新增AI辅助设计学习，电商场景应用！

最新推荐文章于 2025-12-03 20:31:34 发布
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#人工智能 #学习

 Datawhale发布 

学习新增：Datawhale AI秋训营

AI秋训营是Datawhale在秋季发起的大规模AI学习活动，旨在联合高校、企业资源和开源社区力量，为学习者提供项目实践和学习机会，提升他们的专业能力和就业竞争力。

这期新增学习方向：用AI辅助设计，AI在电商场景的应用。

Datawhale AI秋训营 x 阿里云AI实训营

背景：电商服饰商家要上线新产品时，传统的产品实拍模式往往成本高、效率低。

思考：是否可以使用AI辅助电商设计，实现通过文字指令即可修改服饰细节、替换营销信息、优化视觉风格，提升素材的复用性和生成效率？

💡 学习任务：

  1. 实践一：电商模特图生成：文生图提示词技巧

  2. 实践二：电商OOTD图编辑：图像编辑模型应用

  3. 实践三：妙用模板快速出图：文生图工作流 + 模版使用技巧

📚 学习资源：

  • 阿里大模型推理抵扣：每个模型开通可获得百万tokens

  • 视频生成资源：通义万相-生图/视频模型抵扣

  • 新手入门课程：零基础小白快速上手AI应用搭建

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Datawhale
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AI辅助决策支持系统架构设计方法论：DDD驱动的决策系统模块划分实战
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AI辅助决策支持系统（AIDSS）是企业应对数据爆炸与复杂决策的核心工具，但传统架构常因业务语义缺失技术与业务脱节陷入"功能堆砌"陷阱。本文提出DDD驱动的AIDSS架构设计方法论，以领域模型为核心，通过限界上下文隔离决策场景聚合根封装决策一致性子域划分对齐业务价值，解决AIDSS的可扩展性、可维护性与业务适配性问题。文章结合实战案例，从概念基础、理论框架到模块划分落地，完整呈现DDD如何将"模糊的决策需求"转化为"可执行的系统架构"，为企业构建高适配性AIDSS提供可复制的路径。业务语义显性化。
AI的提示词专栏：Prompt 与传统机器学习特征工程的异同
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AI应用架构师如何开展主动学习实践？看这里！
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主动学习是一种机器学习范式，其核心特征是学习系统能够主动地从未标记数据池中选择最有价值的样本进行标注，而非被动接收随机或固定的标注数据。从数学角度，我们可以将主动学习形式化定义如下：一个小规模的初始标注数据集DLxiyii1mDL​{(xi​yi​i1m​，其中xix_ixi​是样本，yiy_iyi​是对应的标签一个大规模的未标注数据集DUxjj1nDU​xj​j1n​，其中n≫mn \gg mn≫。
AI原生应用持续学习平台架构设计与实现
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随着ChatGPT等生成式AI的普及，AI应用正从「功能辅助型」向「原生智能体」进化。传统AI应用的「训练-部署」单次生命周期已无法满足需求：电商推荐系统需要适应用户购物偏好的季度变化，智能客服需要理解新出现的网络用语，医疗诊断模型需要学习最新的临床研究数据。本文聚焦「持续学习平台」这一关键基础设施，覆盖从架构设计到工程实现的全链路知识，帮助开发者构建支持模型持续进化的AI原生应用。本文将按照「概念拆解→原理分析→架构设计→实战落地」的逻辑展开：首先用生活场景解释「持续学习」的核心矛盾；
国内主流AI 大模型架构及应用场景深度分析 2024
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*“日日新 SenseNova”大模型体系，**提供自然语言、内容生成、自动化数据标注、自定义模型训练等多种大模型以及能力，结合决策智能大模型，为 AGI 实现提供重要起点。除语言大模型“商 量 SenseChat”外,“如 影SenseAvatar”、“琼宇 SenseSpace”、“格物SenseThings”、“秒画 SenseMirage”一系列生成式 AI 模型，能够在文生图创作、2D/3D数字人生成、大场景/小物体生成实现应用。
电商行业中的AI技术应用分析
AI天才研究院
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超干货！如何设计基于Agent的AI应用系统
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随着我们对人工智能的研究，我们越来越开始理解人类大脑的工作原理。本文通过对复旦论文的解读，提出了一种可以实现自执行的任务处理系统架构。一个agent本身的实现可以很复杂，但是在概念上，它只是一个“input -> agent -> output”的处理单元，是非常简单的。随着我们在技术上的深入，我们会越来越接近AI编程。就如上文展示的一样，将来，在AI系统的基础上，我们只需要使用非常简单的自然语言，就能设计出以目标为导向的任务，而无需关心它的具体实现，以及它的内部原理。
互联网大厂Java求职面试实战：电商场景核心技术与AI应用解析
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本次面试发生在一家互联网大厂，面试岗位为Java开发，聚焦电商场景。面试官严肃认真，求职者谢飞机则是个技术水货，对简单问题能回答准确，复杂问题则含糊其辞，面试过程生动有趣。
AI原生应用领域持续学习：构建技术知识体系
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【AI+金融】从零了解大模型在银行的应用：中行100+场景实践解析！大模型应用
Trb201013的博客
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中国银行2025年上半年推进数字化转型，大模型已在营销、客服、运营等100多个场景落地应用，部署DeepSeek-R1、Qwen3等系列模型。科技支撑方面，推进40个战略项目建设，云平台服务器达4万台。同时与华为签署金融科技战略合作，但高管层人事变动频繁，包括CIO和多名副行长离任。
AI应用架构师必看！企业AI培训体系从0到1搭建全流程（附落地模板）
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AI人工智能领域深度学习的在线学习方法
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深度学习是AI领域最热门的技术方向之一，从人脸识别到ChatGPT，其应用已渗透到生活的每个角落。但很多人在学习时遇到“资料太多无从下手”“理论听懂了但不会写代码”“学完就忘”等问题。本文聚焦在线学习场景，覆盖从0到1入门、进阶实战、持续提升的全流程，帮你用最少的时间成本建立系统化的深度学习知识体系。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
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在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
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向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
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minhuan的专栏
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本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
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本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
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研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
【AI是否能替代IT从业者？】
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博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
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2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
AI驱动的网联自动驾驶汽车网络安全测试方法
NewCarRen的博客
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本文综述了网联自动驾驶汽车(CAV)网络安全测试面临的挑战与解决方案。随着CAV普及，网络攻击风险加剧，现有渗透测试方法面临测试环境成本高、专业人才匮乏等挑战。研究表明，人工智能(AI)在传统行业渗透测试中展现出缩短时间、提高效率的优势，但在CAV领域应用仍存在明显缺口。文章重点分析了强化学习等AI算法在渗透测试中的应用潜力，指出创建仿真环境是测试AI模型有效性的可行方案。开源工具VEINS被推荐为合适的仿真平台，其Python/C++接口便于AI模型集成。研究认为，若证实AI方法有效，可扩展应用于完整CA
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