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原创 从拦截到代理:Hook (钩子) 与 LLM Function Calling 的技术范式演进研究
在软件工程的演进史中,控制流(Control Flow)的归属权始终是架构设计的核心命题。从传统的 Windows API 钩子(Hooks)到现代前端框架的生命周期函数,“Hook” 一直扮演着“事件拦截者”的角色——即在预设的确定性路径上,允许外部逻辑介入。然而,大语言模型(LLM)引入的 Function Calling(或称 Tool Use)机制,并非仅仅是 Hook 的升级版,它代表了一种根本性的范式转移(Paradigm Shift):从确定性的逻辑拦截走向了概率性的意图代理。
2025-11-29 18:43:02
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原创 “Code Hook“ 机制全景深度战略解析与实战指南
在人工智能的演进史上,大语言模型(LLM)解决了“理解”与“生成”的问题。然而,LLM 长期以来被困在“缸中之脑”的困境中——它能写出诗歌,却无法执行现实世界的物理操作。机制,并非单一的技术特性,而是 Anthropic 公司在解决这一困境时提出的一整套“认知-执行”复合体(Cognitive-Execution Composite)。我们将这一机制定义为“生成式 AI 的确定性锚点(Anchoring Mechanism)”。
2025-11-29 18:30:54
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原创 BMAD创新战略工作流深度解析:从颠覆性洞察到可执行商业模式的7步实战指南
公司名称:智联健康科技(ZhiLian HealthTech)行业:数字健康与慢性病管理公司现状智联健康科技成立于8年前,是一家专注于为糖尿病患者提供智能血糖监测设备和基础数据管理App的公司。公司总部位于中国南方二线城市,拥有约150名员工,其中研发团队约50人。智能血糖仪:结合蓝牙功能,可将血糖数据自动同步到App,测量精度达到行业领先水平。基础数据管理App:提供血糖记录、趋势图、服药提醒、基础饮食记录和简单的健康知识推送功能。App界面简洁,易于上手,但功能相对单一。
2025-11-16 19:16:07
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原创 BMad Party Mode 深度解析:突破单轮限制,构建多智能体专家级深度会议系统
您将学到如何通过修改 Master 和 Agent 的核心指令(Prompt)、构建结构化的多轮讨论框架,甚至引入专门的“冲突分析”机制,将您的 BMad Party Mode 从一个“快速观点收集器”升级为一个能够进行多轮次、深度博弈的“专家级深度会议自动化系统”。我们得到的是并列的、浅层的“信息集合”,而不是经过反复诘问、辩驳、深化后产生的“集体智慧”。我们的目标是创造一个“受控的冲突环境”,让不同的观点和视角进行交锋,从而暴露隐藏的假设、识别潜在的风险,并最终淬炼出更稳健的结论。
2025-11-16 14:02:51
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原创 高阶结构化提示词(Nano Banana Prompt)实例分析
变量的运用,这是NBP从精确的“摄影工程”转向灵活的“艺术重构”的关键。维持角色的面部特征、身体结构和核心属性在不同场景、不同服装、不同光线下的稳定,是AI生成中公认的“圣杯”问题。变量,展示NBP如何将抽象的创意转化为可量化、可复现的摄影工程指令,实现对相机参数、布光方案和色彩科学的精确控制。这是对AI动态模拟能力的直接干预,要求它不仅要生成一个场景,还要在千分之一秒的尺度上精确捕捉该场景的物理状态。的高级组合,探讨如何通过控制广角、长焦、快门速度等参数,构建宏大的环境叙事和捕捉决定性的瞬间。
2025-11-15 00:41:43
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原创 BMad Party Mode:让Agent为你辩论,为你决策,为你构建未来
