人工智能

Hyper Agent：企业级Agentic架构怎么实现？在AI技术深度重构企业数字化与自动化体系的进程中，Agentic Architecture正在从“前沿概念”快速演进为企业级系统架构的新范式。与偏重交互体验和单点能力的消费级Agent不同，企业级Agentic架构直接嵌入真实业务流程，连接核心系统、真实数据与组织责任，其成败不取决于模型是否“聪明”，而取决于是否“可控、可治理、可持续”。

【Paper】FRST（快速径向对称变换）算法论文：Loy, G., & Zelinsky, A. (2002). A fast radial symmetry transform for detecting points of interest. Computer Vision, ECCV 2002.

驾驶员行为检测：基于卷积神经网络（CNN）的识别方法数据与完整代码来源目录 💻1. 简要说明该数据集是关于什么的？本主题的重要性2. 关于本项目为什么使用CNN？

基于蚁群算法求解带时间窗的车辆路径问题基于蚁群算法（ACO）求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）的Matlab实现，需结合路径优化与时间窗约束，通过信息素正反馈和启发式搜索实现全局最优。

计算机视觉处理（OpenCV基础教学（十七）：图像轮廓检测技术详解）图像轮廓检测是计算机视觉中一项基础而重要的技术，它能够帮助我们识别图像中物体的形状、边界和结构。本文将详细讲解OpenCV中轮廓检测的基本原理与实现方法。

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CLIP 的双编码器架构是如何优化图文关联的？CLIP 的双编码器架构是如何优化图文关联的？引言一、多模态对齐与CLIP突破二、CLIP模型架构与技术实现

2025年睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛-高职组（国赛）解题报告 | 珂学家2025年睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛-高职组（国赛）感觉这场比赛出题比较典，题意相对清晰（没有阅读理解攻击），整体比较友好。

Claude Code 永动机：ralph-loop 无限循环迭代插件详解（安装 / 原理 / 最佳实践 / 避坑）关键词： Claude Code、ralph-loop、Claude 插件、Stop Hook、commands/hooks、completion-promise、自动迭代、AI Agent、闭环工作流、无限循环

如何让AI推广我的品牌？成长期企业GEO优化的“降本增效”实战指南在2026年的今天，如果你还在通过堆砌关键词来做SEO，你可能已经错过了AI时代的流量红利。作为一家成长型企业的决策者，你是否正面临这样的困境：明明产品过硬，但在DeepSeek、豆包、Kimi等AI搜索引擎的回答中，却鲜少看到自家品牌的名字？用户在寻找解决方案时，AI推荐的往往是行业巨头，而非性价比更高的你。

GPT-5.2国内调用+API中转+成本管控本文聚焦 GPT-5.2 国内调用、API 中转适配及成本管控三大核心，结合 2026 年最新实测数据，提供一套经验证的实操方案。GPT-5.2 商用迭代后新增 xhigh 高阶推理、/compact 上下文扩展等特性，但国内开发者仍面临网络不稳定、海外支付门槛高、新增特性适配难三大瓶颈，叠加官方 40% 涨价，落地难度陡增。方案涵盖 Python 代码、模型选型、成本优化及问题排查，助力高效低成本落地全系列模型。

金融风控中的实时行为建模在数字金融快速发展的当下，金融业务的线上化、高频化特征日益显著，与之相伴的是各类风险的隐蔽性、传染性和突发性不断增强。传统金融风控依赖静态数据和人工规则的模式，已难以应对实时变化的风险场景，如实时交易欺诈、动态信用违约等。据银保监会相关数据显示，消费金融领域因信息更新延迟导致的信用误判损失占年度坏账总额的39%，这一数据充分凸显了传统风控模式的局限性。

基于AI Agent框架下的能源优化调度方案和实践 |工具函数介绍（详细）本文档提供了 tools.py 中所有工具函数的详尽技术参考，包括其内部实现代码、参数逻辑以及与后台 IPython 会话的交互方式。

