2026 年 6 月最新测评：什么 AI 命理软件好用？玄易 APP 八字排盘体验观察
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 这 6 个核心工具技巧，让你的 AI 编码效率起飞
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 ...
鹅厂面试官问我：“RAG 是什么？为什么要用它？直接调用大模型生成回复不行吗？”，我笑了说：因为 RAG 解决的从来不是生成问题。。
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"
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 ...
基于物联网、时序模型、大模型和智能问数，设备预测性维护【智能体】应用案例
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
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 ...
周一上线 | SpaceX 收购 Cursor、支付宝进入 AI 时代、DeepSeek 完成 500 亿元融资
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。 ...
MAICC 如何让 AI 团队在瞬间学会完美协作
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 ...
语音合成技术发展简史：从拼接合成到神经网络 TTS
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
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 ...
折腾半小时，终于让AI 能直接帮我写飞书文档了
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。 ...
Claude Fable和Claude Mythos 5同时发布：注意力机制下愈加强大的AI大模型
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。 ...
时序大模型科学应用案例-1：用时序大模型服务平台 TimechoAI 预测太阳活动
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 ...
2026 南京江宁装修公司细分场景适配观察：十家本土装企真实口碑与专项优势解析，金管家装饰全维度测评稳居榜首
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 ...
15天学会AI应用开发（八）使用向量数据库实现RAG功能
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，怎样保留标题目录和代码块？
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 回答里的表格复制到 Word 或 Excel 后错位，怎样保留表格格式？
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。 ...
15天学会AI应用开发（七）有了大模型为什么还要引入RAG
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 ...
从 豆包 到 Codex CLI：一名普通开发者的 AI 工具进化路线
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 回答里的数学公式复制到 Word 变乱码，怎样转成可编辑公式？
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。 ...
