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共 7529 條

OpenUI：從構思到UI僅需數(shù)秒

我們在本文中將探討OpenUI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的隱患與解決方法

本文將結合實踐經(jīng)驗，探討AI輔助開發(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輔助開發(fā)

MCP安全噩夢終結者：Agent框架如何重構AI防護新范式？?

?MCP協(xié)議盡管標準化了AI代理通信，但也帶來了共享內(nèi)存污染、工具投毒及版本失控等漏洞威脅生態(tài)安全問題。為此，需要構建訪問控制與沙盒防護框架。

2025-04-29 08:15:41

MCP協(xié)議 AI代理通信 LLM

淺析小語言模型在增強RAG系統(tǒng)中的作用

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

2025-04-29 08:09:39

小語言模型 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在本地設置和運行Gemma 3，在不依賴基于云的推理服務的情況下釋放簡化的GenAI開發(fā)工作流程。

2025-04-28 08:17:12

Gemma 3 Docker GenAI

保護敏感數(shù)據(jù)：DLP中的內(nèi)容檢測技術

數(shù)據(jù)泄露的平均成本高達488萬美元！本文將介紹DLP內(nèi)容檢測如何借助AI、RegEx、 OCR等技術來保護敏感數(shù)據(jù)。

2025-04-28 08:08:14

數(shù)據(jù)泄露 AI RegEx

動態(tài)噪聲重塑：基于時間嵌入U-Net的PyTorch擴散模型實戰(zhàn)?

?本文基于PyTorch框架幫助讀者從零開始理解和實現(xiàn)擴散模型，并給出一個基于時間嵌入U-Net模型的基礎型擴散模型實戰(zhàn)開發(fā)案例。

2025-04-27 08:22:49

PyTorch 擴散模型深度學習

玩轉氛圍編程的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言提示與大語言模型（LLM）和AI編程助手進行交互，而不是從頭開始精心編寫每一行代碼。

2025-04-27 08:06:50

大語言模型 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瘋狂擴張時代將終結？

根據(jù)富國銀行（Wells Fargo）向 PYMNTS 分享的一份研究報告，亞馬遜AWS和微軟正暫停或放緩其數(shù)據(jù)中心開發(fā)計劃。

2025-04-25 13:54:19

AWS 微軟 DeepSeek

AI語音革命新紀元：Sesame模型讓聊天AI“活”出表情包式情緒聲線

本文旨在探討新式Sesame語音模型運行原理，該模型通過殘差量化壓縮音頻并使用雙轉換器自回歸預測碼字以生成逼真的語音。

2025-04-25 08:19:05

Sesame 人工智能深度學習

AI點金石：將IDE轉化為智能開發(fā)助手

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

2025-04-25 08:08:46

IDE 智能開發(fā)助手 AI

從入門到精通：如何在React中構建人工智能驅動的梗圖生成器

?本文將介紹如何使用OpenAI、React、Fabric.js和DALL-E 3構建人工智能梗圖生成器，并創(chuàng)建配文，設計梗圖畫布，以及優(yōu)化成本和性能。

2025-04-24 08:39:17

OpenAI React 梗圖生成器

你應該知道的七個“無用的”Python標準庫函數(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“無用的”，實則不然。它們具備一些獨特而奇異的功能，初遇時可能會讓人疑惑“誰會需要這些功能”，但在實際開發(fā)中，某一天你或許就會發(fā)現(xiàn)，它們恰好能夠解決你所面臨的特定問題。

2025-04-24 08:31:57

函數(shù)Python 字符串

五個開源 MCP 服務器，讓你的AI代理勢如破竹

Stagehand 是Browserbase推出的一款很酷的工具。它能讓你的 AI 像打開瀏覽器一樣——點擊鏈接、抓取文本等等。我用它從一個美食博客上抓取了一堆菜譜標題，用于一個項目，這比我自己寫腳本容易多了。

2025-04-23 11:50:04

MCP 服務器 AI代理

最先進推理模型！ 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步，特別是在推理和多模態(tài)理解方面。通過將深層推理與多才多藝的工具使用以及“以圖像思考”的新能力相結合，為人工智能的智能和效用設定了新標準。

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提高答案質(zhì)量

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

2025-04-23 08:14:41

檢索增強生成 RAG AI檢索

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

本文將重點探討這個新系統(tǒng)的運行原理，同時也會提及它引發(fā)的思考——既有谷歌論文中探討的內(nèi)容，也有在醫(yī)生、保險公司、政策制定者等群體中引發(fā)熱議的話題。

2025-04-22 08:13:39

大型語言模型 LLM 人工智能

AI模型蒸餾：大語言模型的“瘦身革命”?

