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MOSS-TTS 是由 MOSI.AI 与 OpenMOSS 团队于 2026 年 2 月 10 日开源的语音与声音生成模型族,2026 年 5 月 26 日发布 v1.5 增强版。该家族覆盖长文本朗读、多说话人对话、声音克隆、声音角色设计、环境音效、实时语音 Agent 和轻量本地部署等场景,是国内首个从"文本到语音"走向"声音生成系统"的开源代表。技术报告(arXiv:2603.18090)于
2026年5月AI模型竞争呈现三足鼎立格局:GPT-5.5以82.7%的Terminal-Bench得分领跑Agentic工作流,Claude Opus 4.7在复杂编程任务(SWE-bench Pro 64.3%)表现最优,DeepSeek V4则以1/35的成本提供接近前沿性能。开源阵营GLM-5.1、Qwen3.6和Kimi K2.6在编程和推理任务上已追平闭源模型。技术焦点从参数竞赛转向智
我上传的 Excel,第一列为文章标题,请你分析这个 Excel 里总共的文章数量,并且根据文章标题,智能地将这些文章进行归类,然后绘制出饼状图,展示每一类的文章,占文章总数的百分比。请你按照前一篇 Word 文档的页眉设置属性,比如字体类型,字体大小,字体颜色,将这个 Word 文档的第一句话,设置为该 Word 文档的页眉。我期望它能够把“第二篇文章,把这段文字设置为页眉”这句话,设置为页眉,
每次与ChatGPT、Claude或Gemini等人工智能模型交互时,我们都会面临一个困境:对话、提示和洞察在关闭标签页的那一刻消失得无影无踪。尽管智能一词频频被提及,但当前的AI系统却饱受“失忆症”的困扰。它们如同无状态的工具,缺乏持续进化的思维能力。这种局限性不仅给用户带来了不便,也深刻定义了AI本身的架构。
Codex CLI:OpenAI 终端编码代理工具 Codex CLI 是 OpenAI 推出的开源终端编码工具,采用 Rust 构建,支持本地和云端任务处理。主要特点包括: 任务模式 本地任务直接操作文件系统,支持沙箱安全运行 云端任务支持 GitHub 仓库自动克隆和多任务并行 多平台接口 提供 CLI、IDE 扩展、Web、移动端和 SDK 多种访问方式 支持 ChatGPT Plus/Pr
人工智能工具已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。然而,随着市场上数十种不同选择涌现,判断哪款工具最适合你的需求并提供最佳性价比,已变成一个相当复杂的过程。在我20多年的软件开发经验和技术教育历程中,我观察到,比较这类工具是用户最棘手的领域之一。2024年至2025年期间标志着AI市场的一个真正转折点。定价的戏剧性变化和新功能的涌现,完全改变了用户在做选择时需要考虑的因素。在本文中,我们将详细研究
人工智能领域的诸多专家认为,下一场重大变革将是人工智能实现自我改进的时代,届时,人工智能无需人工干预便能实现自我提升。
摘要: AI对话工具已成为日常知识生产的重要助手,但大量有价值内容仍散落在聊天记录中难以复用。传统复制粘贴方式面临格式丢失、效率低下等问题。Chat2File-AI对话导出工具通过原生支持多平台(ChatGPT/豆包/Gemini/元宝等),实现一键导出为Markdown/Word/PDF/PNG等格式,完美保留代码高亮、表格结构等复杂排版。该工具提供三种核心场景:单条内容秒存、对话批量整理、AI
摘要:随着AI代码生成技术在光伏逆变器等电力电子领域的应用普及(如阳光电源2025年报告中78%的DSP固件由AI生成),工程师的核心能力正从编码转向结构化提问。本文以TMS320F28379D平台的三相并网逆变器开发为例,提出给定标准提问法三层架构:1)输入层通过角色锚定和硬件/软件/系统三维参数注入上下文;2)处理层采用MECE原则分解任务;3)输出层强制包含代码框架、寄存器配置和数字孪生参数
摘要:本文基于ChatGPT使用报告与多平台内容分发实践,探讨如何在大语言模型(LLM)中获得优先引用。研究发现,49%的用户提问意图直接触发AI检索,而40%的执行意图往往跳过品牌展示环节。通过追踪国内外15个平台发现:1)国内LLM偏好CSDN等专业社区内容;2)国外平台中Perplexity表现最佳,会主动检索中文内容;3)原创性、互动数据(点赞/收藏)和品牌官网内容更易被引用。建议采取&q
2026年马上就要来了,不知道大家发现没有,2025年已经有很多企业都在慢慢地由AI代替工作了,有些公司的运营人员成本高昂,一年也要花费十几万,现在很多老板都考虑用一些提效工具去代替人工干活,例如「电商行业产品上下架,从产品上架到下架再到回复用户评论」以前这些动作都需要请特定的工作人员来,现在用RPA工具(比如,影刀RPA)它就能够充分模拟人的动作,整个工作流程只需要一台电脑,它能做到24h不停歇
