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AI数字人一体机商用落地面临功能固化、数据安全等痛点,源码自建成为新趋势。基于源码的解决方案支持二次开发、私有化部署,能深度适配企业个性化需求,保障数据安全,实现本地化闭环运行。相比标准化设备,源码级数字人具备更强的交互能力和扩展性,可对接各类业务系统,适用于政务、金融等高安全场景。元岳科技等企业提供源码及配套服务,助力企业构建自主可控的数字人体系。源码自研模式正推动行业从设备采购向深度定制转型,
AI 数智人全场景实时解决方案,以多模态交互、高逼真还原、全场景适配的核心优势,为政务、文旅、企业、教育等行业注入全新活力,让智能交互触手可及
最近OpenAI推出GPT-5.5 Instant,AI技术迭代速度令人惊叹。但很多人忽略了一个问题:AI再聪明,也需要人机界面来发挥。在工业控制、汽车电子、医疗设备等领域,薄膜开关就是那个最基础、最可靠的人机交互入口。
像 AI 产品助理、智能运营、内容策划、数据分析、客户成功、培训管理、项目管理等岗位,都在悄悄提高这项要求。工信体系、通信、金融、制造等行业的数智化升级正在加速,企业更欢迎“能快速上手工具、能缩短试错周期、能把业务和 AI 连起来”的人。:中国电信、中国联通、中国移动、腾讯科技、中国平安、中国人寿、南方电网、格力、长城汽车、上海电气等企业中,均有大量持证人。AI 产品经理、AI 运营、提示词工程师
原文
工业4.0的浪潮正以前所未有的力量重塑全球制造业格局。从自动化生产线的普及到智能工厂的落地,从单一设备的升级到全产业链的协同,制造业正迈入数据驱动的智能新时代。这一转型既带来了前所未有的发展机遇,也伴随着诸多挑战。
评价这一变革的标准,不应仅是效率提升了多少,更应是人是否获得了更多的自由、更多的创造力、更多的连接。创造了新的入口形态。用户习惯的转变需要时间,特别是涉及敏感操作(如支付、医疗、法律)时,用户对自动化的信任建立需要过程。这一预言的深刻性不在于预测具体的淘汰比例,而在于指出了技术演进的基本方向:当交互效率成为核心指标时,所有增加认知负荷的中间层都将被优化。在可预见的未来,我们看到的不是APP的完全消
本文提供了一套完整的AI大模型学习路线图,涵盖数学与编程基础、机器学习、深度学习、自然语言处理、大模型核心技术与实战应用。通过系统学习Transformer、BERT、GPT等关键技术,并结合文本生成、对话系统等实战案例,帮助读者从零基础成长为AI大模型领域的熟练程序员。阶段 1:基础知识打底(数学 + 编程)✅ 数学三件套:线性代数、概率统计、微积分✅ 编程基础:Python+ NumPy+ M
第二届人工智能、虚拟现实与交互设计国际学术会议(AIVRID2026)将于2026年3月27-29日在大连艺术学院新校区举办。会议由大连艺术学院和广东科技学院联合主办,聚焦人工智能、虚拟现实及交互设计领域,接收模式识别、深度学习、人机交互等主题论文。录用论文将由ACM出版社出版,提交EI和Scopus检索。会议还提供优秀论文推荐至SSCI/AHCI期刊的机会。投稿截止日期及详情请查阅会议官网。
本文提供了一套完整的AI大模型学习路线,分为4个阶段:基础阶段(Python/深度学习/Transformer)、框架阶段(Prompt工程/LangChain/RAG)、实战阶段(模型微调/部署)和进阶阶段(多模态/工程化)。涵盖数学、代码实践、项目案例及资源推荐,帮助读者系统掌握大模型开发技能。建议结合GitHub记录、社区参与和持续学习,适合零基础及程序员提升AI竞争力。来源:幽明志从 Ch
在企业日常运营中,内部沟通占据着大量人力资源——撰写公司通讯、回答员工常见问题、同步第三方服务更新……Anthropic开源的internal-comms技能,正是为解决这些重复性沟通工作而生。作为Skills仓库中唯一的企业通信类示例,它提供了四种标准化的沟通模板,让AI能够像资深行政人员一样,快速生成符合企业文化的各类内部文档。本文将深入解析这个技能的设计思路和应用场景。
