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原创 全网最强 AI 接入教程：DeepSeek-V3 API全流程详解 （支持与OpenAI无缝兼容）
本文详细解析了 DeepSeek-V3 的注册、配置和调用流程。如果你正在寻找高性价比的 AI 模型解决方案，DeepSeek-V3 是你的不二之选！
2025-01-05 20:42:10
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原创 如何解决 pip install 网络报错 error: Could not find a version that satisfies the requirement requests问题
摘要：本文针对Python开发者使用pip install时常见的error: Could not find a version that satisfies the requirement requests报错，提供了全面解决方案。主要原因包括网络问题、pip版本过低、环境配置不当等。核心解决方法是：1）更换国内镜像源（如清华、阿里云）；2）升级pip版本；3）指定包版本安装；4）检查Python环境配置。文章还涉及PYTHONPATH设置、包名冲突等进阶问题排查方法，帮助开发者快速恢复正常的包安装流程。
2025-12-16 23:21:38
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原创 openEuler 22.03 LTS SP4 内核模块签名验证性能深度评测：安全与性能的完美平衡
本文对openEuler 22.03 LTS SP4的内核模块签名验证功能进行了全面评测。首先构建了基于RSA-2048的证书体系，详细说明了密钥对和证书生成流程。然后创建了不同大小的测试内核模块，为性能测试做准备。评测内容包括签名流程实现、验证机制分析以及性能深度测试，重点关注模块大小对签名验证性能的影响。测试环境采用x86_64架构，配置了支持AES-NI指令集的2vCPU和4GB内存，确保评测结果具有参考价值。通过系统化的测试方法，全面评估了openEuler内核模块签名验证功能的安全性和性能表现。
2025-12-09 08:00:00
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原创 openEuler远程批量部署实战 SSH VNC IPMI全流程解析
本文介绍了在openEuler系统上通过PXE服务器实现三种远程安装方式的完整方案。文章详细展示了PXE服务器搭建过程、DHCP配置、ISO镜像挂载以及PXE启动菜单的创建。重点提供了SSH安装的Kickstart配置文件，包含分区设置、软件包选择和安装后脚本，可实现370秒快速单机部署。方案支持SSH、VNC和IPMI三种远程控制方式，满足不同场景需求，并附有SSH安装监控脚本，确保部署过程可视化。该方案已在生产环境验证，能高效完成大规模服务器集群的远程自动化部署。
2025-12-08 22:18:21
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原创 如何解决 pip install -r requirements.txt 安装报错 递归包含：文件通过 -r 引用了自身 问题
摘要： 解决PyCharm中pip install -r requirements.txt报错"递归包含：文件通过-r引用了自身"问题，需检查requirements.txt文件内容是否循环引用自身。常见原因包括：依赖包未安装/名称错误、网络问题（建议切换国内源）、缺少__init__.py文件、版本冲突、环境变量未配置等。解决方案涵盖：验证包名、配置镜像源、检查文件结构、更新pip版本、设置PYTHONPATH等。附错误排查流程图，帮助开发者快速定位问题。（149字）
2025-10-02 13:51:54
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原创 数据预处理与特征工程全流程指南：数据清洗、缺失值填补、类别特征编码、特征缩放归一化、特征选择与降维（PCA/LDA）实战解析
数据预处理与特征工程是机器学习项目的关键环节。本文通过金融风控案例，系统讲解了从数据清洗、缺失值填补、类别编码到特征缩放与降维的完整流程，强调数据质量对模型性能的决定性作用。文章指出，合理运用工具链（如Pandas、Scikit-learn）和业务理解，能有效解决实际数据中的缺失值、异常值、特征冗余等问题。实践表明，相比追求复杂模型，优化数据处理流程往往能带来更大的性能提升，验证了"数据决定上限，模型决定下限"的行业共识。
2025-09-07 15:42:17
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原创 什么是RISC-V架构？什么是MIPS架构？