TOON：为大语言模型优化的紧凑结构化数据格式TOON：为大语言模型优化的紧凑结构化数据格式在构建基于大语言模型（LLM）的应用时，我们常常需要在提示（prompt）中嵌入结构化数据。传统上，JSON 是最常用的选择，但它存在一个显著问题：冗余度高、token 消耗大。例如，在包含多个用户记录的数组中，每个对象都会重复字段名 “id”、“name”、“role”，这不仅浪费 token，还可能增加模型解析出错的概率。

人工智能发展简史人工智能发展简史的流程图，清晰地梳理了人工智能发展的三个主要阶段，以及每个阶段的关键里程碑和技术特点。

Skills高级设计模式（一）：向导式工作流与模板生成图片来源网络，侵权联系删。系列文章在Web开发中，我们早已熟悉「多步骤表单」的设计模式：用户注册向导、电商结算流程、项目初始化配置…这些场景的核心是渐进式信息收集与状态保持。当Web开发者转型AI应用时，向导式Agent工作流正是这一模式的智能升级版——它将复杂任务拆解为可管理的步骤，通过自然语言交互引导用户完成目标，就像把传统表单的"下一步/上一步"按钮，进化为智能对话的上下文感知导航。

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人工智能能让医疗变得更有人性化吗？几周前，我去看了医生，查看一些检查结果。一切都很顺利——甚至是惊人的普通。但这次预约中有一部分让我感到意外。医生根据我的健康和年龄给了我建议后，她把电脑显示器转向我，给我展示了一个色彩丰富的仪表盘，上面写满了数字和百分比。

大模型 API 中的 Token Log Probabilities（logprobs）大模型在生成内容时不是一次性输出整句话，而是：按 token（子词单元）逐个预测。例如模型生成 “Hello” 时，实质上是在位置 1、2、3… 每个位置都进行一次“下一 token 预测”。

React 19 实战：5个新特性让你的开发效率提升50%！React 作为现代前端开发的标杆框架，每一次重大版本更新都会带来颠覆性的改进。React 19 也不例外，它在性能优化、开发者体验和功能扩展方面带来了多项令人振奋的新特性。本文将深入剖析 React 19 中最值得关注的 5 个新特性，并通过实战案例展示如何利用它们将开发效率提升至少 50%。无论你是 React 新手还是资深开发者，这些新特性都将显著改变你的开发方式。

当机器人学会“思考“：Deepoc外拓板如何让景区服务实现智能化跃迁在智慧景区建设浪潮中，一个令人困惑的现象愈发凸显：那些本应提升游客体验的服务机器人，却在客流高峰时频频"罢工"。某5A景区黄金周数据显示，其投入的20台服务机器人中，有12台因导航失灵、交互卡顿等问题无法正常工作。这背后折射出的，正是传统机器人"机械执行"与景区"动态复杂"需求间的根本矛盾。传统景区机器人大多依赖预设程序工作。它们能够沿固定路线巡游，播放录制好的讲解词，但一旦遇到幼儿突然奔跑、游客聚集遮挡路径等突发状况，便会陷入"死机-重启-再死机"的循环。更令人沮丧的是，当游客询问"附近哪里人少适合休

OoderAI 企业级 AI 解决方案OoderAI是一套企业级 AI 解决方案以“AI 大脑”为核心驱动，联动三大核心套件（SkillFlow 流程套件、A2UI 画布套件、OneCode 环境套码套件）构建全链路技术闭环。该架构通过“核心驱动-流程管控-交互生成-环境支撑”的分层设计，实现 AI 能力的可控外延、人机交互的智能生成以及数据代码的一致性管控，从根源上解决企业级 AI 应用落地中的“能力不可控、交互不灵活、代码不一致”三大核心痛点，为企业提供高效、安全、可扩展的 AI 赋能方案。