ai

产品推荐官1 小时前
大数据·人工智能·ai·技术分享·开发经验
2026年AI应用开发服务商的选择逻辑:适配度比功能清单更重要摘要:随着2026年企业智能化转型进入深水区,寻找一家合适的AI应用开发公司或AI应用开发外包公司,已从单纯的能力比拼转向工程化落地、长期运维与业务适配的综合考量。以D-coding为代表的软件定制开发团队,通过将AI大模型能力融入企业级应用构建,回应了市场对AI应用开发供应商在需求理解、质量体系和持续服务上的核心关切。本文从评价维度、分类对比和适配人群出发,梳理一套可操作的选择方法论。
俊哥V1 小时前
人工智能·ai
每日 AI 研究简报 · 2026-07-27(本文借助 AI 大模型及工具辅助整理)一句话总结:Anthropic 推出 Claude Opus 5 以高性价比挑战企业市场,Moonshot AI 的 Kimi K3 即将发布引发全球关注,中国 AI 力量正在重塑竞争格局。
神奇霸王龙2 小时前
人工智能·ai·prompt·aigc·音视频·ai音乐
AI 音乐作曲:LLM 歌词 + TTS 人声实战指南适用读者:选 LLM 歌词生成和 TTS/音频 API 时做价格对比的开发者 阅读时长:约 12 分钟 测试时间:2026 年 7 月(基于 炻光 AI 接入管理平台 公开文档)
ofoxcoding3 小时前
gpt·ai
Claude Opus 5 与 GPT-5.6 Sol 性能基准测试及实际使用成本对比分析摘要。 Claude Opus 5 与 GPT-5.6 Sol 是两个几乎同价的前沿模型,谁”更便宜”取决于你在哪买。按厂商牌价,两者输入($5/M)和缓存($0.50/M)一致,只在输出上有别:Opus 5 是 $25/M,Sol 是 $30/M,所以按牌价 Opus 5 便宜约 17%。而在 ofox 上(截至 2026 年 7 月 27 日),Sol 正在打 -20% 促销($4/$24/$0.40),Opus 5 则维持牌价,于是局面反转:在 ofox 上,Sol 目前每一项都更便宜。在唯一一个用
程序员三明治4 小时前
java·人工智能·ai·大模型·llm·prompt·rag
【AI】RAG 生成阶段的最后一公里:Prompt 设计、幻觉抑制与引用对齐这也是 RAG 最容易被低估的一段链路。团队往往会花大量时间调分块策略、Embedding 模型和 Top-K,却把生成阶段理解成“把检索结果交给大模型总结一下”。系统刚开始演示时可能没有问题,一旦进入复杂业务,错误很快就会暴露出来:模型会补充资料中不存在的细节,会把不同文档的规则拼在一起,甚至会直接用预训练知识覆盖知识库中的明确结论。
清泓y4 小时前
人工智能·ai
AI_Agent工具调用知识点PDF版本: 链接: https://pan.baidu.com/s/1DWEMaTgcvWwZZ9KQzp2UgA 提取码: 78we
kishu_iOS&AI5 小时前
ai·大模型·loop·rag·harness·agent 架构
【02】Context Engineering:Prompt不再是核心目录Context Engineering:Prompt不再是核心01|Prompt 不是消失了,而是退到了最后一层
thesky12345617 小时前
人工智能·ai·大模型
27届大模型岗面试准备(三):位置编码全景——从绝对编码到 RoPE/ALiBi 的演进与手推位置编码是大模型面试里一道"看似基础、实则筛人"的题。面试官问"你家模型用的是哪种位置编码,为什么",能答出 RoPE 名字的候选人很多,但能把"为什么旋转等价于相对位置""RoPE 和 ALiBi 在长文本外推上谁更稳"讲清楚的不到两成。这篇文章把主流位置编码从绝对到相对、从 RoPE 到 ALiBi 的完整演进脉络梳一遍,配上对比表和可直接跑的 RoPE 手推代码,目标是让你在面试里能把这道题答成加分项。
Java.慈祥19 小时前
ai·ai编程
Claude 配置学习Claude 是 Anthropic 公司推出的 AI 编程助手,专为开发者设计的 CLI 工具。它不仅能够理解代码、生成代码,还能够:
尘埃落定wf1 天前
ai
Graph Engineering:从循环工程到图编排,让多 Agent 协作像流水线一样丝滑摘要:Graph Engineering(图工程)是 2026 年 AI Agent 编排领域最重要的新范式。本文将系统介绍其核心概念、解决的痛点、核心组成(节点、边、共享状态)以及五种常见图模式,并配有完整的拓扑图解。
rongcj21 小时前
ai
开源之争,撕裂硅谷文|熔财经作者|每文7月24日,黄仁勋发出了人生第一条X(原推特)。这位英伟达掌门人没有发布新架构,也没有晒财报数据,而是转发了一封由25家科技公司联署的公开信,核心主张只有一个:全力支持开放权重AI模型。
咖啡星人k21 小时前
前端·ai·github
【无标题】最近在 GitHub Trending 上看到一个有意思的项目:Hallmark。一周涨了 9000 多 Star,目前累计 1.4 万。它解决的问题很具体–AI 生成的网页总是长得差不多。
GISer_Jing1 天前
前端·后端·ai·前端框架
前端转全栈须知后端知识请为前端开发工程师梳理「全栈开发必备后端知识体系」,目标是让前端开发者具备独立完成中小型全栈项目、顺畅与后端团队协作的能力,而非成为专业后端工程师。
JaydenAI1 天前
ai·agent·a2a·maf
[A2A协议与实现-08]基于MAF的A2A Server设计与实现前面的两篇文章通过简单例子简单介绍了如何利用一个ASP.NET Core应用来构建A2A Server,并分别采用JSON-RPC和HTTP-JSON这两种底层传输协议将指定的AIAgent对外暴露成A2A服务,这篇文章主要从设计和实现的角度介绍背后的故事。
grey_csdn1 天前
ai
1929_使用本地 AI 大模型处理会议录屏长视频我做了一个小小的尝试,想看一看我电脑上的这个 A3B 模型能不能完成长时间的会议纪要的整理。输入内容是会议的录屏,输出内容需要输出会议的相关讨论文本以及投屏显示的信息。
wu8587734571 天前
人工智能·ai·prompt·aigc·ai编程
从 Prompt 到 Loop:拆解 AI 工程化四范式的演进逻辑与落地边界这半年冒出来的新名词,是不是比过去十年加起来都多?Prompt、Context、Harness、Loop,这几个 Engineering 到底是四样东西,还是同一件事换了几层包装?下面把四种范式的来龙去脉、Loop Engineering 的实际工作流程,以及落地时遇到的 token 成本、架构腐坏、人工审核这些麻烦拆开讲,供正在为 AI 编码流程做选型的后端和团队负责人参考。
老猿AI洞察1 天前
人工智能·ai
三万Token的底牌:Claude Opus 5提示词泄露,揭开AI“灵魂“的每一道锁晚上十一点,开发者Eversmile12在GitHub上新建了一个仓库。他没有写代码,没有提交项目,只上传了一个文件——1511行纯文本,135027个字符,大约3.4万个token。