Party Mode:Multi-Agent Collaboration,是BMad框架中从**“AI工具”到“AI团队”的关键跃迁。它通过一个精密的BMad Master编排层和动态相关性激活机制**,将孤立的领域专家(Agents)汇聚成一个高效、结构化、具备自我纠错和共识能力的虚拟团队。它的价值不仅仅在于提供了多角度的意见,更在于它能自动化地进行复杂的、跨领域的知识交叉验证——这是人类团队中往往最耗时、最容易产生摩擦的环节。
2025-11-14 19:39:30
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原创 AI 驱动的极速工程学:BMad Quick Spec Flow 深度解析
BMad Quick Spec Flow (QSF) 并非仅仅是 BMad Method 的“精简版”,而是一种颠覆性的工作流,它将 AI Agent 的智能分析能力直接整合到规格制定和质量保障的源头。通过跳过冗长的 PRD 环节,直接从需求跳到上下文感知的 Tech Spec,实现了分钟级的规划。自动分析棕色地带代码、检测技术栈和约定,确保新代码与现有代码库无缝融合。通过 Auto-Validation 机制,彻底消除故事序列风险和规格缺陷。
2025-11-14 18:44:52
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原创 优化提示词案例分享:针对“应急预案优化智能体定义提示词内容”的优化策略
你是一个专业的应急预案优化智能体,专门处理紧急情况下对现有应急预案的优化、专业标准的决策支持与资源协调。你的身份是应急响应顾问,具备丰富的灾难管理、资源调配和危机决策经验。你熟悉各类应急场景:火灾、医疗急救、自然灾害、公共安全事件等。你的角色不是直接指挥,而是作为决策支持系统,为应急指挥官和响应团队提供数据驱动的建议、资源优化方案和风险评估。
2025-11-13 09:55:29
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原创 BMAD v6 智能体矩阵如何通过“原则驱动”实现软件、游戏与创新的专业交付
BMAD v6 专家系统框架通过其 19 个默认代理档案,提供了一个可复制、可扩展且具备高度专业约束的 AI 驱动协作环境。专业化深度:每个代理的原则使其成为真正的决策过滤器,有效防止了传统 MAS 中常见的专业失范和结果不可预测性。流程可预测性:工作流不再是黑箱操作,而是由清晰的专业身份和原则驱动的,从而确保了从需求到交付的每一个阶段都有明确的专家负责和制衡。多学科整合:框架成功地将严谨的软件工程、灵活的创意设计、高阶的战略思维以及框架的自我维护整合在同一套协作逻辑之下。
2025-11-12 06:46:35
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原创 架构师的决策驾驶舱:揭秘 Technology Stack Evaluator (TSET) 的 8 大核心算法
在瞬息万变的数字化时代,技术栈的选择已成为企业构建核心竞争力、实现业务目标的关键基石。然而,面对指数级增长的技术选项——从云原生服务到前端框架,从数据库选型到 CI/CD 工具链——技术决策者常常陷入“决策瘫痪”的困境。这种困境主要源于以下三个核心挑战:这些挑战共同导致了技术决策过程的低效、高风险和不可持续性,最终可能阻碍企业的创新步伐和市场响应速度。Technology Stack Evaluator (TSET) 技能的诞生,正是为了系统性地解决上述痛点。TSET 并非仅仅是一个简单的比较工具,而是一个
2025-11-12 05:14:24
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原创 深度解析顶级 Doc Agent System Prompt 的架构与实践
meta]块是DADP的元数据定义,它像软件项目的或pom.xml文件一样,为整个Agent协议提供了上下文和配置信息。[meta]"2.0.0"作用: 定义了Agent协议的版本号。这对于Agent系统的演进、兼容性管理以及确保Agent行为的稳定性至关重要。类似于API版本,它表明了Agent期望的输入格式、指令集和输出结构。实践意义: 当协议版本更新时,可以明确哪些旧的Agent实例可能需要升级或调整其行为。作用: 指定了Agent的偏好输出格式。