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

2025-04-22 08:08:37

模型蒸餾技術大語言模型機器學習

生成式AI時代下的數(shù)據(jù)、模型與用戶保護全攻略

本文提供實用的安全檢查清單，幫助企業(yè)安全采用生成式AI技術。通過理解關鍵安全風險、部署必要技術并遵循最佳實踐，企業(yè)能在釋放生成式AI潛力的同時，確保數(shù)據(jù)、模型和用戶安全。

2025-04-21 08:19:36

生成式AI 數(shù)據(jù)隱私加密技術

打破LLM的語境障礙：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。未來可能是結合兩種優(yōu)勢的混合方法。

2025-04-21 08:11:09

LLM 大型語言模型 RAG

使用測試時間訓練（TTT）生成一分鐘視頻

英偉達、斯坦福大學、加州大學伯克利分校及其他機構的這項新研究應運而生，它引入了一種名為測試時間訓練（TTT）的技術，以突破目前的限制。

2025-04-18 08:47:22

測試時間訓練 TTT 生成式AI

使用Go語言構建網(wǎng)絡漏洞掃描程序

在本文中，我們將使用Go語言創(chuàng)建一個簡易卻頗具健壯性的網(wǎng)絡漏洞掃描程序。Go是一種非常適合網(wǎng)絡編程的語言，這是因為其在設計之初就充分考量了并發(fā)性，而且擁有一套出色的標準庫。

2025-04-18 08:37:09

Go語言網(wǎng)絡漏洞安全漏洞

開發(fā)者值得關注的六大AI調(diào)試工具

AI調(diào)試工具標志著軟件開發(fā)工作流程的重大進步。它們利用人工智能實時識別異常、提出修復建議，甚至自動糾正代碼問題。這些工具能夠顯著縮短調(diào)試時間，同時提升整體代碼質(zhì)量和開發(fā)者效率。

2025-04-17 08:36:30

?AI驅動調(diào)試工具人工智能

開發(fā)者百寶箱：使用Bash清理數(shù)據(jù)

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

2025-04-17 08:28:13

Bash 清理數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)

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

本文旨在介紹利用歸因圖技術對大型語言模型的計算回路進行逆向工程，目的是試圖徹底搞清大型語言模型的決策過程。

2025-04-16 08:05:00

大型語言模型 LLM 計算回路

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

AI 能否像人類科學家一樣跳出思維定式，提出真正新穎的想法？要探討這一點，我們必須審視 AI 目前在科學發(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 人工智能科學發(fā)現(xiàn)

AI犬種識別革命：像專家一樣思考的形態(tài)特征解碼器?

本文提出一種基于仿生學原理設計的形態(tài)特征提取器，通過模擬專家認知過程整合多尺度特征分析，使AI犬種識別準確率提升至90%，并為醫(yī)學影像等細粒度識別領域提供技術啟示。

2025-04-15 08:21:08

AI犬種識別仿生學人工智能

Agno框架介紹：用于構建多模態(tài)智能體的輕量庫

本文將向大家介紹Agno——一款用于構建多模態(tài)智能體的輕量化框架。其速度號稱比LangGraph快上萬倍，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

量子云計算：云計算技術的未來

量子云計算，作為量子技術與云技術深度融合的產(chǎn)物，是一種創(chuàng)新的計算能力模型。它具備潛在解決復雜問題的能力，這些問題遠遠超越了傳統(tǒng)計算機的處理范疇。?

2025-04-14 10:45:03

量子云計算量子技術云技術

云計算的未來?——量子云計算

量子云計算融合了量子力學和云計算，從而解決傳統(tǒng)系統(tǒng)無法處理的復雜問題。?

2025-04-11 10:45:19

量子云計算量子力學

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：十款值得關注的生成式AI工具與框架

Python開發(fā)者獨享AI話語權的時代該結束了。以下十款高人氣Java工具，將助你將AI深度集成到Java應用與工作流中。?

2025-04-11 08:30:39

Python Java工具生成式AI

Python實戰(zhàn)：借助Mailtrap SMTP與電子郵件API實現(xiàn)郵件發(fā)送功能

簡單郵件傳輸協(xié)議（SMTP）是一種廣泛應用于各類應用程序和網(wǎng)站，用于發(fā)送電子郵件的標準協(xié)議。而 Mailtrap 則是一款專門設計的電子郵件投遞平臺，其目標在于實現(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：分類式AI、預測式AI和生成式AI

人工智能（AI）是一個潛能巨大且不斷發(fā)展的領域，是無數(shù)現(xiàn)代技術的核心。為了駕馭它的復雜性，將AI劃分為三個核心“家族”是大有裨益的，它們每個“家族”都有自己獨特的目的和“個性”。

2025-04-10 08:33:05

分類式AI 預測式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級推理能力？

業(yè)界對開發(fā)更小、更高效模型的興趣日益增長-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)以及對人工智能未來的影響。

2025-04-10 08:23:11

人工智能大型語言模型 LLMs

使用人工智能幻覺評估圖像真實感?

