2025 AI 冬令营：动手学AI主题来了！

最新推荐文章于 2025-12-21 11:01:51 发布
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#人工智能

 Datawhale冬令营 

主办方：Datawhale 团队

AI 夏令营回顾

2024 AI夏令营，吸引了 38648 名学习者参与，来自全球 2528 所高校，在职比例 32%。

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2025 AI 冬令营全新升级

AI冬令营主题：动手学系列，人人都能应用的AI

第一期：动手学 定制你的专属大模型

  • 报名时间：12月8日-12月14日

  • 面向人群：在校学生、在职从业者

第二期：动手学 AI Agent

  • 报名时间：12月22日-12月28日

第三期：动手学 AI 编程

  • 报名时间：12月22日-12月28日

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「AI冬令营第一期」

全程免费，名满即止

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华清远见西安 2025 冬令营：开启AI 无人驾驶技术实践之旅！
xafarsight的博客
12-30 268
随后深入学习 C 基础、stm32 硬件开发、嵌入式图像界面编程（QT）、Python 编程与人工智能开发、真实设备组网及部署等知识，并进行实践操作，从完成简单的点灯、串口通信，到制作复杂的 AI 模型，如进行路标检测和行人检测模型的生成与部署，最后完成项目实战，输出可行性分析报告、完整代码、答辩 ppt 等，并进行项目验收和颁奖仪式。在这里，你将在专业老师的指导下，与志同道合的伙伴们一起，在 AI 领域迈出坚实的一步，提升自己的创新思维和实践能力，为毕业设计和未来就业增添有力筹码。
Datawhale AI 冬令营——动手学AI Agent——Task2：学Prompt工程，优化Agent效果 学习笔记
m0_64239852的博客
12-27 861
AI Agent是指能够自主或半自主地执行任务并做出决策的人工智能系统。它通常能与用户交互、感知环境、执行任务并基于所获得的信息进行学习。AI Agent的开发涵盖了多个领域，包括自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习、计算机视觉等技术。AI Agent常见的应用场景包括智能助手、聊天机器人、自动推荐系统等。在这些系统中，AI Agent不仅需要处理输入数据，还需要根据具体任务和目标作出智能决策。Prompt工程是指设计和优化与AI模型（特别是语言模型）交互的提示语（Prompt）过程。
Datawhale 2025 AI 冬令营第二期来了！
Datawhale
12-22 406
Datawhale冬令营主办方：Datawhale 团队2025 AI 冬令营 第一期2025AI冬令营，第一期共吸引了10801名学习者参与。其中直接参与Datawhale夏令营的有4840人，覆盖了全球1088所高校，613 家企业。另有 7 所高校作为联合组织方，基于冬令营内容授权进行学习，共有 5961 名学习者参与。在第一期学习中，学习教程总访问量超28469次，提...
这一次，Google 誓要扎根中国了！
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优快云资讯
09-20 2万+
相比于去年有李飞飞女士的激动亮相宣布 Google 在中国的 AI 动作，今年的 Google 开发者大会似乎更多的还是几个月前 Google I/O 的延续，但是全面铺排的技术生态或许彰显了它意欲更深层次抢占中国市场的勃勃雄心。 作者 | 郭芮发自 GDD 现场 Google 开发者大会合作伙伴 优快云 倾情出品 2016 年 Google 开发者大会在中国首次举办，2017 年其宣...
极速进阶，小i智慧学堂联合复旦大学教授推出人工智能冬令营
weixin_43511506的博客
01-10 1292
这是一期针对初高中生的生涯规划研学项目，帮助他们了解且深度体验各职业领域特色。 我们都知道大学专业的选择或深或浅，影响着我们长远的人生发展轨迹。读大学，究竟读什么专业？人工智能这么火，我要去读吗？ 回答这个问题之前，也许你首先该问自己：我了解这个学科吗？因为如果你不了解一个学科，又怎么会知道自己是否有真正的兴趣。 而作为家长，又该如何帮助孩子了解他所好奇的行业？让孩子在擅长、感兴趣的领域真正发挥他...
DataWhale AI 冬令营 动手学AI Agent——全流程动手体验低代码Agent
qq_64856123的博客
12-29 718
该项目主要是用支付宝百宝箱创建低代码的定制Agent，需要注册支付宝百宝箱，免费。
“Datawhale AI冬令营“动手学AI Agent—task2 AI开发agent：朋友圈文案大师
m0_57328981的博客
01-02 219
“Datawhale AI冬令营“动手学AI Agent—task2 AI开发agent：管家阿福
m0_57328981的博客
12-28 128
Datawhale AI冬令营（第二期）动手学AI Agent--Task3：学Agent工作流搭建，创作进阶Agent
qq_26249811的博客
01-02 1132
本文介绍了工作流在Agent开发中的重要性，以及支付宝百宝箱中工作流的应用和设计方法。通过工作流，我们可以将记忆、工具调用、步骤规划等丝滑地结合起来，搭建起完整的Agent框架。文章还以高中学习小助手为例，展示了工作流设计的具体过程，包括选题调研、功能模块设计、组合工作流、模块测试和迭代优化等步骤。
Datawhale AI冬令营 动手学AI Agent
2401_84407045的博客
01-02 859
在百宝箱平台学习使用工作流制作Agent
Datawhale AI冬令营《动手学定制你的专属大模型》
