ai

大模型安全接入网关LinkAI什么是 LinkAI ？LinkAI（智链 AI 网关）是一个面向企业和个人的大模型安全接入网关。它可以在统一代理转发大模型 API 的基础上，内置数据脱敏、隐私保护、全链路审计三大安全能力，确保敏感信息不泄露、每次调用可追溯。支持 OpenAI、Anthropic、Azure、通义千问、DeepSeek 等主流提供商，三态熔断器保障高可用。

[实战] 制造业质检图纸数字化方案：从扫描件到自动化FAI/PPAP报表生成在执行 IATF 16949:2016 或 ISO 9001:2015 质量体系时，质量工程师（QE）最头疼的任务莫过于手动对工程图纸进行气泡标注（Ballooning）并手动录入检验计划。本文将分享一套成熟的质检图纸数字化方案（QC drawing digitization solution），探讨如何利用自动化工具将繁琐的图纸处理时间从几小时缩短至几分钟。

大模型评测运营体系：从 “感觉不错“ 到 “数据驱动“在大模型应用落地的过程中，技术团队常陷入一个误区——用"直觉"代替"度量"，用"演示效果"代替"真实表现"。本文结合评测先行方法论，系统阐述如何构建一套科学、可持续的大模型评测运营体系，让业务价值真正可量化、可优化、可迭代。

Agent产品评测局

制造业生产调度自动化落地，完整步骤与避坑指南：2026企业级智能体选型与实战全景站在2026年的时间节点回看，制造业的数字化转型已从简单的“系统替代人工”进化为“智能驱动决策”的深水区。生产调度作为工厂运行的“大脑”，其自动化程度直接决定了企业的交付周期与资源利用率。然而，在实际落地过程中，许多企业依然面临系统集成难度大、数据一致性差、长链路任务易断裂等核心瓶颈。本文将立足于2026年的工业互联网技术路线，深度拆解制造业生产调度自动化的完整落地步骤，并提供硬核的避坑指南。

Docker Compose で PowerRAG を WSL2 Ubuntu に入れてみたPowerRAG をローカルの WSL2 Ubuntu 環境に入れてみました。最初は「Docker Compose で起動すれば終わりかな」と思っていたのですが、実際にはいくつか確認しておいたほうがいい点がありました。

Elastic 中国社区官方博客

Elasticsearch：智能搜索 - AI builder 及 skills想象一下，我们如何搜索如下的一个问题：这类问题存在于很多的电子商务网站搜索中。它也是一种非常实用的搜索方式之一。那么要实现这样的搜索方式，我们有如下的几种方式来实现：

Twitter 用户信息 API 集成指南本文将为您提供一个关于 Twitter 评论信息 API 的集成指南。该 API 可用于获取特定推文下的所有评论信息。通过输入推文的 ID，您可以输出该推文下的所有评论信息。这对于分析社交媒体上的用户反馈和互动非常有帮助。

IP数据云如何为不同行业提供精准IP查询与风险防控解决方案？在数字化业务全面渗透的今天，企业的每一个关键决策节点几乎都离不开对客户端IP的识别与判断。传统IP查询方案可能存在数据维度较少、更新频率较低、定位精度有限或并发性能不足等局限性，影响企业风控和决策系统的完整性。

程序员鱼皮

DeepSeek V4 + GPT-5.5 一手实战，结果很意外！附 Codex 保姆级项目教程大家好，我是程序员鱼皮。最近 AI 圈儿也太闹腾了，4 月 23 号 OpenAI 发布了 GPT-5.5，紧接着第二天 DeepSeek 就放出了 V4，两个重磅模型前后脚上线。

熊猫钓鱼>_>

AR游戏的“轻”与“深”：当智能体接管眼镜，游戏逻辑正在发生什么变化？戴上智能眼镜的第一秒，你期待看到什么？不是悬浮的操作面板，不是单调的提示信息——而是一只蹲在你桌角、歪头看着你的虚拟仓鼠。你只需轻轻滑一下手指，它就会转身钻进一个凭空出现的透明迷宫，开始一场只属于你们俩的寻宝游戏。

【实践】Ollama 本地大模型和云端模型的安装使用Ollama 是一个开源的、专为在本地运行和管理大型语言模型（LLM，Large Language Model）而设计的轻量级工具与平台。简单来说，它的核心作用是：让你能像运行一个普通程序一样，在自己的电脑上轻松下载、运行和试验各种开源大模型（如 Llama 3、Qwen、Gemma 等），而无需了解复杂的模型部署、环境配置或依赖管理。

Claude Code 和 Claude Desktop：一个搞清两个 AI 助手很多朋友问我同一个问题：「Claude 到底有几个产品？Desktop 和 Code 有什么区别？我该用哪个？」

高频使用 GPT-5.5 两天后的总结上周 GPT-5.5 发布后，我基本第一时间上手。周末两天在家高频使用了一轮，从写稿、查资料、改代码、整理表格，到帮我规划一些复杂任务，整体感受是：确实更强了！速度也没有任何降低！

移动端AI OCR模型选型在手机端部署AI OCR模型，核心挑战是在精度、速度、体积三者之间找到平衡点。传统OCR模型动辄上百MB，而移动端要求模型体积控制在10MB以内且保持毫秒级推理速度。完整的部署路径包括四个关键环节：模型选型（核心能力）→ 推理框架（执行载体）→ 模型优化（适配手段）→ 工程化落地（应用交付）。

Springer Nature直播预告 | 无人系统集群协同与工程挑战从自动化系统、人工智能到复杂系统研究，一个共同趋势日益显现：研究对象正由结构清晰、边界明确的单体系统，转向高度耦合、动态演化的系统整体，“系统行为如何在不确定环境中被理解、预测与约束”逐渐成为跨学科关注的核心问题。无人系统的发展集中体现了这一转变。当系统规模扩展、结构动态变化成为常态，传统基于理想模型与渐近稳定性的分析方法面临挑战，复杂环境下的集群协同涉及多主体耦合、信息受限决策以及故障与扰动并存条件下的安全与性能保障，推动控制理论与系统科学引入有限时间、容错与安全约束等新视角，使“系统边界如何被定义与突

龙侠九重天

OpenClaw 与 Hermes 有何异同？——从系统架构到用户体验的全面对比在过去几年间，AI 技术经历了从云端大模型到端侧智能体的范式跃迁。曾几何时，我们与 AI 的交互仅限于网页对话框，而如今，AI Agent——能够自主规划、执行和迭代的智能体——正在成为每个人桌面和手机上的新"同事"。

superpowers、gstack、gsd原理解析与对比以下为superpowers插件所携带的组件，包括3个命令、1个agent、14个技能和1个hook函数。

冲上云霄的Jayden

约束性 Prompt 与描述性 Prompt对比与选择在一文了解Prompt类型、设计和实战例子介绍了Prompt的类型和构建Prompt的结构，适用于给定内容总结类的任务，对于内容生成类的任务，在实践后，如果需要定向性输出的，那么需要约束性的Prompt。

Hermes 接入飞书（Feishu/Lark）部署文档（如果有这个提示框则可以一键创建获取到App ID 与 App Secret 直接跳到第三步安装hermes）

文艺复兴科技新增AI因子，量化基金重夺主导权全球最神秘的量化对冲基金——文艺复兴科技（Renaissance Technologies）在2026年4月向投资者披露的半年度信中透露，其旗舰基金“大奖章”（Medallion）已全面引入基于大语言模型（LLM）和生成式AI的“另类数据因子”。这是文艺复兴自2010年将机器学习引入框架后最大的一次方法论更新。