǒng)中的作用

什么是小語(yǔ)言模型（SLM）、它如何應(yīng)用于RAG 系統(tǒng)和應(yīng)用程序以及何時(shí)使用它而不是大語(yǔ)言模型。

2025-04-29 08:09:39

小語(yǔ)言模型 SLM RAG 系統(tǒng)

Gemma 3：采用Docker Model Runner釋放GenAI的潛力

本文將探討如何使用Docker在本地設(shè)置和運(yùn)行Gemma 3，在不依賴(lài)基于云的推理服務(wù)的情況下釋放簡(jiǎn)化的GenAI開(kāi)發(fā)工作流程。

2025-04-28 08:17:12

Gemma 3 Docker GenAI

保護(hù)敏感數(shù)據(jù)：DLP中的內(nèi)容檢測(cè)技術(shù)

數(shù)據(jù)泄露的平均成本高達(dá)488萬(wàn)美元！本文將介紹DLP內(nèi)容檢測(cè)如何借助AI、RegEx、 OCR等技術(shù)來(lái)保護(hù)敏感數(shù)據(jù)。

2025-04-28 08:08:14

數(shù)據(jù)泄露 AI RegEx

動(dòng)態(tài)噪聲重塑：基于時(shí)間嵌入U(xiǎn)-Net的PyTorch擴(kuò)散模型實(shí)戰(zhàn)?

?本文基于PyTorch框架幫助讀者從零開(kāi)始理解和實(shí)現(xiàn)擴(kuò)散模型，并給出一個(gè)基于時(shí)間嵌入U(xiǎn)-Net模型的基礎(chǔ)型擴(kuò)散模型實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)案例。

2025-04-27 08:22:49

PyTorch 擴(kuò)散模型深度學(xué)習(xí)

玩轉(zhuǎn)氛圍編程的13條規(guī)則

氛圍編程是一種注重流程、創(chuàng)造力和快速迭代以及技術(shù)質(zhì)量的方法。其概念由OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)始人Andrej Karpathy等人提出，通常涉及使用自然語(yǔ)言提示與大語(yǔ)言模型（LLM）和AI編程助手進(jìn)行交互，而不是從頭開(kāi)始精心編寫(xiě)每一行代碼。

2025-04-27 08:06:50

大語(yǔ)言模型 LLM AI編程助手

微軟、AWS被曝：在建數(shù)據(jù)中心已經(jīng)停擺！DeepSeek崛起后，大量數(shù)據(jù)中心荒廢！AI瘋狂擴(kuò)張時(shí)代將終結(jié)？

根據(jù)富國(guó)銀行（Wells Fargo）向 PYMNTS 分享的一份研究報(bào)告，亞馬遜AWS和微軟正暫?；蚍啪徠鋽?shù)據(jù)中心開(kāi)發(fā)計(jì)劃。

2025-04-25 13:54:19

AWS 微軟 DeepSeek

AI語(yǔ)音革命新紀(jì)元：Sesame模型讓聊天AI“活”出表情包式情緒聲線(xiàn)

本文旨在探討新式Sesame語(yǔ)音模型運(yùn)行原理，該模型通過(guò)殘差量化壓縮音頻并使用雙轉(zhuǎn)換器自回歸預(yù)測(cè)碼字以生成逼真的語(yǔ)音。

2025-04-25 08:19:05

Sesame 人工智能深度學(xué)習(xí)

AI點(diǎn)金石：將IDE轉(zhuǎn)化為智能開(kāi)發(fā)助手

多年來(lái)，可靠的IDE一直是開(kāi)發(fā)者工具包中的MVP。如今，這些功能完備的開(kāi)發(fā)環(huán)境迎來(lái)了新的助力，能夠加速開(kāi)發(fā)流程、處理枯燥工作、提前捕捉錯(cuò)誤，并解放開(kāi)發(fā)者的大腦以專(zhuān)注于處理創(chuàng)造性的問(wèn)題。

2025-04-25 08:08:46

IDE 智能開(kāi)發(fā)助手 AI

從入門(mén)到精通：如何在React中構(gòu)建人工智能驅(qū)動(dòng)的梗圖生成器

?本文將介紹如何使用OpenAI、React、Fabric.js和DALL-E 3構(gòu)建人工智能梗圖生成器，并創(chuàng)建配文，設(shè)計(jì)梗圖畫(huà)布，以及優(yōu)化成本和性能。

2025-04-24 08:39:17

OpenAI React 梗圖生成器

你應(yīng)該知道的七個(gè)“無(wú)用的”P(pán)ython標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)函數(shù)

