人力是有限的，机器是无穷的，1分钟为每个机器加上 AI 智能体

最新推荐文章于 2025-12-05 18:47:49 发布
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非常香，完全平替 Claude Code

AI人工智能与自动驾驶：重塑未来交通格局
AI智能探索者的博客
04-26 836
随着科技的飞速发展，AI人工智能与自动驾驶技术正逐渐成为交通领域的核心变革力量。本文章的目的在于全面剖析AI人工智能与自动驾驶技术的原理、应用及对未来交通格局的影响。范围涵盖从基础的概念讲解到具体的算法实现，从实际的应用场景分析到未来的发展趋势展望。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍核心概念与联系，让读者对AI人工智能与自动驾驶有基本的认识；接着讲解核心算法原理和具体操作步骤，通过Python代码详细说明；然后介绍数学模型和公式，并举例说明其应用；之后进行项目实战，包括开发环境搭建、源代码实现和代码解读。
AI智能体在识别优质成长股中的应用
欢迎来到我的优快云空间！这里聚焦AI大模型应用实战，分享前沿技术、实战案例与开发经验。
03-24 967
本文章的主要目的是深入研究AI智能体在识别优质成长股方面的应用，详细阐述其原理、方法和实际操作流程。通过分析相关技术和案例，为投资者、金融从业者以及对金融科技感兴趣的人员提供全面的知识和实用的指导。范围涵盖了从AI智能体的核心概念到具体的算法实现，再到实际的项目应用和市场场景，同时也涉及到相关的工具、资源和未来发展趋势等方面。背景介绍：阐述文章的目的、预期读者、文档结构概述和术语表。核心概念与联系：介绍AI智能体和优质成长股的核心概念，以及它们之间的联系，并给出文本示意图和Mermaid流程图。
【收藏必备】AI智能体工作流：原理、模式与实战案例详解
2401_85375186的博客
08-29 931
本文全面解析了AI智能体与智能体工作流，介绍了智能体的三大核心组成部分：推理、工具和记忆，以及智能体工作流的三大模式：规划、工具使用和反思。文章深度剖析了智能体式RAG这一关键用例，对比了其与传统RAG的优势，并探讨了智能体工作流在研究助理、编码助手等领域的应用。同时，文章还客观分析了智能体工作流的优势与挑战，为开发者提供了实用的指导。
Oracle推出13个新AI智能体增强HR自动化功能
zhidingkeji的博客
09-18 673
Oracle推出13个新AI智能体增强HR自动化功能
李宏毅《生成式人工智能导论》| 第1讲：什么是生成式人工智能
好好学习天天向上
06-19 1030
问题：深度学习怎么解生成式人工智能的问题？可以将。
一文搞懂智能体工作流 (Agentic Workflows)：从核心模式到实战用例，附示例深度解析
大模型研究中心
08-27 2977
一文搞懂智能体工作流 (Agentic Workflows)：从核心模式到实战用例，附示例深度解析
如何快速搭建属于你的企业AI智能客服，仅需3步
weixin_53937255的博客
01-12 980
以上图“如何安装mysql”这个问题举例，在传统智能客服开发中，要确保回答准确，需整理繁琐的数据，需涵盖各种场景和异常，需要先检索问题关键字（需要用到模糊查询或者是正则表达式等），再到数据库找到对应的答案，而且答案通常比较固定，无法适应灵活的需求，到这一步，工作量已经相当巨大了，如果想再回答点注意事项、怎么卸载、多轮对话以及异常处理等，就需要更大的工作量去实现这一功能。每一个用户需求，背后都有着千奇百怪的问法，为了尽可能覆盖这些情况，需要整日埋首于代码的海洋，编写着似乎无穷无尽的判断逻辑。
人工智能(2)————————详谈机器学习
2301_79704829的博客
10-23 974
我在该文章中对机器学习的各大热门部分都做了介绍和一部分的详细解释（本来是想全部都做解释的，结果发现篇幅太长了，作者水平有限꒰ ๑͒ óｪò๑͒꒱）分成了有监督学习，无监督学习，概率图模型，神经网络和强化学习。严格来说，有监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的三大基础学习方法，而概率图模型是描述了模型训练时不同多维变量直接独立关系的概率图，而神经网络就是基于脑神经元的构造提出的一种优化训练模型的方法，这五大部分共同构成了机器学习，使其到现在能很好的处理各种各样复杂的抽象问题。
如何引导机器？如何面临人机结合？《​人工智能与人类未来》
乐生活与爱IT
04-01 1万+
［微信公众号　乐生活与爱］公众号曾转载过蔡恒进教授的奇文|意识如何演化?机器何时有自我意识?《附着与隧通-心智的工作模式》，值得反复也读。我上周听了由北京大学博古睿研究中心、中国人民大学哲学院、中国人民大学哲学与认知科学交叉平台、服务器艺术联合主办的“贞下起元:真实之虚幻 虚拟之现实”论坛，尤其是朱嘉明和段永朝等老师的演讲，引起了我的思考和问题：我们该如何面临将要到来的人...
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 1020
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。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 864
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1129
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。
人工智能的基石之三：硬件
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 472
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
AI泡沫什么时候破？
脑极体
12-04 482
而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。
昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南
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【AI是否能替代IT从业者？】
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
12-03 1051
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。
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
Azhiyuanshijie的博客
12-04 258
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
【农作物谷物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
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子午的博客
12-05 653
农作物谷物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对11种常见的谷物图片数据集（‘大米’, ‘小米’, ‘燕麦’, ‘玉米渣’, ‘红豆’, ‘绿豆’, ‘花生仁’, ‘荞麦’, ‘黄豆’, ‘黑米’, ‘黑豆’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。
AI学习笔记整理（25）—— 计算机视觉之目标检测
斯丝2011的博客
12-02 979
•在feature map上滑动窗口•建一个神经网络用于物体分类+框位置的回归•滑动窗口的位置提供了物体的大体位置信息•框的回归提供了框更精确的位置。
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