2026年Q1全球科技裁员78557人，47.9%归因AI。22-25岁开发者就业下降20%，初级岗位被AI消化，连拥抱AI的人也可能被淘汰。这不是经济衰退，是技术路线的不可逆变迁。本文用数据拆解K型分化、结构性失业和市场价值重定价的残酷真相。 ...

OPPO AI Agent Team 与 LV-NUS lab 的工作，发表于 ICML 2026。当前的自进化记忆系统都停留在用固定的记忆架构去积累经验这一层，本文提出 MemEvolve，一个同时进化「经验知识」与「记忆架构本身」的元进化框架，让 Agent 不仅能积累经验，还能不断改进它是怎么 ...

一篇 LLM Agent 多用户协作记忆管理工作，目前挂在 Arxiv 25.05 上，针对多用户、多 Agent 场景下信息不对称和动态权限问题，提出了 Collaborative Memory 框架 背景 现有的 LLM Agent 记忆系统（如 MemGPT、MemTree、GraphRAG） ...

从一句“帮我做个游戏”开始 最近迷上了一款叫Workbuddy的AI工具，它可以自由接入不同的大模型，用对话方式生成功能。虽然我完全不懂编程，但上手之后发现，只要把需求说清楚，它真能做出能跑的东西。起初我做了一些自动化小工具，后来突发奇想，直接让它做游戏。 第一次对话特别简单，我就丢了一句“帮我做... ...

写给数据科学新手的完整实战指南 本文将介绍如何将一个在 Jupyter Notebook 中训练好的机器学习模型，转化为一个真正的 Web 应用，以便与同事或老板在线分享和体验。 接下来，我会用 Python + scikit-learn + FastAPI，从零构建一个 “每日工作效率预测器”。* ...

Gen AI 小白入门白皮书 版本：v1.0 核查日期：2026 年 8 月 9 日 适用读者：刚接触 AI，希望搭建完整、清晰概念地图的非技术读者1. 起点：为什么整理这份白皮书这份白皮书的创作起点，源于身边普通人接触 AI 时最真实的困惑：大家陆续听过、用过各类 AI 功能，却被一堆零散名词困住 ...

传统知识库构建中，对图片的处理通常仅做 OCR 文字识别。这种方式只能提取图片中的文字信息，无法理解图片的场景、结构和语义。 在工业场景下，设备照片、生产流程图、工艺标准图、操作手册图等大量图片资源包含着丰富的场景化知识信息，仅靠 OCR 远远不够，会严重降低知识库的构建质量。 iNeuOS_AiM... ...

智能系统的分层架构为核心视角，系统性地呈现了人工智能从基础语言能力到复杂自主协作的演进路径。整个框架由四个逐层叠加的层级构成：最底层是 LLM（大语言模型），作为整个体系的认知基座，它通过 Transformer 架构、注意力机制与嵌入生成等技术，赋予系统理解语义、生成类人文本的核心语言能力，但其知 ...

前言 作为一名长期关注独立开发与音视频技术的创作者，我发现很多独立开发者在做游戏、App demo、短视频或产品演示时，最头疼的往往不是写代码，而是“音频与背景音乐（BGM）”。 找免费配乐怕版权纠纷，找商业授权成本太高，自己作词作曲又不具备专业音律知识。今天分享一下我最近在用的音频工作流，聊聊如何 ...

企业 AI 集成路径技术评估报告：微调（Fine-tuning）与检索增强生成（RAG）的效能与成本深度对标1. 核心技术原理与应用范式分析作为首席 AI 架构师，我必须向决策层明确一个战略事实：大模型时代的真正“金矿”并不在底层的算力军备竞赛中，而是在于应用层如何将通用智能转化为业务价值。企业在集 ...

最近看了很多AI应用的案例，越看越觉得一个问题很有意思：现在大家讲AI落地，很容易把两件事混在一起。 一件事是基模厂商、算力厂商、云厂商的增长，也就是所谓的“卖铲子”。比如调用量涨了、token消耗涨了、MaaS收入涨了、GPU更贵了，这些当然是增长，但这是铲子卖得好，不代表下地挖矿的人真的挖到了金 ...

全面讲解AI Agent的概念、原理（ReAct循环）、进化路径、2026年生态全景（OpenManus/OpenClaw/Dify等）、五大实战场景、多Agent协作、5步搭建指南、避坑经验及未来趋势。配有架构图、流程图等插图，比喻生动，案例丰富。 ...

数字人视频标准化生产工作流前置说明本文涉及的境外媒体链接均无法正常访问，相关可视化素材无法查看，以下内容基于可解析的工作流、代码仓库规则及实操逻辑整理，为完整可落地的数字人生产方案。本套工作流适配知识口播、短视频批量生产、课程讲解、产品介绍、多语言内容制作、固定IP数字人账号运营等场景，核心优势是拆 ...

文章时间：2026年8月9日 覆盖范围：卡的类型、算力规格、国内外采购限制、费用情况、国内选型建议 数据时效：重点覆盖 2026年2月—8月 的最新动态 数据来源：NVIDIA 官网、公开媒体报道（路透社、环球时报、第一财经等）、渠道报价（京东/算力租赁平台）、行业分析机构 一、核心结论速览 维度 ...

机器学习的模型训练中，特征不是越多越好，而是要找到那个 "刚刚好"的子集。 今天介绍的方法 "简单粗暴"，通过递归的方式，不断淘汰一个个特征，直到找到那个最优的 "特征子集"。 核心思想 核心思想用一句话来说，就是用"淘汰赛"选出最强特征组合。 递归消除的思路特别像公司搞末位淘汰： 1. 把所有"员 ...

快手的 MLE Agent 优化工作，目前挂在 Arxiv 26.07 上，提出了一种将 Bandit 算法与 LLM 智能体相结合的推荐模型自动化优化框架 RecHarness 背景 推荐系统优化天然适合 MLE Agent，但直接应用通用 MLE Agent 存在一个关键的系统挑战：每个候选修改 ...

​之前的文章《15天学会AI应用开发（十三）上下文与RAG的阶段性总结》概述了检索RAG知识库的主要步骤，现在采用LangChain将其改造为更智能的本地RAG系统。 接下来基于LangChain框架与Chroma向量数据库，结合离线的文本嵌入模型和大语言模型，从零开始搭建本地的RAG检索系统。 一 ...

察观业,行能智工,DeepSeek,GPT-5,Sora,AGI,人缺短力,算合拟过分,跑型模,大沫AI泡AI是泡沫吗？从中美大模型性能差距仅2.7%，到跑分过拟合、算力短缺、95%企业AI项目无法盈利——本文用数据撕开行业遮羞布，又在废墟中找到希望的种子。有信心，但不盲目。 ...

​上一篇文章介绍了如何使用InMemoryStore实现用户偏好的精确记忆功能，但记忆只保留在内存中，一旦AI应用重启，就会丢失上次在内存中的记忆数据。 为了让AI应用持久记忆业务数据，就得引入文件或者数据库等存储介质，比如Python自带的轻量级数据库SQLite。接下来就介绍如何结合LangGr ...

前几篇介绍了使用方差阈值，相关性分析以及统计检验等方式来过滤特征，这些方法都有一个共同点，就是由人来决定如何打分。 今天介绍一种让模型自己给特征“打分”的方式，也就是让模型自己判断哪些特征重要，哪些特征是无关紧要的。 与其我自己猜，不如让模型告诉我。 核心思路 这种特征选择方式的核心思想总结起来就一 ...