本文將探討其中部分函數(shù)，這些函數(shù)在一些人眼中是“無(wú)用的”，實(shí)則不然。它們具備一些獨(dú)特而奇異的功能，初遇時(shí)可能會(huì)讓人疑惑“誰(shuí)會(huì)需要這些功能”，但在實(shí)際開(kāi)發(fā)中，某一天你或許就會(huì)發(fā)現(xiàn)，它們恰好能夠解決你所面臨的特定問(wèn)題。

2025-04-24 08:31:57

函數(shù)Python 字符串

五個(gè)開(kāi)源 MCP 服務(wù)器，讓你的AI代理勢(shì)如破竹

Stagehand 是Browserbase推出的一款很酷的工具。它能讓你的 AI 像打開(kāi)瀏覽器一樣——點(diǎn)擊鏈接、抓取文本等等。我用它從一個(gè)美食博客上抓取了一堆菜譜標(biāo)題，用于一個(gè)項(xiàng)目，這比我自己寫(xiě)腳本容易多了。

2025-04-23 11:50:04

MCP 服務(wù)器 AI代理

最先進(jìn)推理模型！ OpenAI 推出 o3 和 o4-mini 模型

OpenAI 的 o3 和 o4-mini 模型代表了人工智能能力的重大進(jìn)步，特別是在推理和多模態(tài)理解方面。通過(guò)將深層推理與多才多藝的工具使用以及“以圖像思考”的新能力相結(jié)合，為人工智能的智能和效用設(shè)定了新標(biāo)準(zhǔn)。

2025-04-23 08:30:05

OpenAI 人工智能推理模型

少即是多：為什么文檔檢索量低反而會(huì)提高答案質(zhì)量

直觀上，人們往往認(rèn)為AI檢索的文檔越多，答案就越準(zhǔn)確。然而最新研究表明，在向AI提供信息時(shí)，有時(shí)"少即是多"反而才是正解。

2025-04-23 08:14:41

檢索增強(qiáng)生成 RAG AI檢索

谷歌新型 AI 系統(tǒng)在復(fù)雜診斷中表現(xiàn)超越醫(yī)生

本文將重點(diǎn)探討這個(gè)新系統(tǒng)的運(yùn)行原理，同時(shí)也會(huì)提及它引發(fā)的思考——既有谷歌論文中探討的內(nèi)容，也有在醫(yī)生、保險(xiǎn)公司、政策制定者等群體中引發(fā)熱議的話(huà)題。

2025-04-22 08:13:39

大型語(yǔ)言模型 LLM 人工智能

AI模型蒸餾：大語(yǔ)言模型的“瘦身革命”?

本文具體介紹模型蒸餾技術(shù)及其分類(lèi)。這種技術(shù)通過(guò)小模型模仿大模型解決資源消耗與部署難題，從而極大降低訓(xùn)練參數(shù)量但仍保持模型性能，因此特別適用于邊緣設(shè)備等場(chǎng)景。

2025-04-22 08:08:37

模型蒸餾技術(shù)大語(yǔ)言模型機(jī)器學(xué)習(xí)

生成式AI時(shí)代下的數(shù)據(jù)、模型與用戶(hù)保護(hù)全攻略

本文提供實(shí)用的安全檢查清單，幫助企業(yè)安全采用生成式AI技術(shù)。通過(guò)理解關(guān)鍵安全風(fēng)險(xiǎn)、部署必要技術(shù)并遵循最佳實(shí)踐，企業(yè)能在釋放生成式AI潛力的同時(shí)，確保數(shù)據(jù)、模型和用戶(hù)安全。

2025-04-21 08:19:36

生成式AI 數(shù)據(jù)隱私加密技術(shù)

打破LLM的語(yǔ)境障礙：InfiniRetri vs RAG

InfiniRetri使用LLM注意力在內(nèi)部檢索信息，而RAG從外部檢索信息。未來(lái)可能是結(jié)合兩種優(yōu)勢(shì)的混合方法。

2025-04-21 08:11:09

LLM 大型語(yǔ)言模型 RAG

使用測(cè)試時(shí)間訓(xùn)練（TTT）生成一分鐘視頻

英偉達(dá)、斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校及其他機(jī)構(gòu)的這項(xiàng)新研究應(yīng)運(yùn)而生，它引入了一種名為測(cè)試時(shí)間訓(xùn)練（TTT）的技術(shù)，以突破目前的限制。

