理想主义的奉献精神是远方的诗,成熟的商业模式是可持续发展的动力,一场关于AI未来的对话正等你加入!
8 月 5 日 19:00,联想集团副总裁、联想智库理事长阿木,与OpenCSG创始人&CEO 陈冉将展开高端对谈,深度对话AI开源开放的发展趋势以及背后的产业变革。

从开源到开放,从 LLM 开源主流化到 Agent 方向新机遇,从技术普惠价值到可持续商业模式,这场直播将围绕这些话题,带来前沿洞察与实践碰撞。
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理想主义的奉献精神是远方的诗,成熟的商业模式是可持续发展的动力,一场关于AI未来的对话正等你加入!
8 月 5 日 19:00,联想集团副总裁、联想智库理事长阿木,与OpenCSG创始人&CEO 陈冉将展开高端对谈,深度对话AI开源开放的发展趋势以及背后的产业变革。

从开源到开放,从 LLM 开源主流化到 Agent 方向新机遇,从技术普惠价值到可持续商业模式,这场直播将围绕这些话题,带来前沿洞察与实践碰撞。
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Android车载桌面开发实战:从CarLauncher源码解析到自定义Launcher开发(Android 11)
本文深入解析了Android 11中CarLauncher的源码架构与核心模块,并提供了从零开始定制开发车载Launcher的完整实战指南。内容涵盖车载桌面的独特定位、驾驶场景优化、多屏协同、动态内容嵌入等核心挑战,以及如何构建符合安全规范、体验流畅的自定义车载桌面应用,是车载应用开发者提升系统级定制能力的实用参考。
6 款电商 AI 图片生成软件实测|国内 + 跨境卖家工具清单
电商 AI 作图工具已经从 "能不能用" 进入了 "好不好用" 的阶段。对于绝大多数卖家而言,现在的 AI 工具已经可以覆盖 60%-80% 的基础商品图需求,显著降低拍摄和设计成本。选择工具的核心逻辑不是 "哪款最强",而是 "哪款最适配你的品类、平台规模和团队能力"。垂直电商工具胜在工作流效率,通用生图工具强在创意上限,模板类工具赢在上手速度。建议根据自身业务阶段,搭配 1-2 款主力工具 + 1 款辅助工具,形成适合自己的视觉生产流程。
逆向分析第一步:如何从HEX文件‘还原’出单片机的原始程序与数据?
本文详细解析了如何从HEX文件逆向分析出单片机的原始程序与数据,涵盖了固件逆向的底层逻辑与实践。通过介绍HEX文件的结构、内存映像重建技术以及专业工具链的使用,帮助读者掌握从十六进制数据到可执行代码的完整流程,适用于嵌入式系统开发和逆向工程领域。
视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界
在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。
(35)远程识别(又称无人机识别)(一)
Ardupilot官网关于《Peripheral Hardware》的翻译 —《(35) 远程识别(又称无人机识别)》。
【异常】Claude Code 第三方API 400报错(thinking type should be enabled or disabled)解决方案
摘要: Claude Code接入第三方API端点时出现400参数错误,主要因新版默认启用的Adaptive Thinking功能与旧版接口参数格式不兼容(需thinking: {type: "adaptive"},但第三方仅支持布尔值)。解决方案为修改本地settings.json配置文件,添加"CLAUDE_CODE_DISABLE_ADAPTIVE_THINKING": "1"环境变量并重启客户端,即可恢复思考模式功能。Adaptive Th
我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型
公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型:把 PDF 发给一个自己部署的图文模型,让它提取发票类型、日期、交易双方和金额,再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统,先看看从部署到调用要走多少步,模型返回的内容能不能帮上忙。
Spine骨骼动画查看器 - Skeleton Viewer