2301_79158493的博客
12-11 766
Alpaca数据格式特点：人类指令字段，可为空。input：输入内容，在开放式任务中可以为空字符串。output：模型标准答案字段，必填。支持多轮对话和上下文逻辑。模型定制的意义提高模型在特定领域的推理能力。节省算力和时间成本。实现更精准、个性化的任务解决方案。微调过程关键点数据集质量决定微调效果：数据需真实、清晰、有代表性。平台选择和模型能力：如讯飞星辰MaaS支持高效微调。结果评估：通过对比测试模型效果。
AI 工具实战测评：从技术性能到场景落地的全方位解析
hello world/linux
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幽冥大陆(五十四)ASR C语言识别到自动化软件——东方仙盟筑基期
cybersnow精通 28 门计算机语言，凭借其超凡的技术能力，成功开发过上万个应用，广泛涉及政府、商业、个人等众多领域，甚至在检察院、环保局、公安局等专业场景中也大放异彩。不仅熟练掌握单片机和物联网开发，在软件架构设计方面更是独树一帜，自创了跨平台软件
12-20 1019
ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）技术在软件自动化命令领域正掀起一场变革。它使得软件系统能够理解人类语言，并依据指令自动执行任务。通过 ASR，用户无需手动输入复杂的命令或进行繁琐的界面操作，只需说出指令，软件就能精准响应。在自动化脚本编写中，ASR 可以实时将语音转化为代码命令。例如，在编写 Python 自动化脚本时，用户说出 “创建一个名为‘data’的列表”，ASR 系统就能将其转化为对应的 Python 代码data = []。
数据分析Agent白皮书：揭秘Data x AI的底层逻辑与未来关键
LyAGent的博客
12-18 913
《2025数据分析Agent白皮书》指出，数据分析Agent正成为AI落地的核心形态，实现从"人人分析"到"人人消费"的转变。白皮书系统解析了其技术架构（包括Query/Document/DeepAnalyze三大Agent能力）、行业实践（能源/制造/零售等领域）及落地路径，强调需突破数据准度、分析深度与消费广度三大挑战。未来，数据分析Agent将深度融入业务流程，推动"洞察即行动"的自动化决策模式。该技术有望彻底改变企业数据消费方式，使数据智能
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
Lab4AI的博客
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本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
全品类电商AI助手诞生，AI试衣+万饰穿戴+图生视频，覆盖全链路
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DreamshopAI升级推出三大核心功能，全面革新电商视觉生产流程：AI试衣功能通过智能识别服装款式和材质，7-15天模特拍摄缩短至几分钟；万饰穿戴功能突破品类限制，精准还原珠宝、箱包等商品的材质细节；图生视频功能将静态图片转化为高质量短视频，大幅降低视频制作门槛。系统基于千万级电商数据训练，能自动适配不同市场需求，并推出AI试衣屏Dreamfit实现线上线下体验闭环。此次升级使AI成为电商运营的核心生产力工具，将传统视觉制作效率提升3倍以上，推动电商行业进入智能化新阶段。
[LLM]AIM: Adaptive Inference of Multi-Modal LLMs via Token Merging and Pruning
天下事有难易乎？为之，则难者亦易矣；不为，则易者亦难矣。人之为学有难易乎？学之，则难者亦易矣；不学，则易者亦难矣。
12-20 557
本文提出AIM框架，一种无需训练的多模态大语言模型(MLLMs)推理加速方法。通过双阶段设计：在LLM前基于相似度合并视觉Token，在LLM内基于注意力重要性剪枝Token，显著降低计算量。实验表明，该方法在视频理解任务中可减少6.8倍FLOPs，在图像任务中保持3.7倍加速的同时维持性能。关键发现包括：75%视觉Token冗余、LLM早期层侧重跨模态融合而后期侧重文本推理、跨帧合并会损害视频理解等。该方法支持动态调整压缩比例，为资源受限环境下的高效多模态推理提供了实用解决方案。
深入NVIDIA Nemotron-3：高效准确的技术、工具与数据深度解析
专注于人工智能领域的小何尚
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摘要：NVIDIA Nemotron-3技术解析 NVIDIA Nemotron-3系列模型为构建专业AI智能体提供了突破性解决方案。该系列采用创新的混合Mamba-Transformer MoE架构，结合状态空间模型(Mamba)的长序列处理能力、Transformer的精确推理和MoE的高效计算，支持高达100万token的上下文处理。模型通过NeMo Gym多环境强化学习框架训练，使智能体掌握复杂任务执行能力。技术亮点包括：1)混合架构实现超长上下文推理；2)开源RL训练环境支持智能体开发；3)原生支
界面重构与本地化实践：凤希AI伴侣的自动化演进思考 凤希AI伴侣2025年12月21日
最新发布
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昨日工作总结：完成凤希AI伴侣三项核心开发：1）重构模型选择界面，实现弹窗式分类展示；2）成功测试本地大模型的OCR功能；3）优化配置数据存储方案，采用本地存储+版本管理提升效率。同时深入探讨了AI工具自动化的本质价值——解放人类创造力。今日计划新增内容管理模块，实现H5页面文案和运营推广文案的系统化沉淀。全文由凤希AI智能生成，展现AI辅助工作的实际应用价值。
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