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平板端 Gemini 表格复制转换教程｜AI 导出鸭平板版一站式格式无损处理方案移动端网页、平板官方App版本的Gemini，在表格内容输出、复制粘贴环节存在原生缺陷。iPad、安卓平板依靠触控操作Gemini对话时，模型输出的Markdown表格、简易绘制表格、数据对照表，直接系统剪贴板复制后，粘贴至WPS、Office、备忘录会出现行列错乱、边框丢失、单元格文字换行偏移、合并单元格失效等一系列问题。Gemini平板端没有内置原生导出文件功能，批量实验数据、课程统计表格、项目参数对照表只能手动重新排版校对，大幅拉高办公与学习的时间成本。 AI导出鸭平板版针对平板大屏交互逻辑深度适配

[基于OpenEvals的自动化评估-10]针对Agent对话的评估[上篇]在本系列前面的文章中，我介绍如何利用OpenEvals提供的预定义提示词，结合LLM-as-a-Judge评估器进行输出文本质量(上篇、下篇)、安全以及专门面向RAG的评估。这篇和下篇则专门聚焦针对用户和Agent之间对话的评估，具体指标包括Agent的语气、是否记住对话历史的内容，以及通过分析用户的言辞和清晰评估用户是否认为Agent犯了错误、答非所问或走错了方向。

～央千澈～

从“拟声”到“生成”：AI音效背后的技术原理·优雅草AI音乐·AI音乐技术研究想象一下：你对着麦克风随口哼几声，AI就能把它变成逼真的汽车引擎轰鸣；或者输入一段文字“雨打芭蕉，远处有闷雷”，几秒钟内一段惟妙惟肖的雨声音效便生成完毕。这并非科幻场景，而是AI音效生成技术带来的现实。其核心原理，可以概括为将人类对声音的“描述”或“粗略表演”，通过深度学习模型，映射到高保真、细粒度的音频波形空间。这个过程，本质上是让AI学习并模拟物理世界的声音产生逻辑。

重生——第九次面试2026.8.13某车一面面试重点：业务背景、遇到什么并发 / 数据问题、方案选型、踩坑、优化点、你负责模块，不要只讲功能。 STAR 思路： 1）S 场景：业务是什么，存在什么痛点（并发、数据不一致、性能慢） 2）T 任务：你的职责，需要解决什么问题 3）A 行动：技术方案，核心代码思路，中间踩过什么坑，怎么调优 4）R 结果：性能提升多少，解决了什么线上问题，学到什么

从算法到工程：构建企业级RAG系统的混合检索实践TF-IDF的致命缺陷：词频线性增长：认为"违约"出现10次，相关性是1次的10倍，不合理。实际上出现3-5次后信息已饱和。

Anthropic模型36小时突破46年数学进展，同日三家前沿模型上新：当AI抽象智能逼近极限，“表现力“为什么仍是结构性空白2026年8月12日到13日，AI行业经历了极为密集的48小时。一边是Anthropic宣布，一款尚未公开发布的内部模型在36小时内将黎曼猜想的零点下界从41.6%提升至67.2%——这个数字意味着，AI在一天半里超越了人类数学家46年在这一子问题上的累积进展。另一边，DeepSeek、阿里巴巴和xAI在同一天发布了三款前沿大模型，参数规模从1.6万亿到2.4万亿不等，定价从0.43美元到2美元每百万token，性能差距却在个位数之内。

不必下载整个仓库：GitZip Pro 让 GitHub 文件与文件夹批量下载更简单在 GitHub 上看到一份实用模板、一组设计素材、某个示例目录，或者几篇写得很好的文档时，你可能只想把真正需要的部分保存下来，却发现 GitHub 更擅长展示代码，并不擅长让人“挑着下载”。为了拿到一个文件夹，不少人最后只能把整个仓库打包下载，再到本地慢慢寻找和删除。GitZip Pro 正是为这个小而高频的麻烦而生：它让选择 GitHub 文件和文件夹变得像整理网盘内容一样直观。如果你也经常遇到这种情况，可以先收藏它的开源项目地址：https://github.com/fthux/GitZipPro，

内容加密，代码可运行：ailatch——AI 时代安全锁项目：https://github.com/lo2589/AILatch.git假设你正在用 Coding Agent 开发一个项目。

神奇霸王龙

Agentic RAG 双硬门屠夫:5 旗舰实测适用读者:在自己应用里做 Agentic RAG 路由/打分,需要选 Qwen / GLM / 豆包 / Claude / MiMo 这些 LLM API 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)