骨骼动画是现代游戏和动画制作中常用的技术之一。Spine骨骼动画查看器(Skeleton Viewer)是一个官方提供的工具,用于查看和调试Spine骨骼动画。本文将介绍Skeleton Viewer的功能和使用方法,并提供相应的源代码示例。通过Skeleton Viewer,开发者可以直观地查看和调试Spine骨骼动画,包括骨骼结构、动画播放和事件触发等。这有助于提高骨骼动画的质量和效果,并加速开发过程。以上代码演示了如何使用Skeleton Viewer查看和播放Spine骨骼动画。
您您这可以把问小白的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗?不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭
第三层是格式编译层。这个决策背后的判断很清晰:一个批量导出工具的价值,不在于“试三次”,而在于你真正用它处理了几十份技术文档、访谈记录或课程讲义之后,它是否值得留在你的工作流里。问小白的会话列表通过分页接口加载,AI导出鸭 在页面运行时建立旁路监听,捕获每一次分页请求返回的完整对话清单,包括会话 ID、标题、时间戳和隐藏的元数据字段。让AI导出回归优雅——这句话说的是:导出不该是体力活,而应该是一次完整的、可预期的文件交付。注意:这里的“批量”指的是左侧列表里的多个独立会话,不是一条会话内的多轮对话。
【DexGraspNet与多指手抓取算法详解】第四章 抓取检测网络架构设计
图 $G=(V, E)$ 包含两类节点:指尖节点 $V_{tip} = \{v_{tip}^i\}_{i=1}^{N_{finger}}$ 与物体表面节点 $V_{obj} = \{v_{obj}^j\}_{j=1}^{N_{surf}}$。节点特征包含位置 $x \in \mathbb{R}^3$ 、法向 $n \in \mathbb{R}^3$ 及视觉特征 $f \in \mathbb{R}^d$。
lammps案例:热导率模拟案例讲解(NEMD方法)
lammps计算热导率大体可以分为三种方法:EMD、NEMD、rNEMD。 本文介绍非平衡模拟(NEMD)热导率的计算方法。 NEMD下热导率计算公式为: k=dQ*dZ/dt k:热导率 dQ:能量通量。 dT/dZ:温度梯度。 非平衡态下计算热导率的原理是在材料的两端或者中间设置热源和冷源。 在热源输入热量,在冷源抽取等量的热量,在这个过程中计算材料内部会有热量的传递,产生温度梯度。 在lammps模拟中得到能量通量和温度梯度,代入公式即可求得热导率。 热量的输入方式有多种,如fix langevin
在Codex 让AI模型 拥有长期智能记忆
本文介绍Claude-Mem V15新功能——智能记忆召回,解决AI遗忘、重复提示、执行不一致等问题。通过本地部署claude-mem,实现自动记录决策(如数据库选型)、跨会话智能召回,支持记忆写入、检索、遗忘全流程闭环。相比传统记忆方案,其基于Hooks自动捕获工具调用,结构化存储,可追溯、可共享、可清理,显著提升工程效率与协作一致性,是长期项目中理想的“工作黑匣子”与“工程脑”。
3.7 改造模型:为GPT添加一个分类头(Classification Head)
本文介绍如何改造GPT模型用于文本分类任务。主要内容包括: 分类头设计思路:GPT作为语言模型需要添加分类头才能适应分类任务,类似于为语言大师添加裁判功能。 序列表示选择策略: 分析三种常见方法(CLS标记、平均池化、最后词元表示) 推荐使用最后词元表示,因其最能反映GPT的单向信息流特性 代码实现: 构建GPT2ForSequenceClassification类 包含预训练GPT主体和线性分类头 使用attention_mask智能定位句子结尾 通过高级索引提取最后词元特征 该方法通过简单改造使GPT模
医疗 AI 有两种,别混着谈:一个改流程,一个改范式
InfoXMed 是面向医生、医学生和医学科研人员的 AI 医学工具平台,提供文献检索、全文翻译、AI 解读、指南查询和题库练习等功能,辅助临床学习、科研汇报与医学备考。原文是日本医学会杂志(JMA Journal)的一篇综述(Review Article):基本事实:这一点必须先说清:这篇论文提出的是一个研究纲领。它文中的"预测"指的是科学设想,不是可以拿来用的临床预测能力。文中甚至自己承认了一个硬缺口(见第三节)。本文只谈它的术语辨析与科学方法论,不转述任何可作为临床依据的预测或处置主张。这篇论文的全部
文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
AI Agent之核心框架
A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正
河道漂浮物目标检测数据集
目标检测,yolo,河道漂浮物目标检测数据集
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化