2025-04-18 08:47:22

測(cè)試時(shí)間訓(xùn)練 TTT 生成式AI

使用Go語(yǔ)言構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)漏洞掃描程序

在本文中，我們將使用Go語(yǔ)言創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)易卻頗具健壯性的網(wǎng)絡(luò)漏洞掃描程序。Go是一種非常適合網(wǎng)絡(luò)編程的語(yǔ)言，這是因?yàn)槠湓谠O(shè)計(jì)之初就充分考量了并發(fā)性，而且擁有一套出色的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)。

2025-04-18 08:37:09

Go語(yǔ)言網(wǎng)絡(luò)漏洞安全漏洞

開(kāi)發(fā)者值得關(guān)注的六大AI調(diào)試工具

AI調(diào)試工具標(biāo)志著軟件開(kāi)發(fā)工作流程的重大進(jìn)步。它們利用人工智能實(shí)時(shí)識(shí)別異常、提出修復(fù)建議，甚至自動(dòng)糾正代碼問(wèn)題。這些工具能夠顯著縮短調(diào)試時(shí)間，同時(shí)提升整體代碼質(zhì)量和開(kāi)發(fā)者效率。

2025-04-17 08:36:30

?AI驅(qū)動(dòng)調(diào)試工具人工智能

開(kāi)發(fā)者百寶箱：使用Bash清理數(shù)據(jù)

本文不僅會(huì)介紹相關(guān)命令，還逐步介紹了每個(gè)步驟背后的思考過(guò)程，解釋了我們?yōu)槭裁词褂锰囟钜约八鼈內(nèi)绾螀f(xié)同工作以解決常見(jiàn)的數(shù)據(jù)清理問(wèn)題。

2025-04-17 08:28:13

Bash 清理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)

從黑箱到透明工廠：Anthropic用回路追蹤技術(shù)給LLM裝上思維監(jiān)控屏?

本文旨在介紹利用歸因圖技術(shù)對(duì)大型語(yǔ)言模型的計(jì)算回路進(jìn)行逆向工程，目的是試圖徹底搞清大型語(yǔ)言模型的決策過(guò)程。

2025-04-16 08:05:00

大型語(yǔ)言模型 LLM 計(jì)算回路

人工智能在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中的崛起：AI 能否真正跳出思維定式？

AI 能否像人類(lèi)科學(xué)家一樣跳出思維定式，提出真正新穎的想法？要探討這一點(diǎn)，我們必須審視 AI 目前在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中的使用方式，以及它是否真的能產(chǎn)生原創(chuàng)性思想。

2025-04-16 08:00:00

AI 人工智能科學(xué)發(fā)現(xiàn)

AI犬種識(shí)別革命：像專(zhuān)家一樣思考的形態(tài)特征解碼器?

本文提出一種基于仿生學(xué)原理設(shè)計(jì)的形態(tài)特征提取器，通過(guò)模擬專(zhuān)家認(rèn)知過(guò)程整合多尺度特征分析，使AI犬種識(shí)別準(zhǔn)確率提升至90%，并為醫(yī)學(xué)影像等細(xì)粒度識(shí)別領(lǐng)域提供技術(shù)啟示。

2025-04-15 08:21:08

AI犬種識(shí)別仿生學(xué)人工智能

Agno框架介紹：用于構(gòu)建多模態(tài)智能體的輕量庫(kù)

本文將向大家介紹Agno——一款用于構(gòu)建多模態(tài)智能體的輕量化框架。其速度號(hào)稱(chēng)比LangGraph快上萬(wàn)倍，內(nèi)存使用量則僅為1/50。

2025-04-14 10:58:53

Agno 多模態(tài)智能體 LangGraph

量子云計(jì)算：云計(jì)算技術(shù)的未來(lái)

量子云計(jì)算，作為量子技術(shù)與云技術(shù)深度融合的產(chǎn)物，是一種創(chuàng)新的計(jì)算能力模型。它具備潛在解決復(fù)雜問(wèn)題的能力，這些問(wèn)題遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的處理范疇。?

2025-04-14 10:45:03

量子云計(jì)算量子技術(shù)云技術(shù)

云計(jì)算的未來(lái)?——量子云計(jì)算

量子云計(jì)算融合了量子力學(xué)和云計(jì)算，從而解決傳統(tǒng)系統(tǒng)無(wú)法處理的復(fù)雜問(wèn)題。?