MIPS和RISC-V都是精简指令集（RISC）架构。MIPS作为经典架构，固定32位指令、32个寄存器，常用于教学和嵌入式系统。RISC-V是2010年推出的开源架构，具有模块化设计、支持多种位宽等优势，正快速发展为行业新趋势。两者核心区别在于MIPS是商业架构，RISC-V开源可扩展。建议初学者先学MIPS掌握基础原理，再转向RISC-V以适应技术发展。当前RISC-V已应用于AI芯片等领域，如阿里巴巴开发的兼容英伟达生态的新芯片。
2025-09-01 22:48:12
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原创 Transformer 模型详解：什么是 Transformer 模型框架？为什么 Transformer 会成功？与其他同类型的框架区别有哪些？
Transformer模型核心解析 Transformer是基于自注意力机制的序列建模框架，通过并行计算和全局依赖建模能力，在NLP和多模态领域占据主导地位。其成功源于三大优势：1）并行化训练；2）强大的长程依赖捕获能力；3）稳定的规模扩展性（Scaling Laws）。关键技术包括：RoPE/ALiBi位置编码、FlashAttention加速、MQA/GQA解码优化、RLHF对齐等。相比RNN/CNN，Transformer在训练效率、长序列处理和扩展性上全面领先；稀疏注意力和状态空间模型（如Mamba
2025-09-01 08:54:15
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原创 【AI推理部署教程】使用 vLLM 运行智谱 GLM-4.5V 视觉语言模型推理服务
本文介绍了使用vLLM框架部署智谱GLM-4.5V视觉语言模型推理服务的完整流程。从环境准备（conda环境配置、PyTorch/CUDA版本检查、flash_attn安装）到AWQ量化模型压缩（显存减少60%），详细讲解了vLLM服务的启动命令和参数配置，并提供了Python调用API的示例代码。文章强调环境版本匹配的重要性，建议根据GPU数量调整tensor-parallel-size参数，并推荐使用AWQ量化来优化显存占用。该方案可实现低延迟、高吞吐的多模态模型在线推理服务。
2025-08-14 20:49:25
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原创 Claude Sonnet 4：100万 Token 上下文窗口，AI 时代的长记忆怪兽来了！比之前提升了整整 5 倍！
摘要： Anthropic推出的Claude Sonnet 4支持100万Token上下文窗口，能力提升5倍，可处理750,000词文本或7.5万行代码。这一升级使AI能全局分析大规模代码库、跨文档综合法律/科研资料，并支持长周期智能体协作。目前功能面向Tier 4 API用户开放，通过提示缓存和批处理可优化成本。实际案例显示，该技术已助力开发平台实现全项目代码处理。此次突破将推动AI从碎片化分析转向全局推理，成为生产力拐点。
2025-08-14 08:36:17
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原创 如何解决PyCharm中pip install安装Python报错ModuleNotFoundError: No module named ‘xlsxwriter’问题
如何解决PyCharm中pip install安装Python报错ModuleNotFoundError: No module named 'xlsxwriter’问题在Python开发过程中，尤其是在使用PyCharm IDE进行数据处理或报表生成的项目中，经常会遇到需要安装第三方库如xlsxwriter来处理Excel文件的需求。然而，当尝试在PyCharm的控制台中使用pip install xlsxwriter命令安装后，运行代码时却抛出ModuleNotFoundError: No module
2025-08-12 19:54:38
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原创 ChatGPT模型选择器详解：全面了解GPT-4o、GPT-4.5、o3等模型的切换与使用策略（2025最新版）
摘要： ChatGPT模型选择器允许Plus/Pro/Team/Enterprise用户切换不同AI模型。当前可选模型包括：全能型GPT-4o（支持多模态）、编程专精GPT-4.1系列、高性价比o4-mini、创新对话型GPT-4.5预览版等，各具特定优势场景。Free用户仅限使用GPT-4o（带次数限制），超限后降级至GPT-4.1 mini。订阅计划权限差异显著，如Enterprise用户享有无限高速访问。建议根据任务需求选择模型，如编程选GPT-4.1，创意用GPT-4.5，成本敏感场景用o4-min
2025-08-08 17:04:08
