人工智能

第六篇：AI平台篇 - 从Jupyter Notebook到生产级模型服务副标题：如何让临床医生也能玩转深度学习？当放射科主任第一次用Notebook跑通肺结节检测模型，当儿科医生在查房间隙用手机查看AI辅助诊断结果——技术民主化的力量，正在重新定义医疗AI的边界。

谷歌SEO第三季度点击率趋势：榜首统治力的衰退与流量的去中心化趋势在SEO行业的传统认知中，搜索结果页的第一名往往意味着赢家通吃。然而，Advanced Web Ranking(AWR)最新发布的2025年第三季度谷歌有机点击率报告，展示了一个正发生质变的市场。

CANN深度解析：构建高效AI推理引擎的软件基在人工智能从“能用”迈向“好用”的关键阶段，计算效率成为决定用户体验与商业落地成败的核心因素。面对日益复杂的模型结构和严苛的实时性要求，传统的通用计算架构已显疲态。此时，CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为一套专为神经网络工作负载设计的异构计算软件栈，正以其高度优化的执行引擎和灵活的开发接口，成为构建下一代AI推理系统的理想选择。

CANN仓库中的AIGC可持续演进工程：昇腾AI软件栈如何构建“活”的开源生态2026年，全球AI基础软件竞争已进入深水区。芯片性能差距在缩小，模型规模趋于饱和，而真正的分水岭在于——谁的生态更具生命力。一个“活”的开源生态，不仅代码持续更新，更拥有自我修复、自我进化、自我繁衍的能力：开发者不仅是用户，更是共建者；社区不仅是论坛，更是创新孵化器；版本迭代不仅是功能堆砌，更是对技术趋势的主动引领。

从连接机器到激活知识：探寻工业互联网深水区的山钢范式站在2026年初的产业节点回看，中国制造业的每一次代际跃迁，都是宏观规划与微观技术创新共振的结果。2026年1月13日，工业和信息化部印发了《推动工业互联网平台高质量发展行动方案（2026—2028年）》。这份文件为未来三年的工业数智化指明了方向，也向市场传递了一个明确信号：工业互联网的竞争重点已不再是单纯的设备联网数量，而是如何释放数据要素的价值，从微观流程入手实现效率的本质提升。

分析式AI学习AI分为分析AI、生成式AI有什么区别呢分析式AI，通过现有数据训练模型，让模型有能力预测新数据的决策。生成式AI，让AI生成某种结果，比如：写一段代码，生成一段文字。

CANN仓库中的AIGC性能极限挑战：昇腾软件栈如何榨干每一瓦算力2026年，AIGC（人工智能生成内容）已进入“军备竞赛”阶段。当Stable Diffusion 3、Sora-2、LLaMA-4等超大规模模型相继发布，业界对推理性能的要求从“秒级响应”升级为“亚秒级实时”——512×512图像生成需<800ms，70B大模型首Token延迟需<900ms。在这场极限竞速中，硬件参数（如TOPS）仅是起点，真正的胜负手在于软件栈能否将芯片潜力压榨至物理极限。

ooderA2UI BridgeCode 深度解析：从设计原理到 Trae Solo Skill 实践本文深入解析 ooder 框架的核心 BridgeCode 机制，从设计原理、生成编译流程，到基于此机制的分层 SKILLS 设计，最后展示在 Trae Solo 环境中的 Skill 构建实践。通过源码分析和实战案例，揭示 ooder 如何通过元数据驱动的代码生成实现高效的 A2UI 组件开发。

brave and determined

CANN ops-nn算子库使用教程：实现神经网络在NPU上的加速计算CANN 组织链接： https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

brave and determined

CANN算子开发基础框架opbase完全解析CANN 组织链接： https://atomgit.com/cann opbase仓库链接：https://atomgit.com/cann/opbase

一枕眠秋雨>o<

调度的艺术：CANN Runtime如何编织昇腾AI的时空秩序在AI计算的宏大叙事中，硬件常被赋予英雄主义的光环——算力峰值、内存带宽、互联拓扑成为衡量技术先进性的标尺。然而，当万亿参数模型需要在数百颗NPU上协同推理时，真正的挑战并非单点性能，而是如何在时空维度上精确编排海量计算任务。华为昇腾CANN架构中的Runtime组件，正是这场精密调度战役的“总指挥”，它以操作系统级的抽象能力，将物理芯片转化为可编程的计算时空连续体。