多智能体系统由多个自主的智能体组成,这些智能体通过相互协作、交互来完成复杂任务。一致性算法则是MAS中的核心技术之一,其目的是让多个智能体在某些变量上达成一致。例如,假设有一组智能体,每个智能体都有自己对某个变量的初始估计值,通过一致性算法,它们可以不断更新自己的估计值,最终所有智能体的估计值会趋于相同。# 定义智能体数量# 初始化智能体的状态值# 定义邻接矩阵,表示智能体之间的连接关系])# 迭
Anthropic官方Skills仓库中的创意设计示例集,展示了如何让AI智能体摆脱“通用美学”,创造出具有独特风格的品牌视觉、前端界面和动效作品。从包含81款字体的Canvas设计工具,到代码量精简85%的GIF生成器,再到10种预设设计主题,这套开源技能为开发者提供了将AI转化为创意伙伴的完整工具箱。本文将逐一解析每个技能的设计理念和技术实现。
摘要: Coze(扣子)通过工作流和插件功能,打造全自动AI视频生产流水线,解决传统工具割裂、不可控、门槛高等痛点。用户只需输入主题,Agent即可自动生成脚本、图片、配音并合成视频,效率提升数十倍。Coze支持多Agent协作,未来接入Sora等API后,AI视频制作将更高效。目前存在时长限制、版权问题等挑战,但Coze已重塑工作流,让普通人也能轻松成为“导演”。
OpenClaw的爆火,让人们看到了AI从“会说话”到“会动手”的跨越。但当AI能够直接操作你的电脑、调用你的银行卡、替你发送邮件时,一个根本问题浮出水面:我们该如何确保它永远听从指令,永远不会失控?本文将直面OpenClaw热潮下的三大阴影——高昂的使用成本、触目惊心的安全漏洞、以及前所未有的隐私风险,并探讨在享受AI强大执行力的同时,人类如何通过“沙盒”机制和权限控制,牢牢握住那根最后的“电源
“未来的操作系统不再需要图标,只需要意图。”OpenClaw创始人Peter Steinberger的这句断言,正在科技圈引发地震。当AI能够直接操作操作系统、调用工具、执行任务时,那些功能单一的App将何去何从?本文深入探讨Steinberger关于“未来80%的应用将消失”的论断,分析AI代理如何重构应用层,以及在这场变革中,哪些应用能够幸存,哪些将被“技能乐高化”的AI体系所取代。这不是危言
本专栏将带领读者从零构建一个完整的AI智能体对话平台——MultiMind。通过10篇实战文章,深入剖析"文件夹即智能体"的零配置设计、多轮对话上下文管理、模力方舟API集成、多智能体身份绑定系统等核心功能。专栏注重思维路线,不仅讲解代码实现,更分享架构设计思考与踩坑经验,帮助开发者掌握AI应用开发的核心能力,打造真正有"灵魂"的智能对话系统。
未来,希尔贝壳将秉持长期开源、优质开源的原则,持续迭代并开源更多覆盖多元场景、适配特殊需求的高质量语音数据集,为全球语音技术领域的模型创新、算法优化及应用落地提供坚实的数据支撑,助力破解非典型语音研究中的技术瓶颈,推动语音智能技术向更精准、更普惠、更多元的方向发展。希尔贝壳联合昆山杜克大学开源项目,语料库在安静的录音棚环境中采集,包含约29.8小时的耳语语音与平行录制的29.5小时正常语音,和同步
2026 年初,一个行业共识正在形成。OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 在播客中明确指出:“每个 MCP 用 CLI 做都更好”。本文将具体介绍InfiniSynapse 如何将这一理念转化为可用的产品的
场景检测目标多任务输出示例实时性要求典型硬件配置工业质检零件/芯片/螺丝位置 + 缺陷分类(划痕/缺料/错件)+ 缺陷等级<150ms/帧研华 MIC-770 + RTX A2000安防监控人/车/包裹位置 + 人员属性(员工/访客/陌生人)+ 行为(徘徊/奔跑)<200ms/帧海康/大恒 NVR + AI 盒子智能交通车辆/行人/车牌位置 + 车辆类型(小客/货车/危化)+ 车牌号<100ms/