本文提出了一種使用人工智能幻覺來評估圖像真實感的新方法，對此方法的實現(xiàn)原理進行詳細闡述，并給出詳細的實驗結果證明。

2025-04-09 08:23:49

人工智能語言模型幻覺評估

如何使用生成式人工智能工具簡化應用程序遷移

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

2025-04-09 08:14:03

生成式人工智能應用程序遷移人工智能

大語言模型（LLM）是如何思考的？講講推動下一代人工智能推理的五種途徑

大語言模型需要能夠解決數(shù)學問題、能夠調(diào)試代碼、能夠得出合乎邏輯的結論，還要能夠檢查和改正自身的錯誤。通常而言，現(xiàn)代大語言模型的訓練目標往往是預測下一個詞語是什么，而不是去思考。那么，它們是如何突然變得非常擅長推理的呢？?

2025-04-08 08:18:38

大語言模型 LLM 人工智能

自我修復數(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上構建自我修復的數(shù)據(jù)管道，可以自動檢測和修復錯誤。?

2025-04-07 11:55:58

GPT-4 Python 人工智能

GenAI紅隊：將LLM置于網(wǎng)絡安全測試中的技巧和技術

紅隊是測試和支持網(wǎng)絡安全系統(tǒng)的一種有效方法，但它仍需適應技術的發(fā)展而不斷完善。近年來，生成式人工智能（GenAI）和大型語言模型（LLM）的爆炸式增長正迫使紅隊世界適應。

2025-04-07 08:33:49

GenAI LLM 大型語言模型

我們?nèi)绾螛嫿艘粋€LangGraph代理以確定GitOps漏洞的優(yōu)先級？

在當今復雜的Kubernetes環(huán)境中，管理漏洞并確定優(yōu)先級很快會變得令人不堪重負。由于數(shù)十甚至數(shù)百個容器跨多個服務運行，你如何決定先處理哪些漏洞？

2025-04-03 08:33:59

Kubernetes LangGraph LangChain

高效Python測試自動化的七個優(yōu)秀技巧和實踐

本人長期從事Python測試自動化項目工作，積累了一些獲取最佳測試效果的技巧。下文將分享7個技巧和最佳實踐，借助這些內(nèi)容，你將能夠實現(xiàn)高效的Python測試自動化。?

2025-04-03 08:25:26

Python 測試自動化編程語言

如何利用人工智能和事件驅動設計實現(xiàn)播客推廣的自動化

本文介紹如何使用Next.js、OpenAI的GPT和Whisper模型、Apache Kafka和Apache Flink構建一個由人工智能驅動的LinkedIn帖子生成器。

2025-04-02 08:55:13

人工智能帖子生成器事件驅動

為何網(wǎng)絡威脅情報對現(xiàn)代企業(yè)至關重要?

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

2025-04-02 08:44:58

網(wǎng)絡威脅網(wǎng)絡安全 AI 驅動

使用PyTorch和Hugging Face構建一個自動語音識別系統(tǒng)

這篇分成多個步驟的指南介紹了如何使用PyTorch和Hugging Face構建一個語音轉文本系統(tǒng)。

2025-04-01 09:31:34

PyTorch 自動語音識別 ASR系統(tǒng)

模型上下文協(xié)議（MCP）開發(fā)實戰(zhàn)——構建LangChain代理客戶端

本文首先介紹模型上下文協(xié)議（MCP）的系統(tǒng)構架，然后基于MCP+LangChain+LangGraph組合框架開發(fā)了一個比較完整的基礎代理客戶端。

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

本文將探索大型語言模型（LLM）中的推理領域，并介紹DeepSeek這款優(yōu)秀工具，它能幫助人們解釋推論結果，構建能讓終端用戶更加信賴的機器學習系統(tǒng)。

2025-03-31 08:28:24

大型語言模型 LLM DeepSeek

Django開發(fā)人員最常犯的四大錯誤及規(guī)避建議

雜亂的依賴關系和邏輯繁重的視圖等Django錯誤會損害可維護性。隔離環(huán)境、固定依賴關系，并將邏輯轉移到模型中有助于獲得更清晰的代碼。

2025-03-31 08:00:00

Django 開發(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，運用其強大的AI推理模型DeepSeek-R1與Open WebUI集成以實現(xiàn)無縫交互。

2025-03-28 08:14:18

Kubernetes DeepSeek AI驅動

AI 生成的代碼真的安全嗎？

AI 生成的代碼存在著各項安全風險，本文通過討論，希望能給你提供確保安全態(tài)勢的有力參考。

2025-03-28 08:00:00

AI 安全漏洞

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