CANN + 物理信息神经网络（PINNs）：求解偏微分方程的新范式自 18 世纪以来，人类求解偏微分方程（PDE）主要依赖：这些方法虽成熟，但面临三大痛点：相关资源链接 cann组织链接：cann组织 ops-nn仓库链接：ops-nn仓库

爱吃烤鸡翅的酸菜鱼

CANN ops-math向量运算与特殊函数实现解析向量和特殊函数是数值计算的基础，在科学计算、工程仿真、信号处理等领域有着广泛应用。从简单的向量加减乘除，到复杂的三角函数、指数对数、贝塞尔函数，这些数学运算构成了各种计算应用的核心。CANN社区开源的ops-math算子库提供了全面的向量运算和特殊函数支持，经过深度优化，能够在CANN硬件上实现卓越的性能表现。

OpenClaw 构建指南：打造智能多工具编排运行时框架在 AI 应用开发的浪潮中，如何让智能体具备连接多个外部工具、处理复杂工作流的能力？答案就是 OpenClaw——一个为智能体设计的多工具编排运行时框架。本文将详细介绍如何从零开始构建 OpenClaw，让你的 AI 智能体能够连接微信、Slack、邮件等各种工具，实现真正的自动化工作流。

深度解码AI之魂：CANN Compiler 核心架构与技术演进在人工智能芯片的角逐中，硬件算力的堆砌仅仅是基础，而能够释放硬件潜能、打通算法框架与底层芯片鸿沟的软件栈，才是决定胜负的关键“胜负手”。作为（Ascend）AI 生态的资深架构师，我将目光聚焦于 AtomGit 平台上最新开源的 CANN (Compute Architecture for Neural Networks) 组织。在众多组件中，compiler 仓库无疑是整个异构计算架构的心脏。它不仅承担着将上层深度学习模型转化为底层 NPU 可执行指令的重任，更是异构加速性能优化的核心引擎。

新缸中之脑

Figma Make 提示工程锁定上下文 → 运行检查点 → 重置"模式" → 发送两个提示，将Figma Make变成屏幕生成器。

赫尔·普莱蒂科萨·帕塔

智能体工程2025 年底，特斯拉前 AI 总监 Andrej Karpathy 在个人年度回顾中正式宣告：其于 2025 年初提出的 “氛围编程”（Vibe Coding）时代终结，以 “智能体工程”（Agentic Engineering）为核心的全新开发范式，将成为 2026 年及未来 AI 技术落地的主流方向 (360)。这一转向并非技术术语的简单迭代，而是 AI 从 “被动工具” 向 “主动协同实体” 进化的必然结果 —— 其核心逻辑在于，开发者不再以传统 “码农” 身份直接编写代码，而是转型为 “智能体调

AI写的青基中了奴隶主让国内的朋友给他写大基金。朋友也有一个青基要写，原想着先写着，但奴隶主说不用急，你帮我把大基金写好，我到时帮你把关就行了。于是朋友拿人钱财，替人消灾，心里虽烦，手底下却老实，白天写，夜里改，改到眼睛发红，身体发虚。

深度剖析ops-transformer：LayerNorm与GEMM的融合优化在Transformer架构中，Layer Normalization（LayerNorm）与 GEMM（通用矩阵乘）是两个高频出现的基础操作。典型Transformer层包含多个“LayerNorm → GEMM → Activation → GEMM”组合。若将这些操作独立执行，不仅会引发多次内核启动开销，还会导致中间激活值频繁写入/读取全局内存，严重制约性能。

CANN图优化技术：深度学习模型的编译器魔法深度学习模型从训练框架到硬件执行之间，需要经过一系列的转换和优化过程。这个过程类似于传统编程语言的编译，但更加复杂。华为CANN平台内置了强大的图优化引擎，能够自动对计算图进行多种优化，显著提升模型的执行效率。