人工智能

数据的世界01

重构智慧书-第12条：自然与人工的辩证之美自然与人工，素材与加工一切美都需要陪衬。完美若不靠人工巧匠加以升华也会变得野蛮粗俗。人力使恶者获救，使善者益善。天工常常在我们最需要它时令我们扫兴，我们于是只好退而求人工。若无人为修养，最佳气质也显得粗俗。缺乏文化熏陶的完美只是半成品的完美。若不假人工修饰,人们总显得过分粗野朴质。因此,尽善尽美需要人为雕饰。

爱写代码的小朋友

AI赋能的混合式教育模式中师生角色重构与互动机制研究在《中国教育现代化 2035》的战略驱动下，人工智能（AI）技术正以磅礴之势深度融入教育领域，为教育变革注入了强大动力，催生出 “AI + 教育” 的全新生态。这一生态的构建，不仅是技术层面的革新，更是教育理念、模式与方法的全面重塑。混合式教育模式作为线上线下融合的创新形态，借助 AI 技术实现了教育资源的优化配置与教学流程的智能升级。知识图谱、大语言模型等前沿 AI 技术的应用，使教育能够精准洞察学生的学习需求与认知特点，为其提供个性化的学习支持与引导。

即插即用系列 | MICCAI EM-Net：融合 Mamba 与频域学习的高效 3D 医学图像分割网络论文标题：EM-Net: Efficient Channel and Frequency Learning with Mamba for 3D Medical Image Segmentation

AI核心知识53——大语言模型之Structured CoT 超级模版（简洁且通俗易懂版）该Prompt是基于大模型底层原理（注意力机制 + 预测逻辑）设计的“指令编程代码”。只要我们按照这个结构填空，AI 的智商表现通常能提升一个量级。我们把它称为 “结构化思维链 (Structured CoT) 框架”。

【2025年】GPT-5.2怎么样？Instant/Thinking/Pro 怎么选？如何订阅使用chatgptplus？GPT-5.2使用实例展示GPT-5.2今天发布了，内部代号为大蒜的模型，到底是增香剂还是熏人的臭大蒜？跟笔者来看看吧，本篇内容主要分为三个部分

人工智能之数学基础线性代数：第二章向量空间第二章向量空间向量空间（Vector Space）是线性代数的核心概念之一，它为理解线性变换、特征值、最小二乘法、主成分分析（PCA）等高级主题提供了理论基础。本文将系统介绍向量空间中的关键概念：维度、基、正交性、投影，并提供配套的 Python（NumPy/SciPy）代码实现。

SCNet 双DCU异构卡vllm推理部署DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct前面已经测试过了qwen 32b和Qwen3-30B-A3B两个模型的VLLM推理部署，并在Auto-Coder中进行试用。现在开始在SCNet的DCU环境中，尝试vllm推理部署DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct

用铜钟听歌，发 SCI !在当今这个信息爆炸、注意力稀缺的时代，一款音乐播放器竟然敢喊出“用铜钟听歌，发 SCI !”这样的口号，这听起来像是一个充满戏谑的玩笑，又像是一句极具反差萌的宣传语。然而，这句醒目的口号并非空穴来风，它直接链接到一篇货真价实的 SCI 论文，而这背后，藏着铜钟（Tonzhon）创始人 enzeberg 对“纯粹”和“专注”的极致追求。

UI设计兰亭妙微

告别调度繁琐：北京兰亭妙微拆解货运 APP 的 “轻量高效设计密码”当物流调度工具还困在 “信息过载” 与 “操作厚重” 的行业惯性中时，这款货运调度 APP 的界面设计，用 “轻量可视化 + 场景化交互” 给出了 “专业调度与高效操作共生” 的新解法。作为深耕企业级 UX 领域的专业团队，北京兰亭妙微以行业观察者的视角拆解其设计逻辑：好的物流工具，从来不是 “复杂数据的陈列台”，而是 “调度员的智能助手”—— 它既承载着货运流程的精准性，又以轻量化体验消解了物流场景的繁琐与压力。

采样率设低致频谱混叠！某次谐波分析误判，提高采样率精准定位！记得我刚入行那会儿（误写为2023年），师傅带我们巡线时总念叨："这杆子比你爸还老，当年架设时用的还是木头杆！"那时候巡线靠双腿，测温靠耳朵贴（没错就是耳朵），最怕遇到雷雨天，得穿着雨衣在泥地里摸爬滚打。有一次我差点把绝缘手套当成了防毒面具，还好同事大喊："兄弟你这是要抓特么变电站的耗子？"