本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。
大模型 Embedding 与向量相似度详解
Embedding 解决的问题:计算机不懂文字,但懂数字│▼文本 → 向量(1024维浮点数数组)│▼相似度解决的问题:怎么判断两个向量(文本)有多接近│▼余弦相似度:看向量方向的夹角,越接近0°越相似│▼最终效果:语义搜索——理解意思,而非字面匹配一句话总结:Embedding 把文字变成数字,余弦相似度比较数字的方向,两者结合实现了"理解语义"的搜索。
AI前沿日报 · 2026-11-04 | 祛魅时刻:Astra“纯读权重“神话的崩塌
①Astra"裸权重通吃"被spaCy创始人Honnibal精准祛魅——仅1/3实验真裸读,数学能力提升依赖Python+50次迭代;②Simon Willison用Qwen 3.8-27B端侧复现权重空间编程;③Nvidia开源Auto-Ontology自动知识图谱;④$800开源全域抓取机器人Stringman;⑤OpenAI悄然重开Codex训练开关引信任危机;⑥DeepMind发布Gemini 4 Argon机器人基础模型;⑦美国科技巨头隐性AI债务达3.2万亿美元,6个月增90%。
GPT-1 架构和计算细节
下面配合框图,对 GPT-1 的每个组件做公式展开 + 数值实例(配置:12 层 × 768,12 头,FFN 3072,词表 40478,共 117M 参数)。GPT-1 把翻译模型的编码器-解码器砍掉一半,只留解码器,然后以"预测下一个词"为目标在 BooksCorpus 上预训练。与 2017 原版的四个架构差异(框图中标 ★):h0=E[token]+Epos[position],E∈R40478×768, Epos∈R512×768h^0 = E[\text{token}] + E_{pos}[\
终端 AI 审计与 “龙虾” 类智能体风险治理:从可见性到闭环溯源
生成式 AI 办公普及之后,数据泄露风险逐步下沉到终端。员工将合同、源代码、客户资料粘贴至公有大模型,以及龙虾(OpenClaw)这类本地开源 AI 智能体的滥用,成为企业安全新挑战。传统网络边界防护存在审计盲区,本文从风险链路拆解、核心能力模型、分级治理策略、落地踩坑点以及技术局限性多角度,分享终端侧 AI 安全治理的实践思路。
2.53 基于极稀疏指纹的室内定位注意力图元学习
该论文发表于IEEE Transactions on Mobile Computing(TMC)2026年6月,面向极稀疏指纹条件下的WiFi室内定位,针对指纹采集人力成本高、标记指纹稀缺时定位精度大幅下降的痛点,提出注意力图元学习模型AGML(Attentional Graph Meta‑Learning),结合图神经网络、元学习、两种指纹数据增强与分布对齐技术,在标记指纹极少的场景实现高精度室内定位,同时公开了多套真实+仿真定位数据集用于基准测试。场景:二维室内空间,障碍物造成信号遮挡,
语音识别与语音合成的技术原理及应用
语音识别 #语音合成 #人工智能 #大模型。语音识别与语音合成的技术原理及应用。一、语音识别的核心原理。二、语音合成的核心原理。三、工程落地的主要难点。五、需要关注的现实问题。
设计师工作室 GEO 实操:如何提升 AI 实体推荐概率
设计工作室 GEO 的本质,是把创意服务转化为 AI 可理解的结构化信息。核心动作可归纳为:区分事实与审美、建立实体图谱、预判用户提问、输出脱敏内容、搭建多信源、持续测试验证。梳理工作室的 6 个实体属性:品类、城市、流程、边界、团队、渠道。在官网或作品集平台发布至少 3 篇结构化项目复盘,只陈述事实。输出 1 篇「设计报价影响因素」科普内容,覆盖甲方高频提问。争取 1 次行业媒体或本地媒体专访,形成第三方信源。每周用「XX 城市 + 品类 + 设计工作室推荐」指令测试,记录出现频率。
AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比
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深入理解 Transformer:Decoder 与 Masked Attention 速查手册
写Decoder时直接套用Encoder自注意力代码,训练loss秒降、推理却不会生成?😵 这份速查手册按“症状→诊断→改法→代价→边界”组织,30秒帮你定位masked_fill、tril、causal_mask的正确写法,附可跑代码与对照表,让你彻底搞懂“为什么不能看到未来”。🔧
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