多模态AI(Multimodal AI)指能同时处理并关联两种以上信息模态(如文本、图像、音频、视频、传感器数据)的人工智能系统。痛点类型单模态局限多模态解决方案信息残缺文本无法描述视觉细节跨模态对齐技术歧义解析“苹果”指水果还是公司?视觉上下文 grounding交互僵化纯语音忽略表情反馈多通道意图融合fill:#333;important;important;fill:none;color:#
MAI-UI是一个覆盖从2B到235B-A22B全尺寸的GUI智能体基座模型家族,具备用户交互、工具调用和端云协同三大核心能力。它通过自主进化数据管线和大规模在线强化学习技术,实现了模型在复杂场景中的持续进化,适用于多种真实世界的应用场景。
26年1月来自上交、牛津、中科大、上海AI实验室、CMU、港大、同济、UCSD、港中文深圳分校、中山大学和哈佛的论文“Advances and Innovations in the Multi-Agent Robotic System (MARS) Challenge”。近年来,多模态大语言模型和视觉-语言-动作模型的进步显著推动了具身人工智能的发展。随着该领域向更复杂的任务场景过渡,多智体系统框
AI 协作管理员是人机混合团队的“项目经理”或“HR”,旨在解决大规模引入 AI 后的协作难题。作为人机关系的“润滑剂”,其核心职责包括:任务调度(优化人机工作流与交接)、权限治理(确保数据安全与合规)及消除摩擦(处理员工抵触或过度依赖)。不同于技术研发,该角色侧重于流程与变革管理,致力于打通 AI 落地的“最后一公里”。它标志着 AI 正从“工具”向“同事”转变,也是未来每一位中层管理者必须进化
文章介绍大模型岗位高薪前景和未来趋势,推荐浙江大学开源的大模型基础教程。该教程包含六个章节:语言模型基础、大语言模型架构、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑和检索增强生成(RAG),系统覆盖大模型核心知识体系,适合零基础入门,为后续深入学习奠定基础。今年秋招,算法岗位中,薪资开的最高的无疑是大模型相关的岗位,大模型相关应用正在逐步落地,往后3-5年,大模型仍是热门方向大家常听到的AI算法工程
文章解析了AI Agent技术架构,包括推理服务、Memory(记忆)、RAG(检索增强生成)、MCP(模型上下文协议)和Skills(操作流程)五大核心组件,共同构成能自主行动的智能系统。以OpenClaw为例,介绍了它能操作电脑完成各种任务,同时提醒用户注意权限安全问题,理性看待AI Agent技术的应用价值。最近,开源界杀出了一匹黑马——OpenClaw(亦被称为ClawdBot)。这个项目
*AI Agent:**是一种由大语言模型、工具、编排层和运行时服务所构成的程序。他通过循环调用大语言模型来达成最终的目标。大模型是一个行动无能的天才,而Agent则是通过软件开发的方式,将大模型封装成一个可以自行处理某项任务的软件。**Tips:**这里与我们之前编写的软件还不一样,我们先前编写的软件是一套固定的规则流程,他接受固定的输入,会流经固定的路径,产生固定的输出;而Agent则更“智能
Anthropic推出的Agent Skills标准是一套可复用指令集,让AI Agent按需挂载特定场景能力,解决了传统提示词重复撰写和占用上下文的痛点。相比MCP,Skills门槛更低、通用性更强,已被OpenAI、VS Code等主流工具兼容。国内特赞团队推出的skill0平台已聚合423个通用Skills,支持多款工具直接装配。2026年可能成为Skills规模化落地的元年,国内团队在这场