GPT‑5.2 翻车？GDPval 70.9% 的“基准胜利”为何换不来好口碑？摘要：GPT‑5.2 在 GDPval 上拿到 70.9%（wins or ties），听起来像“职业任务碾压人类”。但网上不少开发者的体感却是：数学/编码不如上一代、输出更啰嗦、更像模板机。到底谁在胡说？答案可能是：都没胡说，只是大家在谈的不是同一件事。本文用工程视角把“基准”和“体感”对齐：基准测什么、不测什么；体感来自哪些变量；最后给你一套可以自己复现的小评测脚手架。

平凡之路无尽路

智能体设计模式：构建智能系统的实践指南欢迎来到《智能体设计模式：构建智能系统的实践指南》。本质上，智能体化系统是一种计算实体，旨在感知其环境（包括数字环境和潜在的物理环境），基于这些感知和一组预定义或习得的目标做出明智决策，并自主执行行动以实现这些目标。与遵循严格的分步指令的传统软件不同，智能体具有一定程度的灵活性和主动性。

架构视角：Gemini 3.0 Pro 原生多模态能力的边界与工程落地Abstract: 随着 Model-as-a-Service (MaaS) 的普及，如何在受限网络环境下构建高可靠的 GenAI 应用成为工程挑战。本文将分析 Gemini 3.0 Pro 的 Native Multimodal 架构特性，并探讨基于 n1n.ai 聚合网关（Aggregation Gateway）的跨区域调用方案。

【自然语言处理】汉语语料库建设的深层困境与现实挑战目录一、引言二、语料获取：源头壁垒与结构失衡的双重梗阻（一）历史积淀薄弱与数字化程度偏低的先天短板（二）资源分布分散与数据壁垒的现实障碍

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AI赋能医学教育：从知识传递到能力塑造的革命当医学生不再局限于书本图解和标本观察，而是能与AI虚拟病人沉浸式问诊、借助数字人解剖台探索人体奥秘，医学教育的传统边界正被人工智能彻底打破。广东医科大学AI医学院打造的“师-机-生”协同共创模式，正是AI技术深度赋能教育领域的生动实践，标志着智能时代的医学人才培养进入了全新阶段。

在iOS上体验Open-AutoGLM：从安装到流畅操作的完整指南最近我亲身体验了Open-AutoGLM在iOS设备上的表现，这个基于AI的iOS自动化工具给我留下了深刻印象。它能够理解自然语言指令，并自动操作手机完成各种任务。在这篇博客中，我将分享完整的安装过程、遇到的问题及解决方案，以及实际体验感受。

玩转n8n | 我用n8n+AI把枯燥论文变成了手绘海报（附Prompt技巧）现状：面对海量论文，LLM生成的“文字摘要”并没有改变线性的阅读方式。文字过眼不过脑，读完不仅记不住，回顾或者想做Presentation时还得重头再啃一遍。

Vibe Coding：AI驱动的编程新范式在2025年，人工智能技术迅猛发展，编程领域也迎来了一场革命。其中，“Vibe Coding”作为一种新兴的AI辅助软件开发技巧，正迅速流行开来。这种方法由AI专家Andrej Karpathy于2025年2月提出，它强调开发者通过自然语言描述“vibes”（即感觉或意图），让AI自动生成可执行代码，而无需纠结于代码细节。本文将基于Vibe Coding的核心理念，结合MaynorAPIPro（https://apipro.maynor1024.live/）这一强大的AI API聚合平台，探讨如何将这一创

AIGC 时代的“机器写作”：为何 AI 检测 (AI Detector) 已成为刚需？不管你是熬夜赶 Paper 的学生，还是正在死磕 Deadline 的内容营销人员，亦或是正在调试代码的开发者，像 ChatGPT 和 Gemini 这样的工具已经成为了我们最好的“数字助手”。

数据的世界01

重构智慧书-第14条：现实与风度现实与风度肚里有真货还不能说万事大吉:你还得留心与环境相配合。风度不佳会弄得百事尴尬，连正义与正理都会让它搅得变味。如果你风度可人，往往一美遮百丑:即使回绝人的“不”字，也让人感到堂而皇之，它能使真理甘甜，使老脸青春。行事时如何举手投足非常重要，令人愉快的举止往往能令人倾倒。美妙的风度是人生的瑰宝。言行得体，使人在任何逆境中也能安然无恙。