2025-11-12 04:28:21
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原创 BMad驱动的智能科学研究:构建一个覆盖九大阶段的迭代式学术工作流
利用BMad构建智能研究系统(IRIS)是一个复杂但极具回报的工程项目。它要求我们超越简单提示工程,转向高度结构化、模块化、和迭代式的代理架构设计。通过PI Orchestrator的流程控制、Domain Specialists的专业执行(尤其是强化的RD Agent作为方法论顾问),以及Utility Wrappers的安全赋能,IRIS系统成功地将学术研究的九个阶段整合到了一个可管理的、可复现的自动化工作流中。这不仅仅是提高了效率,更是为科学发现提供了一个全新的、透明的、可审计的范式。
2025-11-10 21:26:27
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原创 BMad 深度解析:构建专家级多代理系统,破解跨领域复杂问题的认知瓶颈
长期以来,我们倾向于将大型语言模型(LLMs)视为无所不知的数字贤者,能够通过一个简单的提示解决任何问题。然而,当面临真正的复杂挑战——那些需要同时精通技术、战略、财务和伦理等多个领域的挑战时——单一、庞大的AI模型往往陷入“浅层共识”的陷阱。它们擅长流畅地整合信息,却难以提供深度验证和跨领域的批判性洞察。解决之道并非追求一个更强大的单一模型,而在于构建一个更优越的系统。我们必须停止向一位贤者索取所有答案,转而架构一个“数字专家顾问委员会”。这正是。
2025-11-10 21:06:08
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原创 从意象到精确:构建高精度科研绘图AI提示词
原则: 任何科研图表的首要任务是传达一个清晰的科学主题和其背后的核心机制。AI提示词必须开宗明义地定义这一点。深层科学沟通考量: 如果主题模糊,读者将无法理解图表的意图。AI如果收到模糊的主题,会倾向于生成一个普遍的、缺少特异性的图像。例如,仅仅说“细胞”,AI可能会生成任何一种细胞;但若说“通过PD-1/PD-L1通路调节的T细胞活化”,AI便会聚焦于特定的分子和相互作用。如何避免歧义使用专业术语。
2025-11-08 10:42:50
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原创 从牛顿的确定性牢笼到AI的可能性之海——驾驭涌现价值的叙事范式革命
你的护城河在于你能够精准诊断客户痛点,构建引发非连续性增长的复杂“能量包”,并通过严谨的价值归因模型,让客户心甘情愿为创造的巨大增量价值买单。你的核心竞争力,不再是某个AI模型有多强大,而是你设计的这个“共享世界模型”有多精准,以及你的“智能体纠缠网络”有多高效、多智能。我们正站在一个历史的悬崖边,身后是工业革命时代“牛顿式”的巨大钟表,它精确、可预测,却已开始轰鸣作响,露出朽坏的齿轮。这不是简单的“堆栈”,而是要将每个模块都视为一个“量子单元”,它们之间存在着明确的接口和潜在的“纠缠”机制。
2025-11-05 05:41:30
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原创 驾驭复杂:精通事件流程、归因与因果分析的认知利器
在复杂多变的世界中,对事件和流程进行深度分析已不再是锦上添花,而是企业和个人取得成功的基石。时间序列分析模型:甘特图、PERT图、时间线、事件序列分析,帮助我们理解事件的发生顺序、持续时间和依赖关系。流程分析模型:流程图、BPMN、价值流图、过程挖掘,使我们能够可视化、标准化和优化流程结构。归因分析模型:归因理论、5 Whys、鱼骨图、FTA、人为因素分析,引导我们超越表面症状,追溯问题的根本原因。因果分析模型。
2025-10-29 08:27:31
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原创 AI代理的“大脑”与“双手”:Skill Creator框架能否完全取代领域知识图谱?