2025-04-11 10:45:19

量子云計(jì)算量子力學(xué)

AI智能體如何重塑現(xiàn)代工作流程？

AI智能體將使傳統(tǒng)的工作流程更具動(dòng)態(tài)性、自我優(yōu)化能力和智能性，從而提高效率和創(chuàng)新能力。

2025-04-11 10:10:16

AI智能體工作流程

Java家族出列：十款值得關(guān)注的生成式AI工具與框架

Python開(kāi)發(fā)者獨(dú)享AI話(huà)語(yǔ)權(quán)的時(shí)代該結(jié)束了。以下十款高人氣Java工具，將助你將AI深度集成到Java應(yīng)用與工作流中。?

2025-04-11 08:30:39

Python Java工具生成式AI

Python實(shí)戰(zhàn)：借助Mailtrap SMTP與電子郵件API實(shí)現(xiàn)郵件發(fā)送功能

簡(jiǎn)單郵件傳輸協(xié)議（SMTP）是一種廣泛應(yīng)用于各類(lèi)應(yīng)用程序和網(wǎng)站，用于發(fā)送電子郵件的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議。而 Mailtrap 則是一款專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的電子郵件投遞平臺(tái)，其目標(biāo)在于實(shí)現(xiàn)高郵件投遞成功率。

2025-04-11 08:25:36

郵件傳輸協(xié)議 SMTP Python

三大AI超能力：分類(lèi)式AI、預(yù)測(cè)式AI和生成式AI

人工智能（AI）是一個(gè)潛能巨大且不斷發(fā)展的領(lǐng)域，是無(wú)數(shù)現(xiàn)代技術(shù)的核心。為了駕馭它的復(fù)雜性，將AI劃分為三個(gè)核心“家族”是大有裨益的，它們每個(gè)“家族”都有自己獨(dú)特的目的和“個(gè)性”。

2025-04-10 08:33:05

分類(lèi)式AI 預(yù)測(cè)式AI 生成式AI

小型推理模型的崛起：緊湊型人工智能能否匹敵GPT級(jí)推理能力？

業(yè)界對(duì)開(kāi)發(fā)更小、更高效模型的興趣日益增長(zhǎng)-這些模型能以更低的成本和資源需求提供相似的推理能力。本文探討了這些小型推理模型的崛起、潛力、挑戰(zhàn)以及對(duì)人工智能未來(lái)的影響。

2025-04-10 08:23:11

人工智能大型語(yǔ)言模型 LLMs

使用人工智能幻覺(jué)評(píng)估圖像真實(shí)感?

本文提出了一種使用人工智能幻覺(jué)來(lái)評(píng)估圖像真實(shí)感的新方法，對(duì)此方法的實(shí)現(xiàn)原理進(jìn)行詳細(xì)闡述，并給出詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明。

2025-04-09 08:23:49

人工智能語(yǔ)言模型幻覺(jué)評(píng)估

如何使用生成式人工智能工具簡(jiǎn)化應(yīng)用程序遷移

本文將應(yīng)用程序遷移定義為需要在新平臺(tái)上編碼的任何方法；例如，在語(yǔ)言和開(kāi)發(fā)平臺(tái)（如Java、.Net、Python、JavaScript和PHP）之間遷移全部或部分的應(yīng)用程序或服務(wù)。

2025-04-09 08:14:03

生成式人工智能應(yīng)用程序遷移人工智能

大語(yǔ)言模型（LLM）是如何思考的？講講推動(dòng)下一代人工智能推理的五種途徑

大語(yǔ)言模型需要能夠解決數(shù)學(xué)問(wèn)題、能夠調(diào)試代碼、能夠得出合乎邏輯的結(jié)論，還要能夠檢查和改正自身的錯(cuò)誤。通常而言，現(xiàn)代大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練目標(biāo)往往是預(yù)測(cè)下一個(gè)詞語(yǔ)是什么，而不是去思考。那么，它們是如何突然變得非常擅長(zhǎng)推理的呢？?

2025-04-08 08:18:38

大語(yǔ)言模型 LLM 人工智能

自我修復(fù)數(shù)據(jù)管道：數(shù)據(jù)工程的下一件大事？

使用GPT-4和Python等人工智能工具在谷歌云平臺(tái)上構(gòu)建自我修復(fù)的數(shù)據(jù)管道，可以自動(dòng)檢測(cè)和修復(fù)錯(cuò)誤。?

