-
Spring AI Alibaba 游乐场开放！一站式体验AI 应用开发全流程
Playground 是社区以 Spring AI Alibaba 框架为基础搭建的 AI 应用体验平台，应用包含完善的前端 UI + 后端实现，具备对话、图片生成、工具调用、RAG、MCP 等众多 AI 相关功能。基于 Playground 项目源码，您可以快速复刻一个属于自己的 AI 应用。 访问以下地址快速体验 Playground：playground.java2ai.com 效果预览： …- 5
- 0
-
NVIDIA DOCA 3.0 助力 AI 平台开启网络新纪元
NVIDIA DOCA 框架已发展成为新一代 AI 基础设施的重要组成部分。从初始版本到备受期待的 NVIDIA DOCA 3.0 发布，每个版本都扩展了 NVIDIA BlueField DPU 和 ConnectX SuperNIC 的功能，从而实现了前所未有的 AI 平台可扩展性和性能。 通过丰富的库和服务生态系统，DOCA 充分利用 BlueField DPU 和 SuperNIC，实现了…- 4
- 0
-
AI大模型应用，看好这两个方向
如果说前年大家在跟随chatGPT做大模型，去年大家在跟着英伟达做GPU，那么今年的AI，端侧应用迎来井喷式发展。 做大模型需要很强的算法团队，而做GPU需要很强的芯片级的硬件团队，这两个领域门槛都很高，基本都是在工科名校的团队中诞生知名的公司。。清华在这一波AI产业浪潮中扮演了重要的角色。我们开玩笑说，现在清华就3个系最热门：计算机、电子系、自动化系。经管的可以做好金融服务沾点边喝口汤。 比如大…- 4
- 0
-
MCP协议迎来重大更新：8大新特性全解析
模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）作为连接AI模型与外部系统的重要桥梁，在2025年6月18日发布了重大更新。本次更新带来了8项重要改进，将大幅提升AI应用的安全性、交互性和实用性。🔧 核心架构优化1. 移除JSON-RPC批处理支持MCP团队决定简化协议复杂度，移除了对JSON-RPC批处理的支持。这一改变旨在：降低实现难度提高协议的可维护性减少潜在的安全漏洞…- 4
- 0
-
微软再裁 9000 人，白领「大屠杀」来袭：不用 AI 要被裁，用了 AI 也被裁
AI 裁员潮已经有了苗头。今天微软被曝确认了年内新一轮裁员计划，预计将影响约 9000 个工作岗位，占其全球员工总数的 4%。这是微软今年宣布的第二次大规模裁员，也是其在 18 个月内的第四次大规模人员调整。与此同时，微软正在要求部分管理者根据员工在内部使用 AI 工具的情况来评估其工作表现，并考虑在下一财年的绩效考核中，正式加入与 AI 使用相关的考核指标。一边裁员，一边强制留任员工提升 AI …- 4
- 0
-
智能重塑攻防：人工智能在网络安全领域的深度应用与未来范式
摘要 本文深入探讨了人工智能（AI），特别是大语言模型（LLM）与自主智能体（Agentic Agent），在网络安全领域的革命性应用。文章首先剖析了AI技术替代传统规则检测的根本优势，并系统性地阐述了模型微调、提示词工程等核心使能技术。通过对AI在安全运营中心（SOC）多个核心场景中的应用进行分析，本文展示了其在威胁检测、事件响应、威胁狩猎及漏洞管理等方面的实践价值。在此基础上，文章进一步展…- 5
- 0
-
🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 4
- 0
-
大模型在软件工程中的真实能力边界
之前写了这篇文章：人类软件工程师，是时候让位了！，更多体现AI/大模型能干什么，有读者希望我再写一篇文章，让人们知道AI/大模型不能干什么。今天就尝试写一写，虽然有点难，在结合上下文窗口扩展、智能体协作、深度检索、知识工程及 RAG 技术后，大模型在软件工程领域的能力会有较大的扩展和提升，理解能力和生成能力也趋于稳定，但其能力边界也会呈现出更复杂的形态。我们先从技术本质、工程实践等维度，结合最新研…- 3
- 0
-
🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 4
- 0
-
🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 4
- 0
-
🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 3
- 0
-
vec2text 技术已开源！一定条件下，文本嵌入向量可“近乎完美地”还原
编者按：我们今天为大家带来的这篇文章，作者的观点是文本嵌入向量并非我们想象中的安全载体，在某些条件下，通过适当的技术手段可以高精度地还原出原始文本内容。 作者在本文介绍了其开发的 vec2text 方法 —— 一种基于迭代优化的文本反演技术，能够以 92% 的精确率还原 32 个词元的文本序列，BLEU 分数高达 97 分。这一技术为企业在部署 AI 系统时的数据安全策略敲响了警钟。本文系原作者观…- 4
- 0
-
临界知识：大语言模型时代的人机认知边界
TL;DR 识别“临界知识”，与大型语言模型（LLM）有效交互的核心在于：破除它“知道”任何事情的拟人化幻觉，并将其视为一个强大的、但有根本缺陷的统计模式匹配工具。 LLM的“知识”是参数化的幻象，而非事实：LLM的知识并非存储的事实，而是编码在其网络参数中的统计模式。这导致了三个无法根除的结构性缺陷：知识过时（有截止日期）、数据偏见（从互联网学到偏见）和知识分布不均（在某些领域是专家，在另一些领…- 6
- 0
-
AI文档智能体上线！AutoHub v0.7.0 全面升级，重构知识工作流
如何让每一个知识工作者都像专家一样高效？ 这正是 OpenCSG AutoHub 想解决的问题。 无论你是产品经理、项目负责人、运维工程师，还是企业管理者，日常都要频繁处理各类文档：需求文档、项目报告、技术方案、会议纪要、市场调研……不仅耗时，还常常“写了像没写”。 AutoHub v0.7.0 的升级，正是围绕“如何让AI真正成为知识创作的合作者”展开的——不再是玩具，而是生产工具。 01 重塑…- 3
- 0
-
🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 3
- 0
-
用点线面体理论聊AI项目落地的困境
最近看了一篇文章深有感触点技术、线流程、面场景、体生态——AI落地成功的金字塔法则！ 和朋友聊天谈到AI项目的困境，智能客服项目做了1年的时间，受到领导的质疑说项目规划不清晰，没有达到高层预期的效果。今天借用点线面体的理论看是否能理清到底哪里出了问题？ 第一个问题：可能是技术"点"的打磨不够扎实。 “点”的打磨不充分（技术组件孤立） …- 5
- 0
-
🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 3
- 0
-
基于大语言模型（LLM）的应用分块策略
什么是分块（Chunking）？ 在构建基于大语言模型（LLM）的应用时，**分块（Chunking）**是指将较长的文本分割成较小的片段，这些片段称为“块”。 这是一种重要的预处理技术，有助于优化最终存储在向量数据库中内容的关联性。关键在于找到大小适中的块：它们既要足够大以包含有意义的信息，又要足够小以确保应用的高性能和检索增强生成（Retrieval Augmented Generation,…- 3
- 0
-
AI 商业化，Salesforce 做对了什么？
Salesforce 的实践表明，场景聚焦、数据掌控、生态协同三者结合，才是让 AI 从概念走向规模化营收的核心逻辑。图由 AI 生成文｜Alex编辑｜燕子CRM 巨头也有自己的烦恼。 Salesforce 早在 2016 年就推出 Einstein AI，试图将 AI 融入销售软件。但是公司近年来面临 Sierra、Attio 等新兴 AI 公司的冲击，市场份额遭到蚕食。 在中国市场，Sales…- 5
- 0
-
🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 4
- 0
-
🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 4
- 0
-
🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 3
- 0
-
🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 4
- 0
扫码打开当前页
联系我们
-
￥优惠劵使用时效：无法使用使用时效：
之前
使用时效：永久有效优惠劵ID：×