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原创 猫头虎AI分享 | 2025 重磅发布：中文版 ChatGPT-5 模型全面介绍来了
OpenAI重磅推出ChatGPT-5中文版，开启AI新时代！这款最智能、最快速的模型具备三大核心模块：高效智能模型、深度推理模型和智能路由器，能精准应对编程、写作、健康咨询等多领域需求。在编码方面，GPT-5可一键生成完整网站；写作能力显著提升，诗歌创作更具文学深度；医疗辅助表现优异，能帮助用户更有效与医生沟通。测试数据显示，GPT-5在数学、编程、多模态理解等领域的成绩均创行业新高。Pro版本还提供更专业的推理能力，企业实测反馈极佳。这款"AI编程搭档"不仅能写代码，还能解释逻辑、修
2025-08-08 10:33:45
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原创 猫头虎AI分享：Claude Opus 新版 4.1 在 SWE-bench Verified 上准确率达到了 74.5%，在多文件代码重构方面表现突出
Anthropic发布Claude Opus 4.1，在SWE-bench Verified基准测试中准确率达74.5%，较前代显著提升。新版在多文件代码重构、细节跟踪和智能体搜索方面表现突出，能精准处理复杂依赖关系，减少无效改动。API调用方式不变，定价维持原水平。开发者可通过官方文档快速体验新版功能，提升开发效率。
2025-08-06 22:37:42
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原创 如何解决 ‘NoneType‘ object has no attribute ‘get‘问题
解决 'NoneType' object has no attribute 'get' 错误 当 Python 代码对 None 值调用 .get() 方法时，会抛出此错误。常见于字典操作、API 响应解析或数据加载场景。原因包括：函数隐式返回 None、链式调用中间结果为 None、第三方库查询返回 None 等。 排查方法： 打印变量类型和值 使用类型检查与断言 借助 mypy/Pyright 静态分析 解决方案： 显式检查 None 并处理 使用带默认值的 .get(key, default) 捕获
2025-07-19 21:35:41
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原创 如何在优快云变现？如何在优快云赚钱？如何跟对人？如何找到优质博主合作伙伴？
优快云变现与涨粉指南 本文详细介绍了在优快云平台实现变现和快速涨粉的方法。主要变现方式包括付费专栏、资源下载、VIP可见文章、付费问答和项目外包等。作者强调变现的前提是建立信任和输出优质内容，而非单纯追求涨粉。对于涨粉，建议高频输出热门技术文章，并设置"粉丝可见"功能。文章还提供了商务合作建议，帮助用户对接优质博主资源。如需深度指导，可联系作者获取一对一咨询服务。本文为技术创作者提供了实用的优快云运营策略。
2025-07-13 23:23:48
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原创 2025 AI 开源热潮：Kimi K2 万亿参数 MoE 模型正式开源 — SOTA 代码生成 & 通用 Agentic 任务全方位升级，128K 上下文兼容 OpenAI/Anthropic AP
2025 AI 开源热潮：Kimi K2 万亿参数 MoE 模型正式开源 — SOTA 代码生成 & 通用 Agentic 任务全方位升级，128K 上下文兼容 OpenAI/Anthropic API各位 AI 爱好者看过来！文心大模型 4.0 刚刚开源，Grok4 紧随其后，今天 Kimi 又重磅出击——Kimi K2 正式发布并全面开源！想知道这款万亿参数模型到底多强？赶快跟着猫头虎一起 deep dive！
2025-07-12 17:01:01
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原创 MCPA2APPT 智能化演示文稿系统：A2A、MCP、ADK 三大架构全流程自动化
摘要： MultiAgentPPT（MCPA2APPT）是一款基于多智能体协作的PPT生成平台，整合A2A、MCP和ADK技术，实现从主题输入到高质量PPT的一站式生成。其核心架构包含需求解析、主题拆分、并行检索、内容汇总和流式输出五大模块，支持多Agent并行处理，提升效率；流式引擎确保实时预览体验。系统采用插件化设计，便于功能扩展，并提供完整的本地化部署方案（含前后端及数据库配置）。默认演示主题为“电动汽车发展概述”，用户可通过接入外部数据源实现个性化定制。项目开源地址：GitHub链接。
2025-06-29 12:10:05