AI时代不跟风,抓牢大模型这个“硬核底座”就赢了!它是“概率猜题大师”,能帮你提效开挂,但也有短板——懂它的功能、避它的坑,不用硬啃技术,按需用就够香~
本文通过将AI智能体比喻为公司新员工,形象解释了智能体的运作流程:系统提示词赋予基本信息,工具配置提供能力支持,智能体自主处理问题并接受反馈。智能体易犯错且性能不稳定,开发人员需通过优化提示词、工具描述及使用更强模型来提升其表现,最终目的是增强智能体处理复杂问题的能力。智能体就是一个新员工,我们的目的是怎么快速带好新员工。智能体作为大模型应用的未来,很多人不理解到底什么是智能体,即使开发人员用框架
摘要:2025年12月,手机Agent技术迎来重要突破。字节跳动发布"豆包手机助手"后不久,智谱科技开源了完整的手机Agent系统OpenAutoGLM。该系统基于AutoGLM-Phone-9B模型,采用"截图感知-意图解析-动作规划-操作执行"的闭环机制,支持50余款主流应用。技术演进经历了从GUI感知到数字红包操作,再到云端沙箱和全面开源的三个阶段。当
本文从实践出发,提出“意图信息密度匹配”是AI交互设计的核心。通过分析Chat模式与一键生成等案例,指出应依据用户意图的复杂程度,设计相应密度的交互方式,而非单一依赖某种范式。
本文介绍如何将OpenClaw机器人接入飞书平台,实现AI智能对话与自动化办公功能。提供两种部署方案:插件版(适合新手快速体验)和独立桥接版(适合生产环境)。详细步骤包括:创建飞书机器人应用、获取凭证信息、安装配置插件或桥接服务、设置权限与事件订阅等。还推荐使用reSpeaker XVF3800麦克风实现语音交互,并给出系统服务配置建议。通过OpenClaw与飞书的结合,可打造7×24小时智能办公
因为它第一次真正把“AI 代理”这件事从极客玩具,拉到了“普通人也能用”的门槛。它不完美,bug 多,模型偶尔抽风,安全问题还没完全解决。但它正在以肉眼可见的速度进化。每隔几天就会有新的 skill 被提交,社区像养宠物一样在养它。而我最喜欢的一句话,是 Peter 本人在公告里写的:“我们不是在做一个产品,我们是在养一只龙虾。它现在还很小,但它会越长越大。那你呢?准备好迎接一只会用爪子帮你干活的
25年10月来自哥伦比亚大学的论文“Uncertainty Comes for Free: Human-in-the-Loop Policies with Diffusion Models”。人机协同(HITL)机器人部署作为一种半自主范式,在学术界和工业界都引起广泛关注。该范式允许操作人员在部署时干预并调整机器人的行为,从而提高部署成功率。然而,在部署大量机器人时,持续的人工监控和干预可能非常耗
对于莘莘学子而言,毕业论文堪称学术生涯的“终极挑战”——选题时像在迷雾中摸索方向,框架搭建如同拼复杂的乐高模型,内容打磨好似雕琢玉石,格式调整仿佛解九连环。传统写作模式下,每个环节都可能耗尽耐心与灵感,让人陷入焦虑与疲惫。不过别担心,如今一款名为书匠策AI的科研工具横空出世,它就像一位“超级外挂”,将论文写作从“体力劳动”升级为“脑力协作”,让毕业论文从“地狱级挑战”秒变“通关游戏”。访问书匠策A
本周重点学习了两篇具身智能领域的学术论文。第一篇《Context-Aware Planning and Environment-Aware Memory for Instruction Following Embodied Agents》提出了CAPEAM框架,通过上下文感知规划和环境感知记忆模块,有效解决了智能体在执行复杂指令时易受无关对象干扰和遗忘物体状态的问题。
在现代机器人研发中,如何平衡超低延迟、高精度与边缘侧有限算力之间的矛盾是核心挑战 。本文深入探讨了机器人视觉感知系统的边缘AI架构设计,通过对比分析 Jetson Orin、RK3588 等主流计算平台的性能与适用场景,为开发者提供科学的硬件选型指南