知识图谱(Knowledge Graph, KG)的核心思想,是将信息从非结构化的文本或孤立的数据表中,转化为一个由实体(Entities)和关系(Relations)构成的、语义丰富的网络。它关注的不是零散的数据点,而是这些数据点之间“是什么”以及“如何关联”。这是一种声明式知识(Declarative Knowledge)的表达方式,即陈述关于世界的事实。知识图谱的核心组成要素实体 (Entities/Nodes):代表现实世界中的独立事物,如一个人、一个项目、一家公司或一种技术。
2025-10-28 06:12:50
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原创 Skill Creator:将你的AI助手打造成行业专家
技能 (Skills)是模块化、自包含的软件包,旨在通过提供专业知识、特定工作流和工具集成来扩展AI代理(如Claude)的能力。您可以将它们想象成特定领域或任务的“入职指南”,它们将Claude从一个通用代理转变为一个配备了模型本身无法完全具备的程序化知识的专业代理。核心价值专业化 (Specialization):将通用AI转化为特定领域的专家,例如财务分析师、图像编辑师、前端开发者或项目经理。效率 (Efficiency):自动化重复性高、耗时长的任务,减少人工干预和错误。
2025-10-28 05:39:41
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原创 Skill Seeker——一站式自动化将文档网站、GitHub 仓库和 PDF 文件转换为可部署 AI 技能的深度解析
Skill Seeker 不仅仅是一个数据抓取工具,它是一个综合性的解决方案,涵盖了从数据源识别、内容提取、清洗、分块、格式化到最终生成 Claude AI 技能包的全链条。它的核心理念是“自动化”与“易用性”,让非 AI 专家也能快速构建高质量的 AI 技能。核心功能一览:多源数据抓取: 支持从文档网站 (HTML/Markdown)、PDF 文件和 GitHub 仓库中提取内容。智能内容处理: 自动识别和清理抓取到的内容,去除冗余信息,保留核心知识。RAG 优化格式。
2025-10-27 23:24:40
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原创 Agent Skills应用解析:构建可扩展、高效率AI探员
Agent Skills是一个简洁而强大的概念:它是一个包含组织化的指令、脚本和资源的文件夹,智能体可以动态地发现并加载这些内容,以在特定任务中表现更佳。可组合性(Composability):一个Agent Skill是一个独立的、封装良好的能力单元。开发者可以为不同的功能(例如PDF处理、网络浏览、数据分析)创建独立的技能,然后根据需要将它们组合起来,赋能不同的智能体。这意味着不再需要为每个用例构建碎片化、定制设计的智能体,而是可以通过组合现有技能来快速构建新的专业智能体。
2025-10-27 23:10:31
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原创 协作协议(Collaborative Protocols)——下一代人机协作操作系统的工程化实践
这类协议关注协作的静态结构和角色分配,解决**“谁来做什么”和“如何确保正确”**的问题。协议/collaborate.complement (互补专长)/collaborate.human_loop (人在回路)解决的核心问题如何最大化利用人机差异化能力创造价值。如何在追求效率的同时,确保关键节点的质量、合规性与判断力。HAOS模块定位能力分配 API (Capability Allocation API)控制与监督 API (Control & Oversight API)角色分配逻辑。
2025-10-26 20:58:59
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原创 跨越鸿沟:AI架构师的八大“跨模态协议”深度解析与系统化实战
传统的AI交互停留在单一模态的“线性对话”,如同只用一个乐器的乐队。在复杂的商业和工程环境中,这种局限性成为了效率和洞察力的瓶颈。跨模态协议(Cross-Modal Protocols)正是一种系统级的解决方案,它将AI交互从简单的指令输入(Prompting)提升至精密的系统编排(System Orchestration)。这不是关于“如何使用”多模态AI,而是关于“如何设计”一个统一、连贯、高保真的跨模态工作流。
2025-10-26 19:49:41
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原创 涌现的架构:集体智能框架构建解析
