【AI大模型】SpringBoot整合Spring AI 核心组件使用详解 SpringBoot整合Spring AI 核心组件使用详解

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零基础也能玩转AI！手把手教你用GpuGeek训练图像分类器 以下是关于GpuGeek平台的详细介绍，结合其核心功能、技术优势及行业应用场景：在人工智能技术迅猛发展的今天，算力资源短缺、开发环境复杂、跨国协作延迟等问题成为AI开发者面临的主要挑战。GpuGeek作为领先的一站式AI基础设施平台，凭借弹性算力调度、全栈开发工具链、全球化资源布局三大核心优势，为开发者、企业及高校提供高效、低成本的AI算力与开发支持，推动产业智能化升级。注册地址：https://gpugeek.com/login?1️⃣ 便宜到离谱，学生党狂喜A5000每小时只要0.88元。

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亮数据与 AI 深度集成：构建电商策略自动化系统新范式 说实话，这次用亮数据搭配AI做电商营销方案，可谓是事半功倍。以前做数据采集，光是应付电商平台的反爬机制，就像在打一场永无止境的攻防战——IP动不动被封，代码改到崩溃，好不容易拿到的数据还乱糟糟的。亮数据与 AI 的深度集成，不仅解决了数据采集的效率与合规问题，更通过 AI 决策引擎将数据转化为可执行的商业策略，形成 “数据驱动策略，策略反哺数据” 的良性循环，这套电商决策自动化系统能够显著提升营销精准度与企业盈利能力，将为电商行业提供可复制的智能化转型模板。

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Python在AI虚拟教学视频开发中的核心技术与前景展望 Python在AI虚拟教学视频开发中的核心技术与前景展望

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【大模型】Coze AI 智能体工作流从配置到使用实战详解 Coze 扣子智能体工作流从配置到使用实战详解

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【GitHub开源AI精选】LocAgent：斯坦福联合耶鲁大学等机构推出的代码问题定位智能体 在软件开发领域，代码库的规模和复杂度正以惊人的速度增长。开发者在修复错误、添加功能或优化性能时，往往需要花费大量时间来定位问题代码。传统的代码搜索工具仅能基于关键词进行简单匹配，难以理解代码的结构和依赖关系，更无法处理复杂的多跳推理问题。这一瓶颈严重制约了开发效率和软件质量。近年来，随着图表示学习和大型语言模型（LLM）的快速发展，研究者们开始探索如何利用这些技术来解决代码问题定位的难题。LocAgent是由斯坦福大学、耶鲁大学和南加州大学等机构联合开发的代码问题定位框架。

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《DeepSeek 行业应用大全（微课视频版）》人工智能深度剖析：解锁 AIGC 新生产力 《DeepSeek 行业应用大全（微课视频版）》人工智能深度剖析：解锁 AIGC 新生产力！在数字化浪潮席卷而来的当下，AIGC（人工智能生成内容）技术正以前所未有的速度重塑各个行业。DeepSeek 作为 AIGC 领域的重要工具，其应用潜力备受瞩目。《DeepSeek 行业应用大全（微课视频版）》一书宛如一座知识宝库，为我们打开了探索 DeepSeek 应用奥秘的大门。本文将深入解读该书，结合丰富的代码示例，详细阐释关键概念，助力读者全面掌握 DeepSeek 的应用精髓。

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DeepSeek+AI工具链：重塑高效办公的全场景实战手册 DeepSeek与AI工具链的深度融合，正在开启"智能办公2.0"时代。从本文展示的50+实战案例可以看出，AI技术已不再是简单的效率工具，而是正在重构整个知识工作体系。优先试点：选择1-2个高频场景快速验证建立标准：制定AI输出质量评估体系培养人才：组建"AI促进者"团队推动变革持续迭代：建立AI能力进化机制未来，随着多模态大模型和自主智能体（AI Agent）技术的发展，AI将更深入地融入工作流程，真正实现"人机协同"的终极目标。

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跨越边界的 AI 变革：揭秘 Gemini 2.5 Pro 如何颠覆传统智能应用 作为谷歌新一代大规模语言模型，采用了深度优化的。

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论小文-开源的AI论文系统 开源的AI论文、一键生成论文、开题报告

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【金仓数据库征文】_AI 赋能数据库运维：金仓KES的智能化未来 在人工智能（AI）技术日趋成熟的背景下，将 AI 融入数据库运维体系，构建智能化运维平台，已成为提升数据库管理效率和质量的关键方向。本文将探讨 AI 如何赋能金仓数据库 KingbaseES (KES) 的运维，展望 KES 在智能化运维领域的未来。金仓数据库 KingbaseES 拥抱 AI，积极探索智能化运维的路径，将能够极大地提升数据库的可靠性、性能和可管理性，更好地服务于各行各业的数字化转型。我们有理由相信，在 AI 的赋能下，金仓 KES 将在未来的数据库领域展现出更加强大的生命力和竞争力。

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DeepSeek R1 引发的思考：机器学习时代的人类与 AI 协作 DeepSeek R1采用的混合专家模型（MoE）架构是其性能提升的关键。传统的稠密模型在处理大规模数据和复杂任务时，计算成本高昂且效率低下。而MoE架构通过动态激活部分专家子网络，能够根据输入数据的特性，智能地选择最合适的专家进行处理。例如，在处理自然语言处理任务时，不同的专家子网络可以分别擅长语法分析、语义理解和文本生成等不同方面，从而在推理过程中显著减少计算量，同时保证模型的准确性。R1创新性地融合了强化学习（RL）与长思维链（CoT）模板系统。强化学习构建了“试错 - 反思 - 优化”的自主进化闭环

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NLP算法专家|深耕智能文本处理领域，专注用AI技术驱动金融与政务场景的数字化转型 技术核心能力 领域专长 • 金融政务场景：10年+垂直领域经验，聚焦智能风控、政务文档解析、高精度信息抽取 • 文本智能处理：构建金融合同解析、监管文件结构化、政务问答系统等20+行业解决方案
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不会的东西越来越多，我该怎么办。
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前华为数据科学家/高级软件工程师/项目主管，哈佛大学高级访问学者/博后，浙江大学计算机专业博士，德国包豪斯大学媒体学院高级访问学者/博后，人工智能与计算机视觉行业专家，AI技术实践超20年。
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