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最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布
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博客提到解决问题的方法是在编译时不使用优化选项，这是信息技术编译方面的关键信息。

解决方法是编译时不使用优化选项。

人工智能2025年AI领袖与技术发展趋势：多模态AI、量子计算及行业应用展望
04-03
内容概要：文章探讨了2025年AI技术发展趋势及潜在的GPT级技术突破。首先回顾了GPT系列模型的发展历程及其对自然语言处理领域的深远影响。接着，通过介绍Geoffrey Hinton、李飞飞和张晨等AI领袖的观点，阐述了AI技术...
【人工智能领域】发展历程、核心技术、应用场景与未来趋势：从理论构想到产业落地的全面解析
07-08
适合人群：对人工智能领域感兴趣的科研人员、工程师、政策制定者以及希望深入了解AI发展现状与未来趋势的各界人士。; 使用场景及目标：①帮助读者全面理解AI的发展历程和技术演进；②为相关从业者提供技术应用和挑战...
【AI+教育】首推人工智能教育学校建设方案，《2025 AI 赋能教育行业发展趋势报告》~！
m0_63171455的博客
10-28 1308
AI水手凭借人工智能教育创新实践，入选行业优秀案例。其"人工智能教育学校建设方案"通过"331实效教学法"和"1-2-3-4-5系统模型"，实现教学全场景数智化升级。核心产品水手数智教室S900和AI学伴S300提升课堂互动效率40%，学生学业水平提升37%。构建"三端驱动"智慧教育生态，在生态、场景、教研、技术四维度形成核心竞争力，为教育数智化转型提供系统化解决方案。
2025 AI 赋能教育行业发展趋势报告，44页精华分享！
2401_84204207的博客
07-24 588
《2025AI赋能教育行业发展趋势报告》由多鲸教育研究院发布，全面深入探讨了AI在教育领域的应用现状、发展趋势、政策支持以及未来展望。报告通过丰富的数据、案例和专家观点，为教育从业者、政策制定者、投资者以及关注教育发展的社会各界提供了极具价值的参考。
2025年AI应用最新趋势：从技术突破到行业落地的深度解析
kelvinwang1981的博客
10-12 1075
2025年的AI不再是"选择题"，而是企业生存的"必答题"。从教育的个性化启蒙到工业的智能升级，从医疗的精准诊疗到开源生态的普惠化，技术正以"润物细无声"的方式重塑产业逻辑。对于开发者而言，需跳出"模型崇拜"，聚焦"价值交付"——用AI解决真实世界的复杂问题，才是技术落地的终极目标。未来已来，让我们以场景为锚，以技术为刃，共同书写AI工业化落地的新篇章。
AI新纪元：2025年深度学习技术突破与行业应用全景
Frankabcdefgh的博客
07-17 2505
2025年，深度学习和人工智能技术正以前所未有的速度和广度重塑我们的世界。大模型、生成式AI和多模态技术的突破，为人形机器人、自动驾驶和工业数字化转型提供了强大动力。这些技术不仅创造了巨大的商业价值，也为解决人类面临的复杂问题提供了新思路和新工具。然而，技术的快速发展也带来了新的挑战和责任。数据隐私与安全、算法偏见与公平性、开源生态与技术自主可控等问题亟待解决。在追求技术创新的同时，我们需坚守"以人为本"的发展理念，确保AI技术能够增进与确证人的自由全面发展，而不是削弱人类的自主权和创造力。
人工智能架构与部署：2025年的趋势与最佳实践
bkz0000的博客
04-04 1684
这种架构模式结合了大模型的通用能力和小模型的专用优势，通过与现有 IT 系统的集成，实现全面的智能应用 [15]。通过模型压缩技术，可以在保持模型性能的同时，显著减小模型体积和推理延迟，为资源受限环境中的 AI 应用提供了可行的解决方案 [50]。它为 AI 应用提供了一个统一的入口，简化了 API 管理和数据集成的复杂性 [28]。Spring AI API 的聊天模型 API 是微服务架构下的一项创新技术，旨在提供一个统一、可移植的接口，以便开发者能够轻松地将聊天模型集成到自己的应用程序中 [10]。
2025年未来就业趋势报告：十大新兴行业预测与人工智能全领域赋能
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2401_84494441的博客
04-30 1万+
随着人工智能技术从"工具属性"向"底层基建"转型其已渗透到制造、医疗、农业、教育、金融等全产业领域未来十年，AI从业者将不再局限于算法工程师，而是形成"技术+场景"的复合型人才矩阵。以下是关键职业方向与入行策略分析。
2025年AI发展趋势分析：从参数竞赛到应用落地的转变
qinzhenyan的博客
09-02 1356
2025年AI发展将迎来从参数竞赛到应用落地的关键转变。过去十年以扩大模型参数规模为核心的竞争模式（如GPT-4达万亿参数）正面临经济成本高企、性能边际收益递减等瓶颈。驱动力来自三方面：经济压力（训练成本超5000万美元）、技术需求（边缘计算/模型压缩技术）和社会诉求（医疗/金融等实际场景需求）。2025年趋势将呈现垂直化特征，医疗AI诊断准确率超95%，金融AI渗透率达60%，教育AI用户超10亿。挑战包括伦理偏见、隐私安全和技术部署，需通过公平算法、联邦学习和AIaaS等方案应对。
AI的未来趋势：2025年展望
m0_61620400的博客
05-25 3823
在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑着我们的世界。2025年，随着技术的不断演进和应用场景的持续拓展，AI将在多个领域迎来重大突破，深刻影响着全球的经济、社会和文化格局。本文将从技术突破、行业应用、算力革命、伦理挑战等维度，深入剖析2025年AI发展的核心趋势。
Gartner发布2025年中国十大人工智能趋势：中国如何在人工智能领域形成竞争优势
lurenjia404的博客
06-16 1854
中国在人工智能相关技术，尤其是生成式人工智能（例如 DeepSeek 和 Manus）方面的进步，正在重塑人工智能格局。为了在不断变化的市场中有效适应和竞争，数据与分析领导者以及 IT 领导者必须了解中国影响全球技术和产品的关键人工智能趋势。
【人工智能领域】2025年AI技术与应用全景洞察：发展趋势、应用场景及挑战应对综述
07-11
内容概要：文章《解锁AI新视界：2025技术与应用全景洞察》概述了AI行业的发展现状、前沿技术趋势、应用场景及面临的挑战。2025年是AI技术全面落地与商业化加速的关键年份，全球AI市场规模预计将突破5000亿美元。中国...
【人工智能领域】2025年AI领袖新焦点：多模态融合与量子计算引领下一轮技术突破及应用前景分析
04-03
内容概要：文章聚焦于2025年AI领域的发展态势，探讨了可能引领下一个GPT级技术突破的方向和潜在的AI领军者。首先，文章指出AI大模型如GPT-5、DeepSeek等将持续进化，变得更加高效和精准，涵盖多模态数据处理能力，为...
【人工智能竞赛】Dify Hackathon创意赛：生成式AI应用的跨领域创新与快速落地平台展示
08-11
人工智能竞赛中的Dify Hackathon创意赛旨在展示生成式AI应用在跨领域的创新与快速落地，推动AI技术的应用普及和深入发展。该赛事通过Dify平台，为开发者提供了一个强大的技术支持环境，降低了大模型技术接入的难度，...
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1183
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1825
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
最新发布
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1030
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1411
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
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