集体智能,即由大量简单个体通过相互协作而涌现出的超越任何个体的智慧,已从一个引人入胜的自然现象,演变为下一代人工智能、分布式系统和复杂组织设计的核心引擎。本文旨在提供一套完整的、从理论到实践的集体智能框架工程蓝图。我们认为,集体智能并非神秘的巧合,而是一种可以被理解、设计和工程化的系统属性。本专著将系统性地引导读者穿越构建集体智能的全过程。首先,我们通过一个“认知之梯”模型,详细拆解了从“遵循规则的个体”到“集体天才诞生”的五个关键概念演进阶段。其次,我们建立了量化和度量涌现现象的数学基础,提出了包括“涌现
2025-10-25 15:40:58
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原创 涌现架构师:从模式识别到智能培育的协议、代码与实践
在这个新范式中,我们与复杂智能系统的交互正在超越传统的“编程”和“训练”,进入一种全新的“培育”与“引导”模式。本文的最终目标,是为高级AI架构师、复杂性科学研究者和前沿系统设计师,提供一套完整的、从顶层设计协议到底层代码实现,再到应用评估的、可操作的知识体系,引领读者共同探索驾驭复杂、共创未来的新路径。如果说第二章的“培育协议”是教我们如何发现并照料花园里自然长出的智慧之花,那么本章的“集体智能放大协议”则更进一步,旨在教我们如何设计一个精密的“温室”,系统性地、主动地创造并。
2025-10-25 15:38:50
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原创 AI开发三体问题:SuperDesign、21st.dev、v0的选型解析
它相信,未来最高效的开发模式,是建立在一个共享的设计语言和组件标准之上的,AI则扮演着理解需求并精准调用这些标准资源的“智能调度官”。AI工具的真正价值,不在于替代人类,而在于将我们从重复、繁琐的劳动中解放出来,去思考更宏大的架构,去探索更有趣的创意,去解决更复杂、更具根本性的问题。本文将为您提供一个从理论到实践的完整决策框架,助您在这场关乎未来的选择中,找到属于您的最优解。能力,使其能够理解手绘草图的布局、Figma设计稿的精确样式,并将这些视觉信息与用户的自然语言需求融合,转化为像素级的精准代码。
2025-10-25 11:04:22
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原创 构建具备因果推理与长期优化能力的数字农学家Agent系统
例如,在病害早期,人类专家可能会倾向于立即使用强效化学农药以求“安心”,但Agent可能会建议“容忍轻微病害,优先调整环境”,因为它计算出,这样做虽然短期内存在一定风险,但从整个生长季来看,可以避免过早使用强效农药导致的抗药性增加和土壤菌群破坏,最终获得更高的经济和生态回报。然而,航向已经明确。在我们的Agent系统中,RAG的工作流程被设计为一个精密的、多阶段的“思考链”(Chain-of-Thought),它将用户的自然语言问题,转化为一系列对内部系统的结构化调用,最终合成为一段富有洞见的对话。
2025-10-24 17:42:38
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原创 同频共振,合力成形:一种面向自组织AI智能体集群的神经-符号蓝图
当前,基于大型语言模型(LLM)的多智能体系统虽潜力巨大,但其协作模式普遍依赖于预设的、刚性的工作流与中心化的编排,如同由无形之线操控的木偶。然而,当我们审视当前主流的多智能体框架时,一个普遍的局限性浮现:系统的角色、通信路径和协作逻辑,几乎完全依赖于人类工程师通过精巧的提示工程和预定义的有限状态机来设定。本文详细阐述了此架构的设计,包括智能体内部的赫布式工具链学习与智能体间的STDP驱动的协同关系增强机制,并通过具体的算法伪代码和应用场景(如自适应软件开发、涌现式科学研究)进行深度剖析。
2025-10-24 15:16:14
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原创 Claude Code Development Workflow 全面分析:从需求到部署的AI智能体协同实践
它不再将AI视为孤立的、辅助性的工具,而是将其深度整合到开发生命周期的每一个环节,构建了一个由AI智能体组成的、高效协同的“数字化团队”。这套工作流最核心的理念,是将AI从一个被动的“工具”提升为主动的“团队成员”。通过对这七大智能体的深度剖析,我们可以看到,这套工作流如何将复杂的软件工程知识体系,拆解为一系列专注、专业、标准化的AI驱动任务,从而系统性地提升整个开发过程的质量与效率。它不是一个封闭的黑盒,而是一个开放的框架,允许你根据团队的需求和技术栈,定制甚至创造全新的AI智能体和工作流。
2025-10-24 05:37:24
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原创 你的下一位数据分析师是AI:自主数据智能体(Data Agent)