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原创 【机器学习模型选择与调优全攻略】过拟合 vs 欠拟合 + L1/L2 正则化 + 交叉验证 + Bagging/Boosting 集成学习实战指南｜新手常见误区总结与模型泛化能力提升技巧
机器学习模型调优指南：从拟合判断到优化策略 本文系统讲解了机器学习中的核心问题——模型选择与优化。主要内容包括： 模型选择误区：指出盲目选择复杂算法的常见错误，强调应根据数据特点选择合适模型 拟合状态判断：通过训练/测试集表现差异识别过拟合（训练好测试差）和欠拟合（两者都差） 优化方法： 过拟合：正则化(L1/L2)、降维、简化模型 欠拟合：增加特征、复杂模型、集成学习 评估工具：推荐交叉验证和学习曲线等可靠评估方式 进阶技巧：介绍Bagging/Boosting集成方法差异及应用场景 文章强调模型评估应以
2025-06-26 23:53:20
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原创 数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全
数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后，往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等；如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂，就很难理解模型原理。
2025-06-18 11:20:11
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原创 【Python】如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl’问题
未选择任何文件# 【Python】如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl’问题在学习和使用Python的过程中，很多新手在安装Python包时会遇到各种各样的错误信息。其中，`ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl’` 是一个常见的问题。它通常出现在我们尝试使用 `openpyxl` 库时，但Python却提示找不到该模块。对于很多初学者来说，这样的错误往往令人困惑，
2025-06-09 22:45:21
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原创 最新DeepSeek-Prover-V2-671B模型 简介、下载、体验、微调、数据集：专为数学定理自动证明设计的超大垂直领域语言模型（在线体验地址）
是 DeepSeek 团队于 2025 年发布的超大规模开源语言模型，专为Lean 4 环境下的数学定理自动证明任务设计。该模型采用深度链式思维（Chain-of-Thought）结合形式化推理训练，成功将“人类直觉式证明”与“严谨符号逻辑”结合，开启了 AI 数学证明的新阶段。本模型构建在 DeepSeek-V3 架构基础之上，支持超长上下文输入，并在多个数学证明权威基准测试中创下 SOTA 表现。
2025-04-30 23:38:23
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原创 蚂蚁百宝箱3分钟上手MCP：6步轻松构建智能体应用并发布小程序
蚂蚁智能体平台——百宝箱是蚂蚁集团推出的一站式智能体（AI Agent）开发平台，致力于帮助开发者、商家及机构，快速构建、部署和分发AI智能体应用。平台依托支付宝强大的生态能力，提供丰富的开发工具、插件和行业解决方案，支持多种主流大模型接入，并具备低代码/无代码开发能力，大幅降低了智能体开发门槛。接下来，手把手教你快速上手，打造属于自己的智能体应用，一起来体验吧！通过以上6步操作，我们已经成功在蚂蚁百宝箱上搭建并发布了自己的MCP智能体应用。
2025-04-29 15:49:32
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原创 Qwen3简介：大型语言模型的革命
Qwen3代表了语言模型技术的最新进展，它不仅在推理能力和多语言支持上有所突破，还在用户交互、推理效率和部署方式上提供了更多的选择。无论是在研究、开发还是商业应用中，Qwen3都能够提供强大的支持。如果你希望在自己的项目中使用Qwen3，或者想要了解更多关于Qwen3的信息，欢迎访问Qwen3官网或查看官方文档。
2025-04-29 09:17:17
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原创 深入解析模型上下文协议（MCP）：构建智能应用的新标准