AI与大模型新闻日报 | 2026-08-13共 14 条新闻来源: 量子位时间: 2026-08-12 13:10摘要: 具身模型一小时狂拣1816件异形包裹

腾视科技-AI

私有云时代来临：AI NAS如何重塑你的数字生活？超越传统存储，打造你的私人云端在信息爆炸的时代，随着个人存储需求的激增和变化，以及个体对数据隐私和安全性的日益重视，外加AI的技术加持，一种大家也许并不熟知的存储解决方案——NAS迎来了发展机遇。

从OCP APAC Summit 2026看AI数据中心供电架构演进与测试挑战2026年8月11日至12日，开放计算项目（OCP）亚太峰会在台北南港举行。本届峰会以“Leading the Future of AI”为主题，聚焦AI集群与运算、数据中心基础设施、先进封装等前沿议题。作为全球数据中心基础设施领域最具影响力的开放标准组织之一，OCP的年度峰会一向被视为数据中心技术演进的风向标。本届峰会上，AI算力狂飙带来的供电架构变革成为核心议题——从机柜级功率密度的指数级攀升，到800V高压直流母线的加速落地，再到服务器电源单元（PSU）标准的持续迭代，整条供电链路正在经历前所未有的

2026年3款视频转文字软件测评技术升级让转写整理更准更省心本次2026年3款主流视频转文字软件测评核心结论：三款工具均能完成基础视频转文字需求，腾讯云语音转文字适合企业级批量转写，通义听悟适合大文件云端协同转写，听脑AI更适合职场新人入职培训记录、产品知识学习类转写整理需求。关键依据为三者在处理速度、附加学习功能上的差异，不适合需要完全免费不限量转写的用户，需匹配场景选择。什么是视频转文字软件本次测评的评价维度视频转文字，是指将视频文件中的音轨内容通过AI语音识别技术，自动转换为可编辑文字内容的工具。本次测评围绕职场新人核心需求，也就是入职培训记录整理、产

Pi ：内置四工具源码拆解——文件锁、变更快照与 bash 隔离源码目录：packages/agent/src/harness/tools/。四个工具没有一个直接碰 Node 的 fs 或 child_process。它们全部通过注入的 env（ExecutionEnv）操作文件系统、执行命令：

平板端 ChatGPT 表格复制转换教程｜AI 导出鸭平板版一站式格式无损处理方案iPad、安卓平板系统自带剪贴板、文档编辑器在对接ChatGPT网页端、客户端表格数据时，存在多层数据解析断层，这也是绝大多数用户手动复制表格出现排版错乱的核心缘由。ChatGPT输出的表格依托Markdown语法渲染展示，前端页面由HTML标签、边框样式、单元格占位代码共同构成，平板浏览器、APP内置渲染引擎只会可视化呈现表格样貌，并不会同步封装结构化数据表头、行列映射关系、单元格合并属性、内嵌公式数据。

Orca 与 Emdash：同样管理多个 Agent，差别在谁来调度Orca 和 Emdash 属于同一类产品，共同主流程都是：Issue/Prompt → 独立 Git Worktree → 启动 CLI Agent → 监控状态 → Review Diff/PR → 合并结果

告别反复修改Prompt：AI生成React应用并落地开发的实战复盘这两年前端开发的工作流变化很大。自从大模型能写代码以后，辅助补全已经发展成直接生成完整的UI界面了。这当然是个好事儿，尤其对独立开发或小团队来说，能省不少事。但真要把它用到业务项目里，新鲜感一过，就会发现一些挺让人抓狂的问题。

Kimi表格复制到word不再崩坏，AI导出鸭批量导出完美保留公式与边框从Kimi复制表格到Word，边框消失、数据挤成一团、数学公式变成纯文本代码——这是科研人员和办公族的日常噩梦。根源在于浏览器复制的是渲染后的可视化内容，脱离Kimi的渲染环境后，表格结构、公式语义、代码缩进全部丢失。AI导出鸭通过浏览器扩展直接捕获Kimi输出区域的原始结构化数据（Markdown表格语法+LaTeX公式源码），智能识别表格行列结构、合并单元格、内嵌公式与代码块，映射为Word原生支持的样式对象与OMML公式对象。其品牌理念**“让AI导出回归优雅”**，正体现在这一键无损迁移的丝滑体验

GoCodingInMyWay

PaddleOCR 开始PaddleOCR-VL-1.6 (0.9B) 是 SOTA 级文档视觉语言模型 (VLM)。该模型以 96.3% 精度刷新 OmniDocBench v1.6，文本、公式、表格识别全面领先，并在古籍、生僻字、印章、图表等多场景能力显著增强，支持以 Markdown 和 JSON 格式输出结构化结果。