什么 AI 命理软件好用,不能只看“会不会生成一段话”,更要看排盘底层、历法细节、多盘合盘效率、AI 辅助边界和隐私处理。本文结合玄易 APP 的官方截图、App Store 信息与品牌资料,观察它在专业八字排盘、AI 辅助分析、古籍参考和多盘场景中的实际定位。 ...
OpenCode 工具使用教程 OpenCode 的核心优势在于其强大的工具体系,让大语言模型能够深度操作本地代码库——完成文件读写、命令执行、代码编辑、网络检索、代码格式化等全流程开发操作。工具是 OpenCode 实现自动化编码、项目运维的核心能力,默认所有工具均处于启用状态,同时支持精细化权限 ...
大家好,我是R哥。 前几天,一个同学跟我说,他去鹅厂面试,面试官问他: RAG 是什么?为什么要用它?直接调用大模型生成回复不行吗? 这位同学一听,连忙回答: RAG 就是先检索,再生成。先从知识库里找资料,再把资料和问题一起丢给大模型,让大模型回答。 面试官听完点点头,又追问了一句: 那为什么不直 ...
揭秘AI搜索时代的"GEO全链路技能库" 你的品牌在ChatGPT和Perplexity里搜不到?2026年流量玩法已变!本文深度拆解GEO(生成式引擎优化)全链路工作流,从知识库构建到AI引用追踪,教你抢占AI搜索新红利。 #GEO #AI搜索优化 #内容营销 #SEO转型 #品牌增长 #AIGC ...
以 iNeuOS_IOT 平台为数据底座,采集设备振动传感器的时序数据。当用户以自然语言输入"分析某设备最近运行状态"后,iNeuOS_AiInsight 智能问数平台与DeepSeek V4 Pro大模型协同:(1)自然语言交互,无需 SQL 或专业工具;(2)振动通道独立分析和综合评估,支持 1... ...
AI领域值得关注的人与机构我将按照你提供的四个层级,结合模型、Agent、开源、机器人、推理、安全、产品化等核心方向,为你逐一深度解读这些人物与机构的背景及关注价值。第一层:顶级研究者和思想源头(The Visionaries)这一层决定了 AI 发展的“天花板”和“底层逻辑”,他们不仅创造技术,更 ...
本期「周一上线」聚焦AI从“聊天框”走向真实行动:Cursor、Copilot深化AI编程,支付宝“阿宝”;墨水屏跑Claude Code、树莓派入Docker、GLM-5.2开源支持1M上下文,展现AI落地的多元创新。 ...
不再需要重新学习:MAICC 如何让 AI 团队在瞬间学会完美协作1. 问题:AI 团队换任务就得从头练多智能体强化学习(MARL)有个老问题。传统算法面对新任务时,需要重新跑上百万次训练迭代。这个成本在实际场景中很难接受。问题在 Dec-POMDP(去中心化部分可观测马尔可夫决策过程)框架下更加严 ...
系列文章导航 第一篇:语音合成技术发展简史(本文) 第二篇:主流 TTS 架构对比 第三篇:语音克隆是怎么实现的 第四篇:TTS 推理速度为什么这么慢 第五篇:本地部署 TTS 方案横向对比 第六篇:VoxFlash-TTS 部署实践 本文是「语音合成技术系列」第一篇,梳理语音合成技术从早期到现在的 ...
去AI味十大Agent skill每个项目的核实说明与可访问的官方链接:humanizer功能定位:去除 AI 写作痕迹的元老级工具,支持中英文。官方地址:https://github.com/blader/humanizer说明:该项目基于 Claude Code Skill 构建,通过扫描并重写 ...
飞书 CLI 实战:让 AI Agent 帮你操作飞书 一、事情是这样的 前阵子在排查公司内网一个 Java 服务的问题,日志刷了一屏幕。问题定位到了,方案也理清了,于是习惯性对 AI 说:"帮我把分析结果整理一下,写成一个飞书文档。" AI 很快就生成了一段漂亮的文字分析。然后我说:"写到飞书里。 ...
强化学习通过人工打分排序调整模型行为,塑造出不同大模型性格。Claude变得保守严谨,遇到不确定问题倾向于说不清楚。ChatGPT变得健谈,愿意尝试回答各种问题。对齐人类偏好是第三阶段训练的核心,直接决定模型好不好用。 ...
我们每天都生活在各种“预测”之中。 明天出门要不要带伞,导航告诉你半小时后哪条路会堵,电力调度中心盯着晚高峰的负荷曲线,运维团队判断设备什么时候该换零件,平台预估下一波流量会不会挤爆服务器。 这些问题来自不同领域,但在数据的视角看,它们长得一模一样: 都是一条随时间起伏的曲线。 只要一个系统会随时间 ...
引言 江宁作为南京面积最大、常住人口突破 200 万的核心板块,家装市场呈现高度分化的消费特征:东山老城三十年以上老旧公房集中,老房翻新隐患重重;百家湖、九龙湖聚集大平层、联排别墅改善客群;秣陵、禄口空港新城刚需安置房、毛坯新房订单持续走高;汤山自建房、沿街小型商铺、交付不满五年的精装房局部改造共同 ...
上一篇文章采用字符串匹配的方式来查找知识,这种方式比较呆板不够智能,接下来引入向量数据库,通过向量化实现更精细的知识检索。 一、文本嵌入Embedding模型 向量化一段文本的时候,经常用到all-MiniLM-L6-v2,它是一个轻量级的文本嵌入Embedding模型,专门把文字转成数字向量,给R ...
DeepSeek 或豆包的长回答导出 Word 时,标题、目录和代码块容易丢结构。本文整理标准 Markdown、在线转换、Typora、Pandoc 和 Word 自动目录流程。 ...
AI 回答中的表格复制到 Word 或 Excel 后容易错位。本文整理 CSV、Excel 分列、Word 文本转换成表格和 Markdown 整体转换方案。 ...
前面的文章依次介绍了如何截断历史会话的对话记录,包括按照记录数量截断、按照Token长度截断,以及浓缩为摘要截断等等,其中摘要操作又分为三大类: 1、使用第三方的摘要库对文本摘要; 2、使用在线大模型对文本摘要; 3、使用离线大模型对文本摘要; 以上对会话记录的各种处理操作,统称为AI应用的上下文 ...
一、前言 作为一名普通开发人员,我对 AI 工具的上手其实算比较晚。今年五月以前,基本还只是把 AI 当作聊天机器人使用。有时听同事提到一些关键词都听不懂,甚至不知道该如何提问,心里多少有些惭愧。直到最近因为一个契机,沉下心认真摸索了一段时间,才真正感受到 AI 工具的魅力和强大,也切身体会到它对生 ...
AI 回答中的数学公式复制到 Word 后经常变成 LaTeX 源码或乱码。本文整理 Word 原生公式、MathType、Markdown 转 Word 和 Typora+Pandoc 等处理方案。 ...