MCP是由人工智能公司Anthropic于2024年11月推出的一种开放标准协议。其主要目的是为大型语言模型与外部数据源和工具之间的交互提供统一的标准，解决当前AI模型在数据访问和工具调用方面的碎片化问题。
2025-03-29 15:11:41
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原创 如何在内网私有化离线部署AI大模型？有哪些AI模型可以在内网环境私有化离线部署？
私有化离线部署是指将AI模型部署在企业或机构的内网环境中，而不是依赖外部云服务。与云端部署不同，私有化部署可以确保数据的安全性和隐私性，因为数据完全不需要传输到外部服务器。离线部署则指在没有网络连接的环境下运行和使用模型，这通常是出于对数据安全、合规性以及对网络连接不稳定的考虑。私有化离线部署AI大模型可以大大提高数据安全性，降低对外部云服务的依赖，并优化性能。
2025-03-09 20:44:49
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原创 如何使用Golang接入DeepSeek-R1模型的详细教程
如何使用Golang接入DeepSeek-R1模型的详细教程1. 准备工作获取API密钥前往DeepSeek官网注册账号在控制台创建API Key并保存查看官方文档确认API端点地址确认支持的模型名称（如deepseek-r1）了解计费方式和速率限制
2025-02-26 20:59:12
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原创 NVIDIA A100 SXM4与NVIDIA A100 PCIe版本区别深度对比：架构、性能与场景解析
是否需要多卡协同训练？是 → 选择SXM4（NVLink全互联）否 → 进入下一步数据规模是否超过100GB/任务？是 → SXM4（高显存带宽）否 → 考虑PCIe部署环境是否支持液冷/定制服务器？是 → SXM4否 → PCIe预算是否允许30%以上的溢价？是 → SXM4（长期投资回报更高）否 → PCIe随着PCIe 5.0的普及，未来PCIe版本GPU的带宽瓶颈可能缓解，但在当前技术窗口下，A100 SXM4仍是追求极致性能用户的首选。
2025-02-22 22:47:54
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原创 分享如何解决具身智能（Embodied AI）领域的十大高频Bug:具身智能Bug解决、传感器数据对齐、Sim2Real迁移、运动控制算法、ROS机器人开发
猫头虎博主近日收到机器人开发者的求助：“猫哥，我们的具身智能机器人在真实环境中总是撞墙，仿真里明明表现完美！。这类仿真与现实差异（Sim2Real Gap）多传感器数据冲突运动控制抖动等问题，正是具身智能领域的核心痛点。本文将深入解析Embodied AI十大高频Bug，覆盖传感器融合实时决策物理引擎优化等关键技术，并提供从代码到硬件的全栈解决方案！具身智能Bug解决传感器数据对齐Sim2Real迁移运动控制算法ROS机器人开发。大家好，我是猫头虎，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为猫哥。
2025-01-22 22:27:05
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原创 Python库 PyTorch 中强大的 DataLoader（数据迭代器）简介、下载、安装、参数用法详解入门教程
是深度学习领域中用于批量加载数据的核心工具，它提供了易用且灵活的接口，能够高效地将数据传递给模型。本文详细解读。
2025-01-16 17:49:01
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原创 AI链接经纪人：如何解决安装 PyTorch 中报错ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’
解决 ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’ 🔧🔥 温馨提醒：还在为安装 PyTorch 遇到的 ModuleNotFoundError 问题苦恼吗？本篇教程详细指导你解决 ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’，让你快速上手 PyTorch！让我们一步步排查问题，并轻松完成安装，带你从小白到专家！
2025-01-10 13:09:47
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原创 已解决 Bug | AI链接经纪人：已解决ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement
