科技改变人类，技术成就未来

为响应国家“人工智能+”战略部署，助力高校、科研机构及企事业单位把握技术机遇，中国科学院人才交流开发中心充分发挥30年科技人才服务经验，整合中科院及顶尖高校专家资源，推出三大专题研修班，围绕“AI深度赋能教育、科研、管理”三大场景，系统性教授大模型技术的底层逻辑、实操方法与创新应用，致力于培养兼具技术视野与实践能力的复合型人才，为行业数字化转型注入核心动能。

MCP是Anthropic推出的标准化协议，旨在解决AI与数据源集成的复杂性，降低开发成本。通过统一接口，开发者无需为每个数据源单独开发，减少90%适配成本。其架构包含Host、Client、Server三组件，支持资源访问、工具调用及安全控制，采用JSON-RPC 2.0与OAuth 2.0加密。MCP打破数据孤岛，使AI可直接调用外部工具（如数据库、API），效率提升3.7倍，API开发成本降低92%。典型应用包括智能客服系统、医疗数据对接及开发工具集成，显著提升跨平台适配效率与安全性。

大模型AI在处理专业文档时常因"AI幻觉"引发争议。核心问题在于训练数据集质量。合合信息推出的大模型加速器2.0版本优化了文档处理能力，通过精准解析复杂文档和强大图表逆向还原能力，提供高质量语料。其文档解析技术具有泛化能力和解析精度，图表逆向还原技术能精准识别图表数据。此外，知识库构建和智能交互能力助力大模型输出可靠性提升。此技术路径通过提升信息处理质量增强AI可靠性，标志着AI应用向"可信"转变。

人工智能技术正从算法驱动转向知识驱动，以解决大语言模型（LLM）的局限性。知识库通过RAG技术增强模型的可信度，支持动态更新以实现长期记忆，并降低算力成本。网络爬虫用于信息收集和市场分析，但面临反爬机制和动态加载挑战。传统爬虫技术使用Python进行数据抓取，但存在局限性。数据采集是AI发展的核心，通过高效采集方法构建知识库，推动AI应用创新。

阿里巴巴于2025年2月开源视频生成模型通义万相2.1，提供14B和1.3B参数版本，支持中英文视频生成及特效（如粒子效果、物理模拟），其14B在VBench榜单以86.22%得分登顶。通过优云智算平台，用户可借助其国产算力资源低成本部署，1.3B模型仅需8.2GB显存即可生成480P视频，5秒视频生成约需4分钟。通过DeepSeek进一步优化提示词（prompt），将模糊需求细化为具体场景描述，可以显著提升视频细节与场景丰富度。

在数字经济高速发展的今天，中国职场女性日均工作时长达9.2小时（引自《2023中国职业女性生存状态白皮书》），73%的受访者表示面临情绪疏导需求。值此三八女神节（三八妇女节）之际，我特别推出了一款名为三八妇女节的智能体，旨在通过DeepSeek大模型的强大推理能力，通过NLP情感计算引擎与个性化推荐系统的深度耦合，为每位女性用户带来个性化、情感化、智能化的陪伴服务。这款智能体不仅是对女性关爱的深刻体现，更是智能科技与人类情感共鸣的一次完美融合。

2025年3月6日，Monica.im团队正式发布了全球首款通用型AI Agent产品——Manus。这一事件不仅标志着AI技术从“思考者”向“执行者”的重大转变，更被广泛视为开启“AI Agent元年”的标志性事件。

在数字经济高速发展的今天，中国职场女性日均工作时长达9.2小时（引自《2023中国职业女性生存状态白皮书》），73%的受访者表示面临情绪疏导需求。值此三八女神节（三八妇女节）之际，我特别推出了一款名为女神守护者的智能体，旨在通过DeepSeek大模型的强大推理能力，通过NLP情感计算引擎与个性化推荐系统的深度耦合，为每位女性用户带来个性化、情感化、智能化的陪伴服务。这款智能体不仅是对女性关爱的深刻体现，更是智能科技与人类情感共鸣的一次完美融合。