在探讨Data Agent的技术细节之前,我们必须理解它出现的必然性。它并非凭空产生的技术奇点,而是数据交互方式演进的必然结果。
2025-10-24 05:11:47
1172
原创 链(Chain):构建多步推理与模块化工作流
然而,现实世界中的问题往往错综复杂,远超单个“分子”的处理能力。我们现在可以构建无状态的、一次性的工作流了。:通过将任务分解为“分析->策略->草稿”三部曲,我们构建了一个健壮、可预测且高质量的自动化工作流。每个环节的输出都清晰、可控,最终的产出质量远超任何单一的“巨型”提示。本文将通过一个真实世界的案例,手把手教你如何设计并实现一个多步LLM调用链,揭示模块化思维在复杂任务处理中的威力。:收到一封复杂的客户投诉邮件,我们需要自动完成分析、制定回复策略,并草拟一封专业且富有同理心的回复邮件。
2025-10-23 05:40:03
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原创 分子(Molecule):上下文的力量与少样本学习的艺术
我们发现,尽管“原子提示”是所有指令的起点,但它天生存在不确定性——如同物理世界中的量子涨落,即使输入完全相同,输出也可能发生难以预测的变化。从一个不稳定的原子提示(每次调用有20%的失败率,需要重试或人工干预)转变为一个极其可靠的分子提示(失败率<1%),你付出的额外令牌成本,与节约的重试成本、工程修复成本以及因系统不稳定造成的用户流失成本相比,微不足道。如果你的所有示例都将情感分类为“消极”,模型可能会产生一种偏见,更倾向于将新的、模棱两可的反馈也标记为“消极”。“提问的艺术与科学是所有知识的源泉。
2025-10-23 05:32:33
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原创 AI提示工程第一性原理:精通原子提示,激发语言模型的基本单位
原子——对LLM来说,它是一条单一、独立的指令。它就像是编程世界里的"),是物理世界里的氢原子,是我们与AI沟通的最纯粹形式。│ ││ "请用四行诗句写一首关于海洋的诗。" ││ │这就是最纯粹的提示工程:一个人,一条指令,一个模型响应。它简单、直接、原子化。一个原子提示就是一个单一的意图量子,是我们思想和模型能力之间的直接映射。
2025-10-23 05:24:59
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原创 量子语义场:下一代提示工程的思维范式
在通过叠加态开启了广阔的探索空间后,我们需要一个优雅而强大的机制,来引导模型将这些丰富的可能性“坍缩”到一个单一的、符合我们最终目标的、高质量的输出上。一个好的退相干指令,就像一个精密的透镜,将弥散的光线聚焦成一个明亮、清晰的焦点。LLM的“思维”过程,并非一个线性的逻辑推演。在这个空间里,一个词或概念的“意义”不是一个固定的点,而是一个概率云,一个潜能的集合。我们不再是简单地告诉AI做什么,而是在其广阔的内心世界里,播种可能性的种子,构建逻辑的藤架,并最终引导其结出我们期望的、独一无二的智慧果实。
2025-10-23 05:06:30
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原创 用 BMAD 框架打造能自我修复的 E2E 测试大师
阶段模型名称核心特征应用场景工程缺陷1提示即代码 (Prompt-as-Code)一次性、非结构化提示,直接生成代码执行。快速原型设计、简单数据查询。鲁棒性极低,无法处理复杂环境。2工具调用 (Tool-as-Function)Agent 能调用预定义工具(Function Calling),但工具逻辑在外部。外部 API 集成、简单系统操作。Agent 仍是执行者,缺乏对复杂流程的控制能力。3AI 技能工程化 (Engineered AI Skill)
2025-10-22 21:47:03
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原创 用 AI 编码代理重塑前后端交互测试的未来
在这个代理系统中,Playwright MCP 扮演了“操作者”的角色,负责执行用户的行为;而 Chrome DevTools MCP 则扮演了“观察者”或“审查员”的角色,负责深入浏览器内部,验证行为导致的结果是否符合预期。两者的结合,构成了一个功能完备、能力互补的 Web 自动化测试工具箱。至此,我们已经完整地构建了 AI 编码代理的理论大厦。
2025-10-22 19:41:05
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原创 猎户座攻坚队:项目型业务自动化客户引擎深度解析