🚀 已解决 Bug | AI链接经纪人：已解决ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement 🔧欢迎来到猫头虎的技术分享专区！今天，我们深入剖析一个让许多AI开发者困扰已久的安装问题——ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement🌟 摘要很多开发者在安装 Python 库或依赖项时会遇到这个报错。这个问题不仅影响项目进度，还会让入门用户
2025-01-09 07:00:00
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原创 猫头虎 分享：解决 TypeError: ‘＜’ not supported between instances of ‘str’ and ‘int’ 的实用指南
解决 TypeError: ‘
2025-01-08 19:52:29
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原创 DeepSeeK-V3中核心技术详解：什么是FP8？什么是MLA？什么是MOE？
### DeepSeeK-V3中核心技术详解：什么是FP8？什么是MLA？什么是MOE？> **关键词**：FP8、MLA、MOE、DeepSeeK-V3、核心技术 > **亮点**：细致拆解，直击技术本质，助你快速掌握核心概念！---#### 🚀 **前言** AI领域的创新从未停止，每一代新技术都在突破硬件极限和算法瓶颈。在DeepSeeK-V3中，有三大核心技术尤为引人注目：**FP8**、**MLA** 和 **MOE**。这些技术不仅提升了模型性能，还在推理效率、能耗优化上展
2024-12-30 19:30:21
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原创 DeepSeek V3被吹三天了，今天试了一下自称是“ChatGPT”？
DeepSeek-V3 在模型训练成本上的确具备优势，尤其是开源特性加持，使其更容易被开发者社区接受。但在实际体验中，性能虽优异，却尚存小问题，比如回答内容的准确性和偶尔出现的Bug。
2024-12-29 22:50:49
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原创 什么是具身智能？
什么是具身智能？ 关键词：具身智能（Embodied Intelligence）、人工智能（AI）、机器人学（Robotics）、深度学习（Deep Learning）近年来，人工智能（AI）的飞速发展让人类见证了从图像识别到自然语言处理的诸多突破。然而，一些科学家认为，传统AI的能力仍然局限在"大脑智能"的框架内，缺乏与物理世界交互的能力。这正是"具身智能"概念崛起的关键背景。今天，猫头虎就带大家深入了解：什么是具身智能？为什么它是AI未来发展的重要方向？
2024-12-29 20:28:15
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原创 猫头虎分享：OpenAI 进军人形机器人领域，背后的野心与机遇
近年来，人工智能的触角已经延伸至多个领域，而如今，OpenAI 正将目光锁定在人形机器人领域。🤖 根据最新报道，这家以 ChatGPT 闻名的公司正在探讨开发人形机器人的可能性。这一消息无疑为全球科技界掀起了新的波澜。
2024-12-25 23:22:09
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原创 TowardsDataScience 博客中文翻译 2016~2018（一百二十三）
2016 至 2018 年间的 Towards Data Science 博客见证了数据科学领域的快速发展。这些文章内容涵盖了从基础知识到先进应用的方方面面，不仅为新手提供了入门指南，也为资深从业者带来了前沿思考。希望通过此翻译系列，更多读者能够接触到这些优秀内容，进一步推动数据科学在国内的发展。未来趋势自动化机器学习（AutoML）工具的普及。数据科学工具生态系统的进一步扩展。跨领域融合与应用。欢迎关注我们的后续章节翻译系列！
2024-12-25 07:15:00
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原创 TowardsDataScience 博客中文翻译 2018~2024（一百二十三）
Towards Data Science 博客 2018-2024系列文章不仅反映了数据科学的快速迭代，也展示了从基础技术到行业实践的全面发展。本系列中文翻译希望帮助更多国内开发者理解和应用这些技术。技术趋势生成式 AI 的主流化。数据科学的行业标准化与规范化。新兴领域如量子机器学习的探索。期待您持续关注下一阶段的翻译内容！
2024-12-24 19:50:08
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