本文介绍了通义灵码2.0 AI程序员在嵌入式开发中的实战应用。通过安装VS Code插件并登录阿里云账号，用户可切换至DeepSeek V3模型，利用其强大的代码生成能力。实战案例中，AI程序员根据自然语言描述快速生成了C语言的base64编解码算法，包括源代码、头文件、测试代码和CMake编译脚本。即使在编译错误和需求迭代的情况下，AI程序员也能迅速分析问题并修复代码，最终成功实现功能。作者认为，通义灵码2.0显著提升了开发效率，打破了编程语言限制，是AI编程从辅助工具向工程级协同开发转变的重要标志，

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的竞争日益激烈。作为两大代表性选手——DeepSeek-R1与ChatGPT（GPT-4），究竟谁能在技术实力与应用场景中脱颖而出？本文将从核心技术架构、实际性能表现和关键应用场景三大维度展开深度解析。

本文介绍了如何使用蓝耘元生代智算云平台的DeepSeek满血版服务，包括网页版访问和API接入方式。DeepSeek是一款强大的语言模型，支持文本生成、问答等多种任务。用户可通过蓝耘平台的网页版直接使用，避免服务器繁忙问题。此外，文章还详细介绍了如何将DeepSeek接入Chatbox，实现智能化聊天机器人。具体步骤包括创建API KEY、安装Chatbox、配置自定义提供方，并验证功能。蓝耘平台还提供累计1000万免费tokens（R1和V3各500W）供用户免费使用。

在2025年春节的科技盛宴上，DeepSeek因其在AI领域的卓越表现成为焦点，其开源的推理模型DeepSeek-R1擅长处理多种复杂任务，支持多语言处理，并通过搜索引擎获取实时信息。DeepSeek因其先进的自然语言处理技术、广泛的知识库和高性价比而广受欢迎。本文介绍了DeepSeek的功能、硬件和软件环境需求，并演示了如何在云服务器上快速部署DeepSeek，展示其在博客写作中的应用。未来，DeepSeek有望在AI智能体和AI应用方向取得更多突破。

随着深度学习技术的发展，大型神经网络模型在各领域取得了显著成就，但其高计算资源和存储需求限制了实际应用。模型压缩与量化技术通过减少参数数量和优化精度，显著降低了模型的计算复杂度和存储需求，使其在移动设备、嵌入式系统等资源受限环境中高效运行。本文介绍了模型压缩与量化的基础概念、关键技术路径（如剪枝、知识蒸馏、量化等）及其实际应用场景，包括移动设备、嵌入式设备和物联网。未来，自动化压缩工具和稀疏计算硬件支持将进一步推动这一技术的发展。

DeepSeek凭借卓越的性能和创新的技术，引爆全球科技圈。想必大家都好奇，它成功的背后，究竟有着怎样强大的技术支撑？今天，小编为大家精心挑选了6本相关图书，助你一窥 DeepSeek 的技术奥秘。

随着人工智能（AI）技术的快速发展，自动化编程工具和技术也在不断进步。这引发了一个广泛讨论的问题：AI自动化编程会让程序员失业吗？本文将探讨这个问题，从AI自动化编程的现状、潜在影响、程序员的角色变化、以及未来发展趋势等多个方面进行分析。🧑 博主简介：现任阿里巴巴嵌入式技术专家，15年工作经验，深耕嵌入式+人工智能领域，精通嵌入式领域开发、技术管理、简历招聘面试。gylzbk💬 博主粉丝群介绍：① 群内初中生、高中生、本科生、研究生、博士生遍布，可互相学习，交流困惑。

随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI在各个领域的应用越来越广泛。这引发了一个重要的问题：AI的出现，是否会替代IT从业者？本文将探讨这一问题，从AI技术的现状、AI在IT行业的应用、AI对IT从业者的影响、以及未来的趋势等多个方面进行分析。🧑 博主简介：现任阿里巴巴嵌入式技术专家，15年工作经验，深耕嵌入式+人工智能领域，精通嵌入式领域开发、技术管理、简历招聘面试。gylzbk💬 博主粉丝群介绍：① 群内初中生、高中生、本科生、研究生、博士生遍布，可互相学习，交流困惑。

随着人工智能（AI）技术的快速发展，自动化编程工具和技术也在不断进步。这引发了一个广泛讨论的问题：AI自动化编程会让程序员失业吗？本文将探讨这个问题，从AI自动化编程的现状、潜在影响、程序员的角色变化、以及未来发展趋势等多个方面进行分析。