《猎户座攻坚队:项目型业务的信任自动化引擎》提出两种商业生态系统的根本差异:农耕文明(规模化、循环模式)与狩猎文明(精准打击、高风险的线性项目)。针对后者,作者构建了一套以信任为核心的自动化客户获取系统,包含四大法则:系统性赢得高价值项目、信任为唯一货币、专家定位高于销售、价值前置与关系网络为核心资产。通过"人类首席顾问+AI专家团"的组织架构,将AI技术与人类战略智慧结合,为项目型业务打造了一个低成本、高效益的虚拟咨询公司模式,实现从传统销售到信任自动化获取的范式转移。
2025-10-20 11:05:43
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原创 当前人工智能架构在范式转移式科学发现上的内在局限性
尽管AI在加速“常规科学”方面取得了惊人的成就——从破解蛋白质折叠到发现新材料——但一个幽灵般的沉默却笼罩着真正的科学前沿:至今,没有任何一个颠覆性的科学理论,任何一个足以引发范式转移的洞见,是由人工智能独立提出的。AI的世界是一个封闭的、由数据定义的柏拉图洞穴,它所见皆为墙上的影子,而对于洞穴之外的真实世界,它一无所知。但它的每一次操作,都是在已绘制的地图上进行,它的宇宙,是一个由数据定义的、边界清晰的“内插宇宙”。通过以上解构,我们看到,AI的“内插宇宙”和人类的“外推跳跃”是两种根本不同的认知范式。
2025-10-20 01:57:43
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原创 DNS大全列表
服务商DNS服务器IP地址(IPv4/IPv6)114DNSDNS派电信/移动/铁通:101.226.4.6、218.30.118.6;联通:123.125.81.6、140.207.198.6cnnicDNSGoogleDNSDNS.SBOpenDNSV2EXDNS阿里云DNS腾讯云DNS百度云DNS微软云DNS华为云DNSIPv4:122.112.208.1、139.9.23.90、114.115.192.11、116.205.5.1等(共6个)字节跳动DNS中華電信DNS香港宽频DNS。
2025-10-20 00:06:58
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原创 品牌神殿:一份构建“文化符号”的终极技术指南
神殿系统不会将这视为95%的失败,而是会立即分析这5组成功的创意背后的“基因”(例如,是文案中的某个词,还是画面中的某种色调),并将这些“成功基因”大规模地应用到下一轮的创意衍生中。本章,我们将聚焦于“创造者工坊”的战术衍生环节,以及“执行者神域”的自动化军团,看它们如何将一个“大创意”转化为海量的市场触点,并通过数据建立起一个不断学习和进化的智能系统。这是一个真正意义上的“全脑型”组织,能够同时处理好品牌的“灵魂”与“身体”、“长期”与“短期”、“艺术”与“科学”。至此,“神话-创意”价值链完成。
2025-10-18 13:46:26
1052
利用Graph-PReFLexOR进行现场图形推理与知识拓展的应用研究
2025-03-12
大型语言模型对齐技术综述与未来研究方向
2025-03-12
电力行业应对自然灾害的非结构化数据归集技术标准及实施指南
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自然灾害应急管理中的技术与多维复盘分析
2025-01-14
基于人工智能的个性化教学与汉语学习平台:整合多方资源,实现教师学生需求平滑连接
2025-01-14
教育领域AI技术在高校虚拟教学助理项目的应用与效益分析:涵盖个性化教学、智能反馈及跨学科拓展
2025-01-14
文物管理领域的AI辅助系统-智能化文物分类、鉴定与保护技术实现
2025-01-14
R语言量化投资数据分析应用
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室内分布系统工程勘察设计采购项目投标书-商务分册
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网络爬虫-Python和数据分析
2015-03-23
城市智慧服务项目-工作说明书
2020-05-13
保险资产私有云平台实施方案
2020-05-13
保险资产管理私有云平台搭建项目投标文件_技术部分
2020-05-13
2015-12航空总医院科教信息化系统建设项目汇报(1).ppt
2020-05-13
NOCC工程系统集成2标招标文件-技术部分
2020-05-13
智慧服务项目实施计划
2020-05-13
2020年新基建产业人才发展报告【20页】.pdf
2021-01-27
“新基建”系列研究报告【43页】.pdf
2021-01-27
中英开放数据报告.pdf
2021-01-27
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