以脑机接口结合下肢外骨骼机器人为例,患者穿戴脑电帽并产生运动想象,通过多通道电极阵列实时采集脑电信号,由AI算法识别患者的运动意图与动作类型,并转化为指令驱动机器人带动下肢步态训练,使“大脑想动”与“肢体即动”高度耦合,随之产生的本体感觉将刺激神经系统,重建神经通路,实现“中枢-外周-中枢”的闭环反馈。2025年,傅利叶升级了“具身智能康复港”技术方案,通过多模态感知、大模型、运动控制与智能决策的
在学术的浩瀚宇宙中,论文写作犹如搭建一座宏伟的知识殿堂,而数据分析则是这座殿堂中不可或缺的基石。对于许多学者而言,数据分析不仅是技术活,更是一场与数据对话、挖掘真相的冒险。今天,作为一位热衷于论文写作科普的教育博主,我将带你走进一个全新的数据分析世界——,一个让数据分析变得轻松又高效的论文写作辅助工具。访问书匠策AI官网,或微信公众号搜一搜“书匠策AI”,让我们一起探索数据分析的无限可能。
在论文写作的浩瀚征途中,数据分析无疑是那座横跨理论与现实的桥梁,它让研究结论从假设走向实证,从抽象变得具体。然而,面对堆积如山的数据,如何高效提取信息,精准呈现结论,成了许多学者心中的难题。今天,就让我带你走进的世界,探索它如何以独特的魅力,为论文写作的数据分析环节带来一场革命性的变革。访问书匠策AI官网,或微信公众号搜索“书匠策AI”,一起揭开数据分析的神秘面纱。
在学术江湖里,毕业论文堪称“终极BOSS”,从选题到格式,每一步都让无数学生抓耳挠腮。但别怕!今天我们要揭秘一款“学术神器”——书匠策AI,它就像一位全能型科研搭子,用六大核心功能帮你扫清障碍,让毕业论文从“地狱级挑战”秒变“通关游戏”!访问书匠策AI官网,微信公众号搜一搜“书匠策AI”,开启你的智能科研之旅!
毕业论文的写作,从来不是一场“孤独的修行”。书匠策AI的出现,让选题更精准、逻辑更清晰、内容更学术、格式更规范,同时坚守学术伦理的底线。它不是要取代你的思考与创作,而是用智能技术解决选题迷茫、逻辑混乱、表达低效等痛点,让你在保留学术自主性的同时,获得更高效的写作支持。立即访问书匠策AI官网,或关注微信公众号“书匠策AI”,开启你的智能科研之旅——让每一篇论文都成为思想与技术的完美共舞,让学术之路因
输入关键词“人工智能伦理治理”,系统会生成近五年细分议题的研究热度曲线,比如“算法偏见”“数据隐私”“责任归属”等方向的论文数量、引用率一目了然。例如,将“研究表明,A对B有正向影响”改为“基于实证数据的分析显示,A的增强与B的提升呈现显著正相关”,既降低重复率又提升论证深度。,微信公众号搜一搜“书匠策AI”)的陪伴,你可以告别焦虑,拥抱高效——它不仅是你的“智能外挂”,更是你学术探索路上的得力伙
更厉害的是,其“AI痕迹消除”技术能模拟人类写作的词汇偏好与句式特征,规避检测工具对AI生成内容的敏感识别,让文本更符合学术表达习惯。,微信公众号搜一搜“书匠策AI”)的陪伴,你可以告别焦虑,拥抱高效!选题是论文的“基因”,但传统方式依赖导师经验或海量文献阅读,容易陷入“热门领域挤破头,冷门方向不敢碰”的困境。功能,像一位严格的学术编辑,能自动检测学科术语的使用场景,避免混淆,并提升表达的专业性和
对于许多学生而言,毕业论文堪称学术生涯的“终极BOSS战”——从选题到定稿,从逻辑搭建到格式规范,每一步都像在迷雾中摸索,稍有不慎就可能陷入“选题撞车”“逻辑混乱”“查重不过”的困境。但别慌!如今有一款名为,微信公众号搜一搜“书匠策AI”),正以“学术六边形战士”的姿态,用六大核心功能为你的论文保驾护航,让学术探索从“艰难跋涉”秒变“轻松航行”。
例如,将“研究表明,A对B有正向影响”改为“基于实证数据的分析显示,A的增强与B的提升呈现显著正相关”,既降低重复率又提升论证深度。的陪伴,你可以告别焦虑,拥抱高效——它不仅是你的“智能外挂”,更是你学术探索路上的得力伙伴。的智能工具正以“六维超能力”重塑学术写作的规则——它不是简单的文字生成器,而是一位集选题导航、逻辑架构、内容精炼、格式规范、查重降重、学术诚信检测于一体的“全能学术搭子”。,像