本文系统介绍了优化AI交互的两大核心要素:提示词(Prompt)和插件(Plugins)。在提示词优化方面,提出七大黄金法则,包括明确目标、提供背景、消除歧义等技巧,并强调标准化构建智能体的重要性。插件使用部分则阐述了如何通过API封装赋予AI执行能力,包括基础插件调用和多插件协同工作。文章指出,优质的提示词确保AI准确理解需求,而插件则扩展AI的实际应用能力,二者结合可将AI从简单的问答工具升级
大家好,在AI盛行的年代,我们体会到它带来的诸多便利,他上知天文下知地理,人们遇到什么问题都快可以进行询问他,但是当我们进入考场,即兴发挥,AI给出的信息真假性等场景,我们又被打回原形,逐渐意识到我们应该更好的使用AI来辅助我们的学习,培养明辨是非的能力。如果 AI 已经能直接给出答案,我们还需要思考吗?苏格拉底式提问不是“最快的学习方式”,但往往是“最深刻的学习方式”。最佳做法不是二选一,而是结
大模型应用开发(十八)_Agent
大模型应用开发(十八)_向量检索
大模型应用开发(十六)_RAG概述
大模型应用开发(十六)_知识库2
大模型应用开发(十五)_知识库1
使用AI来提升日常开发/工作效率
大模型应用开发(十四)_LangChain 多轮对话
大模型应用开发(十三)_LangChain链式调用2
大模型应用开发(十一)_LangChain 解析器
【摘要】Gemini 凭技术与生态在三项核心指标反超 ChatGPT,AI 竞争从单一应用转向系统级与多模态深度博弈。
Ollama是一款本地大模型运行工具,被称作"AI时代的Docker",用户可通过简单命令快速启动Llama、Qwen、DeepSeek等模型。其优势包括无需复杂环境配置、支持多平台和多种模型、提供CPU/GPU推理以及Python API接口。文章详细介绍了Ollama的安装方法、模型运行指令、Python调用方式,以及如何通过Modelfile自定义模型。Ollama让大模
大模型应用开发(七)_LangChain简介及应用场景
大模型应用开发(六)_大模型文字生成音频和图片
大模型应用开发(五)_大模型工具调用
摘要:Chat2PDF 是一款高效工具,可将AI对话(如ChatGPT、DeepSeek等)一键转换为可编辑、可搜索的真PDF文件,保留原始格式(粗体、列表、公式等)。用户可自由选择导出全部内容或特定部分,支持多平台适配,本地处理保障隐私。相比截图或复制粘贴,它显著提升效率,适合学生、职场人士快速存档或分享内容。工具操作简单,注重细节优化,真正实现“对话变资产”。
《ChatGPT商业与创业AI提示词大全》是一份精心整理的实用指南,专为创业者及商业人士设计。该资源覆盖创业全流程关键环节: 核心功能模块: 创意孵化:提供智能域名生成、商业模式画布等工具 运营管理:包含团队建设、项目管理等标准化模板 营销加速:集成SEO策略、社交媒体广告等数字营销方案 融资支持:提供投资者匹配、路演材料生成等专业服务 特色亮点: 200+经过验证的提示词模板 明确的任务角色定位
摘要:本文深入解析提升DeepSeek大模型使用效率的四大提示词核心原则。精准指令原则强调明确任务要求、格式和禁忌;上下文赋能原则建议补充背景信息;角色锚定原则通过设定专业身份优化输出风格;迭代优化原则指导如何针对性修正结果。文章通过正反案例对比,展示如何组合应用这些原则完成复杂任务,并指出过度简洁、信息过载等常见误区。掌握这些原则可显著提升人机协作效率,使AI输出更贴合实际需求。
为了帮助近红外光谱分析领域的广大科研人员更加熟练地掌握DeepSeek、ChatGPT在近红外光谱数据分析、定性/定量分析模型代码自动生成等方面的强大功能,同时系统学习人工智能(涵盖传统机器学习、深度学习等)的基础理论知识及Python、Pytorch代码实现方法。
【摘要】OpenAI更新ChatGPT使用政策,禁止在医疗、法律、财务领域提供个案化专业建议。此举旨在主动对齐欧盟AI法案与FDA规范,隔离法律风险,并预示着AI正从通用模型向可信的垂直领域解决方案演进。
人工智能领域的安全防护与科研发现正同步迈向新高度,开放与合作成为关键推力。OpenAI于10月30日正式推出两款开源安全推理模型——gpt-oss-safeguard-120b与gpt-oss-safeguard-20b。同日,天桥脑科学研究院研讨会上,全球知名企业家陈天桥宣布投入10亿美元算力支持AI科学研究,特别关注发现式智能的发展。