1. 引言2. 人工智能学习框架概述什么是AI学习框架？AI学习框架的重要性3. 主流人工智能学习框架TensorFlow概述特点应用场景PyTorch概述特点应用场景Keras概述特点应用场景概述特点应用场景MXNet概述特点应用场景Caffe概述特点应用场景4. 框架选择指南根据项目需求选择框架考虑社区支持和文档学习曲线和易用性5. 学习资源推荐官方文档和教程在线课程和视频实践项目和代码示例6. 实战案例：从零开始构建一个AI项目项目背景框架选择实现步骤1. 数据准备2. 构建模型3. 编译模型。

随着人工智能技术的飞速发展，智能助手已在各个专业领域中获得了广泛应用。为助力大学及研究生阶段的高等数学学习与研究，我开发了名为「高数专家」的智能聊天助手项目。它不仅能回答高等数学中的各类理论和题目，还整合了对话记录下载、实时分享、主题切换等多项实用功能，让研究者、学生和老师都能获得个性化且便捷的学习和教学辅助。在「高数专家」中，用户可以与智能助手进行深入互动，模拟教学与答疑场景，提升学习效率与理解深度，从而更好地应对高等数学中的各项挑战。高等数学精准答疑：覆盖多分支学科的常见难点题型；可视化沟通与记录。

在第二十届中国图象图形学学会青年科学家会议上，郭丰俊老师分享了视觉内容安全技术的最新进展。随着AI技术的发展，图像数据篡改问题日益严重，尤其是发票、医疗票据等领域。合合信息推出了通用篡改检测系统和人脸伪造检测系统，并在相关比赛中取得佳绩。面对图像篡改检测的跨域问题和高昂的标注成本，行业正在探索大模型技术，以提升检测准确率和系统易用性。视觉内容安全技术的发展对于保护个人隐私和公共安全至关重要。

2024 年，百度文心智能体平台蓬勃发展，吸引超 80 万开发者和 15 万合作企业，智能体数量 6 月起增长 310%，覆盖众多领域，商业价值凸显，创新大赛成果丰硕。智能体在教育、文化、法律等多领域广泛应用，如历史人物智能体让学习更有趣，律师智能体提升服务效率，推动行业数字化转型，催生新商业模式。平台分发策略独特，借鉴人才招聘评估智能体，通过新人扶持、优质加权、聚合推荐及代表作功能助力其成长与精准分发。未来，平台流量支持将大幅提升，智能体有望在更多领域深度赋能，持续引领 AI 创新潮流，为社会创造更多价值

在人工智能与机器人技术日新月异的今天，人形机器人正逐步从科幻走进现实，成为连接人类与未来科技的桥梁。近期发布的《人形机器人》，基于2005年初版，进行了全面修订与扩展。本次更新不仅保留了第一版的核心理论与技术，还补充了过去15年间人形机器人研究的最新成果，旨在为读者提供更加全面、深入的人形机器人知识。通过丰富的应用案例和前沿的研究方法，本书旨在推动人形机器人在更多实际场景中的应用与发展。本文将带您一窥书中亮点，共同见证人形机器人技术的非凡魅力。

大语言模型通过大量数据的学习和训练，能够理解自然语言表达的语义，具备智能对话的能力。当用户向 Chat 应用提出问题时，Chat 应用就会利用其学习到的知识和自然语言处理技术来理解用户的意图，然后推理生成相应的答案。

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在AI技术飞速发展的今天，我们可以利用各种AI工具来辅助完成旅行的各项事宜。本文将以文心智能体为例，详细阐述如何打造一个专为新疆旅游服务的优秀智能体。

初次游西湖不发愁，旅游智能体全程陪你走（文心智能体创建和调优经验）

LFW（Labeled Faces in the Wild）是一个广泛使用的人脸识别数据库，包含超过 13,000 张来自 5,749 个不同人脸的图像。该数据库主要用于研究人脸识别和验证任务。本文将详细介绍 LFW 数据库的简介、安装方法及使用方法，帮助你快速掌握这一数据库的使用技巧。

YOLO (You Only Look Once) 系列模型自推出以来，由于其高效和高准确率的特点，受到了广泛的关注和应用。YOLOv5 是 YOLO 系列中的最新版本，它在模型性能和易用性方面做出了众多改进。本文将深入剖析 YOLOv5 模型的结构原理，帮助大家理解其工作机制及其独特优势。