2025-04-07 11:55:58

GPT-4 Python 人工智能

GenAI紅隊(duì)：將LLM置于網(wǎng)絡(luò)安全測(cè)試中的技巧和技術(shù)

紅隊(duì)是測(cè)試和支持網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)的一種有效方法，但它仍需適應(yīng)技術(shù)的發(fā)展而不斷完善。近年來(lái)，生成式人工智能（GenAI）和大型語(yǔ)言模型（LLM）的爆炸式增長(zhǎng)正迫使紅隊(duì)世界適應(yīng)。

2025-04-07 08:33:49

GenAI LLM 大型語(yǔ)言模型

我們?nèi)绾螛?gòu)建了一個(gè)LangGraph代理以確定GitOps漏洞的優(yōu)先級(jí)？

在當(dāng)今復(fù)雜的Kubernetes環(huán)境中，管理漏洞并確定優(yōu)先級(jí)很快會(huì)變得令人不堪重負(fù)。由于數(shù)十甚至數(shù)百個(gè)容器跨多個(gè)服務(wù)運(yùn)行，你如何決定先處理哪些漏洞？

2025-04-03 08:33:59

Kubernetes LangGraph LangChain

高效Python測(cè)試自動(dòng)化的七個(gè)優(yōu)秀技巧和實(shí)踐

本人長(zhǎng)期從事Python測(cè)試自動(dòng)化項(xiàng)目工作，積累了一些獲取最佳測(cè)試效果的技巧。下文將分享7個(gè)技巧和最佳實(shí)踐，借助這些內(nèi)容，你將能夠?qū)崿F(xiàn)高效的Python測(cè)試自動(dòng)化。?

2025-04-03 08:25:26

Python 測(cè)試自動(dòng)化編程語(yǔ)言

如何利用人工智能和事件驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)播客推廣的自動(dòng)化

本文介紹如何使用Next.js、OpenAI的GPT和Whisper模型、Apache Kafka和Apache Flink構(gòu)建一個(gè)由人工智能驅(qū)動(dòng)的LinkedIn帖子生成器。

2025-04-02 08:55:13

人工智能帖子生成器事件驅(qū)動(dòng)

為何網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)對(duì)現(xiàn)代企業(yè)至關(guān)重要?

本文將和你討論網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)是如何工作的、其重要性，以及如何使用它來(lái)保持企業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全態(tài)勢(shì)。?

2025-04-02 08:44:58

網(wǎng)絡(luò)威脅網(wǎng)絡(luò)安全 AI 驅(qū)動(dòng)

使用PyTorch和Hugging Face構(gòu)建一個(gè)自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)

這篇分成多個(gè)步驟的指南介紹了如何使用PyTorch和Hugging Face構(gòu)建一個(gè)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本系統(tǒng)。

2025-04-01 09:31:34

PyTorch 自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別 ASR系統(tǒng)

模型上下文協(xié)議（MCP）開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)——構(gòu)建LangChain代理客戶(hù)端

本文首先介紹模型上下文協(xié)議（MCP）的系統(tǒng)構(gòu)架，然后基于MCP+LangChain+LangGraph組合框架開(kāi)發(fā)了一個(gè)比較完整的基礎(chǔ)代理客戶(hù)端。

2025-04-01 08:38:25

模型上下文協(xié)議 MCP LLM

基于DeepSeek推理的文本聚類(lèi)

本文將探索大型語(yǔ)言模型（LLM）中的推理領(lǐng)域，并介紹DeepSeek這款優(yōu)秀工具，它能幫助人們解釋推論結(jié)果，構(gòu)建能讓終端用戶(hù)更加信賴(lài)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

2025-03-31 08:28:24

大型語(yǔ)言模型 LLM DeepSeek

Django開(kāi)發(fā)人員最常犯的四大錯(cuò)誤及規(guī)避建議

雜亂的依賴(lài)關(guān)系和邏輯繁重的視圖等Django錯(cuò)誤會(huì)損害可維護(hù)性。隔離環(huán)境、固定依賴(lài)關(guān)系，并將邏輯轉(zhuǎn)移到模型中有助于獲得更清晰的代碼。

2025-03-31 08:00:00

Django 開(kāi)發(fā)Python

大規(guī)模AI推理再非難事：如何在Kubernetes上部署DeepSeek

在本文中，我們將共同了解如何在Kubernetes上部署DeepSeek，運(yùn)用其強(qiáng)大的AI推理模型DeepSeek-R1與Open WebUI集成以實(shí)現(xiàn)無(wú)縫交互。

2025-03-28 08:14:18

Kubernetes DeepSeek AI驅(qū)動(dòng)

AI 生成的代碼真的安全嗎？

AI 生成的代碼存在著各項(xiàng)安全風(fēng)險(xiǎn)，本文通過(guò)討論，希望能給你提供確保安全態(tài)勢(shì)的有力參考。

2025-03-28 08:00:00

AI 安全漏洞

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