自然科学研究遵循严谨的科学方法论,包括文献调研、问题综述、试验设计、提出假设、数据清洗、统计诊断、大数据分析、经典统计模型(回归模型、混合效应模型、结构方程模型、Meta分析模型)、参数优化、机器/深度学习、大尺度模型构建与模拟、论文辅助阅读、论文写作、翻译、润色、审稿、科研绘图、GIS绘图、概念图绘制、项目基金撰写及润色等过程。案例9.2 使用大模型指令绘制柱状图(误差线)、散点图、相关网络图、
文章探讨了AI(特别是大模型)如何重塑工作方式,包括工作模式从人工执行转向人机协同,岗位职责泛化,组织架构扁平化,以及核心技能向AI应用能力转变。科技从业者作为变革前沿,其工作方式演变提供了未来工作模式的参照。文章提出了四种组织范式,强调企业需要重新定义人才战略,实现人机协同效能最大化,以保持未来竞争力。
本文由IT解决方案架构师dtsola分享,系统总结了OpenAI提出的优秀文档写作原则。文章提出三大核心:1)让文档易于浏览(清晰标题、目录、短段落);2)写得好(简洁句子、易解析、一致性);3)提供广泛帮助(简单语言、完整解释、通用示例)。通过"解释什么是AI"的完整示例,展示了如何应用这些原则,包括使用视觉辅助、避免行话、提供完整代码示例等。作者强调文档写作是共情练习,应始
【摘要】AI市场格局正从一家独大转向多强竞争。Gemini凭借生态集成、原生多模态与差异化定位,正快速侵蚀ChatGPT的市场份额,驱动用户进行场景化选择。
公司又倒闭了,35岁程序员老张陷入迷茫。十年技术积累,精通多种语言,却在裁员潮中毫无还手之力。HR的话刺痛了他:"我们需要能带团队、懂业务的人,不只是码农。"数据显示,技术能力在程序员职业发展中仅占30%,剩下70%是产品思维、业务洞察、沟通协作、个人品牌。AI时代,ChatGPT能写代码,程序员的核心竞争力在哪?答案是复合型能力。本文深度剖析:如何从纯技术转向"技术+业务+管理+品牌"四维发展,
文章解释了大模型基本概念,区分了模型(如GPT)与产品(如ChatGPT)的关系。大模型通过自监督学习预测下一个词理解语言,基于Transformer架构和注意力机制运作。它如同"填空高手",依靠海量文本训练的记忆力和计算力进行预测,实现对话、写作等功能。基础模型需经微调才能在特定任务上表现出色。
大模型是AI领域热点,通过大规模无标注数据预训练展现出通用智能能力,正经历从"大炼模型"到"炼大模型"的范式变革。多模态大模型融合视觉、语言等不同模态,显著提升AIGC感知、认知和内容创作能力,使AI能够完成更接近人类的复杂任务。尽管大模型面临参数规模大、数据需求多、算力要求高的门槛,但未来将向"检索重构"和"模态大一统"方向演进,实现万物向量化,为各行各业带来革命性变革。
某机构的ChatGPT API中的系统提示词功能允许开发者控制大语言模型输出的"人格",包括特殊规则和约束。系统提示词中的指令比用户输入提示词更有效,为开发者提供了超越普通用户层面的模型控制能力。
本文详细介绍了向量相似度计算这一AI核心技术,解释了淘宝推荐、抖音算法和微信支付背后的原理。文章深入剖析了四种经典相似度算法(余弦相似度、欧几里得距离、曼哈顿距离、点积相似度)的数学原理、代码实现和应用场景,强调了在不同应用场景中选择合适算法的重要性,帮助读者掌握现代AI系统的"感知能力"。
企业正面临"影子AI"的潜在危机——员工未经审批使用各类AI工具处理敏感数据,带来数据泄露、合规风险与知识产权隐患。随着AI工具平民化、部门决策自主化等因素推动,未来1-3年这一问题将集中爆发。企业需建立AI治理框架、部署监控工具、开展员工培训,在创新与管控间取得平衡。这段窗口期将决定企业能否智慧驾驭AI浪潮,避免陷入运营混乱与合规困境。
文章系统介绍检索增强生成(RAG)技术在医疗健康领域的创新应用,包括急诊文档自动化、知识图谱增强医疗助手、迭代式智能问答系统及多模态电子健康记录分析等。这些研究有效解决了大语言模型在医疗应用中的幻觉问题、知识更新滞后和透明度不足等挑战,为构建可信赖的AI医疗决策支持系统提供了技术路径和实证基础,展现了RAG技术在提升医疗AI性能方面的巨大潜力。
在科技飞速发展的今天,AI 已成为引领各行业变革的核心力量,软件测试行业也不例外。最近,在世界人形机器人运动会上,各类智能机器人展现出的高度自动化和智能化,让我们看到了 AI 在实际应用中的强大潜力。
评测LLM流水线对于构建健壮应用至关重要,但评测是一个复杂且持续的过程,需要大量工作。若只想进行短暂、不可靠的评测,打印语句是个不错的选择。但若希望在当前开发流程中部署稳健的评测基础设施,可以使用 Confident AI。
Andrej Karpathy提出,知识组织应从"人类优先"转向"LLM优先",解决当前RAG系统将PDF简单文本化导致的"蹩脚"问题。他提出的"LLMification"方法包括:深度结构化解析知识、转化为SFT/RL数据格式、利用合成数据生成无限训练样本。这种范式转变将使AI从"通才"进化为"专才",而"LLM原生知识管理"将成为未来AI应用的核心竞争力。