AI 代码远征季 | 「CloudBase AI ToolKit」征文大赛进行时

CloudBase AI ToolKit征文大赛开启
原创 已于 2025-06-24 22:36:12 修改 · 1k 阅读 · 23 ·
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#AI #征文 #人工智能 #vscode #小程序

于 2025-06-24 15:38:39 首次发布

@所有开发者，准备好开启一场史诗级 AI 代码远征了吗？你的任务清单如下：

1、拒绝重复造轮子，打开任一一款AI Coding工具；

2、交给 CloudBase AI Toolkit；

3、打造真正具有落地能力的商业级应用！

「CloudBase AI ToolKit」是腾讯云开发CloudBase （面向AI 开发一站式应用开发工具）的新能力，它无缝适配主流 AI 编程工具（如Cursor、CodeBuddy、Trae、WinSurf等），它能自动帮你生成可直接部署的前后端应用+小程序，并一键发布到腾讯云开发，让你通过简单 Prompt 即可完成大量具备商业价值的应用开发、上线和运营。

当你在Cursor/ VSCode GitHub Copilot/WinSurf/CodeBuddy/Augment Code/Claude Code等AI编程工具里写代码时，它能自动帮你生成可直接部署的前后端应用+小程序，并一键发布到腾讯云开发 CloudBase。

无论你是代码大神还是开发新手，只要你有想法、敢实践，就有机会瓜分万元奖金池！加入本期AI代码远征季，打造属于你的商业级应用🏆

前置准备：

👉🏻 安装 AI 开发工具

例如 Cursor | WindSurf | CodeBuddy 等

👉🏻 开通腾讯云开发CloudBase

前往云开发CloudBase官网（tcb.cloud.tencent.com），开通并创建环境（新用户可开通一个免费环境），然后根据云开发相关文档、教程进行开发

👉🏻 快速初始化或增强你的项目

为你准备了内置云开发最佳实践和 AI IDE 规则的项目模板

👉🏻 配置你的 AI IDE

👉🏻 开始开发

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EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
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强化学习人形机器人奖励函数分析
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PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的跟随精度。这种设计是现代机器人控制领域的标准范式。形式，在总奖励计算中通常会被赋予。
CloudBase AI Toolkit
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### CloudBase AI Toolkit 使用指南与配置教程 CloudBase Framework 是一个云原生一体化部署工具，能够帮助开发者快速构建和部署基于无服务器架构的应用程序[^1]。此外，CloudBase 提供了服务端云函数、数据库、存储、托管、CDN 等核心能力，并配备了强大的开发工具、一体化部署、云端调试等功能[^2]。以下为 CloudBase AI Toolkit 的安装、配置及使用指南。 #### 1. 安装 CloudBase CLI 工具 在开始之前，请确保已安装 Node.js（版本 >= 10.0）。接下来，可以通过 npm 安装 CloudBase CLI： ```bash npm install -g @cloudbase/cli ``` 安装完成后，运行以下命令检查是否成功安装： ```bash cloudbase --version ``` 如果显示版本号，则表示安装成功。 #### 2. 初始化项目 通过以下命令初始化一个 CloudBase 项目： ```bash cloudbase init ``` 此命令会引导用户完成项目配置，包括选择模板、设置环境变量等。 #### 3. 配置 CloudBase 环境 在项目根目录下找到 `cloudbase.config.json` 文件，编辑其中的配置项以适配自己的需求。例如： ```json { "envId": "your-env-id", "region": "ap-guangzhou", "functions": [ { "name": "ai-function", "handler": "index.main", "runtime": "Nodejs14" } ] } ``` - `envId`: 替换为你的 CloudBase 环境 ID。 - `region`: 替换为你希望部署的区域。 - `functions`: 定义需要部署的云函数及其运行时环境。 #### 4. 部署 AI 模型或服务 假设你已经有一个预训练的 AI 模型或服务代码，可以将其封装为云函数并部署到 CloudBase 平台上。以下是一个简单的示例代码片段，展示如何在 Node.js 中加载模型并提供 RESTful API 接口： ```javascript const tf = require('@tensorflow/tfjs-node'); exports.main = async (event, context) => { const model = await tf.loadLayersModel('file://model.json'); const input = tf.tensor2d(event.data, [1, model.inputs[0].shape.slice(1)]); const prediction = model.predict(input); return prediction.arraySync(); }; ``` 将上述代码保存为 `index.js` 文件，并确保模型文件（如 `model.json` 和相关权重文件）位于同一目录下。 #### 5. 测试与调试 部署完成后，可以通过以下命令测试云函数： ```bash cloudbase call ai-function --data '{"data": [1.0, 2.0, 3.0]}' ``` 这将调用名为 `ai-function` 的云函数，并传递 JSON 数据作为输入。 #### 6. 集成其他功能 CloudBase 支持多种开发语言，包括 JavaScript、TypeScript、Node.js、Python 和 Java 等[^2]。如果你的 AI 模型是用 Python 编写的，可以选择 Python 运行时环境进行部署。 此外，CloudBase 还提供了数据库、存储、托管、CDN 等功能，可以与 AI 模型无缝集成，进一步提升应用性能和用户体验。 ---
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