模板匹配是图像处理领域中的一项重要技术，用于定位和识别图像中的特定模式或对象。Halcon 这一强大的图像处理库，提供了多种模板匹配方法。本文将对三种常见的模板匹配方法：灰度值模板匹配、形状模板匹配和基于特征的模板匹配进行详细总结。

KNN 是一款功能强大且易于理解和实现的机器学习算法。它基于实例学习，通过查找最近的 K 个邻居来进行分类或回归。本文详细介绍了 KNN 算法的原理、常见应用场景及如何使用 Python 实现 KNN 分类和回归。通过选择合适的 K 值和进行特征缩放，可以提高 KNN 算法的性能。希望这篇文章能够帮助你更好地理解 KNN 算法，并在实际应用中加以利用。

这是一本讲解如何用ChatGPT、GitHub Copilot X、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件开发全流程效率和质量的实战性著作。全书以软件开发的流程位主线来组织内容，详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端开发、前端开发、后端开发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能，在提高研发效率和质量的同时，提升自身的实力。

决策树（Decision Tree, DT）算法是一种常用的用于分类和回归的机器学习模型，它以树形结构表示数据决策过程。本文将详细介绍决策树的原理、训练过程、常见算法，以及通过案例展示决策树的实际应用。

K-means 聚类算法是机器学习中的基本算法之一，具有简单、高效和易于实现的特点。其数学基础主要包括距离度量、聚类中心更新以及目标函数优化。通过选择合适的 K 值、优化初始化方法、并行化处理和内存优化，可以显著提高 K-means 算法的性能和效果。本文详细介绍了 K-means 聚类算法的原理、应用、优化方法，并通过具体的示例代码帮助初学者理解和实现这一算法。希望本文能帮助你掌握 K-means 聚类算法，并应用到实际的数据分析和机器学习任务中。

Cityscapes 数据集是一个非常重要且广泛使用的数据集，主要用于自动驾驶和计算机视觉研究。通过本文的介绍，你不仅了解了 Cityscapes 数据集的简介，还掌握了安装和使用该数据集的方法。希望这篇博客能帮助你在未来的项目中高效地使用 Cityscapes 数据集。

ImageNet 数据集是计算机视觉领域的重要基准数据集，广泛用于各种图像分类和对象识别任务。本文详细介绍了 ImageNet 数据集的简介、下载方法以及在 PyTorch 和 TensorFlow 中的使用示例。同时，我们也简要讨论了在处理和训练过程中需要注意的性能优化策略和硬件要求。

LFW（Labeled Faces in the Wild）数据集是一个用于人脸识别研究的强大工具。本文详细介绍了LFW数据集的简介、安装方法及其使用方法，通过具体代码示例帮助读者快速上手和应用这一数据集进行人脸识别任务。

香橙派 AIpro，作为香橙派与华为强强联合的结晶，不仅搭载了华为昇腾AI处理器，更以其强大的计算能力和丰富的软件工具集吸引了广泛关注。借助强大的AI处理能力，香橙派 AIpro可以完成许许多多的功能，比如目标检测、OCR文字识别，目标分类等常见的视觉应用；除此之外，基于4核CPU的强大运算能力和搭载的Ubuntu系统，还可以用来搭建许许多多的服务，比如家庭媒体中心，NAS，个人网盘等等。不管是部署AI应用还是搭载后台服务，都需要CPU、内存、磁盘、网络等模块的全方位配合才能发挥出他们的性能。

MusicGPT这款开源AI音乐生成器可以本地运行最新的音乐生成AI模型，比如Meta 的 MusicGen 模型。并且支持在Windows、macOS 和 Linux 系统部署，开箱即用，无需安装任何依赖，小白也能轻松使用。

TensorFlow是由Google Brain团队开发的开源机器学习框架，致力于数据流图的自动微分和深度神经网络计算。它跨平台且灵活，广泛用于构建、训练和部署机器学习模型。TensorFlow 2.x 中默认启用了Eager Execution模式，使得操作更加直观和易于调试。通过 Python 的pip工具可以轻松安装TensorFlow。文章介绍了创建及操作张量、构建与训练神经网络模型，并利用Keras API简化模型开发。此外，还详细说明了模型的编译、训练、评估、保存和加载过程。我们以MNIST数据

如何选择Tensorflow版本？快来看看经过官方测试验证好的Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表