人工智能

如何用AI工具，把文献综述从“耗时费力”变成“高效产出”？如果你是一名研究生，大概率对“文献综述”这四个字有着复杂的感情。它既是开启研究课题的基石，又是学术道路上第一道令人望而生畏的关卡。从茫茫文献海中确定方向、梳理脉络、归纳观点，再到组织成文，这个过程往往意味着数周甚至数月的埋头苦干，消耗着宝贵的科研精力与创新热情。

最强「学业成绩分析压力感知型 AI 心理陪伴」智能体—基于腾讯元器×TextIn大模型加速器×混元大模型的实战构建在“双减”政策深化与教育数字化持续推进的背景下，学生学业评价正在从“唯分数论”向“数据驱动的全面成长分析”转型。成绩单不再只是简单的分数汇总，而是蕴含着学生学习状态、学科优势、波动趋势以及潜在心理压力的重要数据载体。

预先构建的CNCF流水线：从Git到在Kubernetes上运行Kubernetes 为大规模运行容器提供了可能，但并未使其变得简单。交付一个应用远不止执行一句 kubectl apply 那么简单。在代码真正触及集群之前，需要构建镜像、扫描漏洞、串接配置、实施策略、组装CI/CD流水线，并接入日志、监控与追踪体系。每一步都涉及工具的选型、集成，并在技术生态持续演进中维护这些集成的稳定性。

风途知识百科

数字高精度光伏电站灰尘监测系统光伏板表面的灰尘覆盖是影响发电效率的“隐形杀手”，灰尘堆积会遮挡光照、降低光电转换效率，造成大量能源损耗。一款专为光伏设备设计的灰尘监测系统，凭借实时监控、远程预警的核心功能，以及稳定可靠的产品表现，成为光伏发电系统的重要辅助设备，帮助用户及时清理光伏板，有效降低能源损耗、提升发电效率。今天就围绕这款光伏灰尘监测系统，解答光伏运维人员最关心的问题，揭秘其成为运维必备的核心价值~

机器学习模型评估指标完全解析：准确率、召回率、F1分数等选择哪个指标，完全取决于你的业务目标和数据特点（如类别是否平衡）。在介绍具体指标前，必须先理解混淆矩阵。它是一切分类评估指标的基石。

MindSpeed MM多模态模型微调实战指南随着AI技术的快速发展，多模态模型在图像理解、视频生成等领域展现出巨大潜力。本文将详细介绍如何使用华为昇腾平台的MindSpeed MM套件进行多模态大模型微调，从环境搭建到实际训练的完整流程，帮助开发者快速上手昇腾平台的多模态模型开发。

大模型应用技术之详解 MCP 原理Model Context Protocol (MCP) 是由 Anthropic 推动的一项开放标准协议，旨在为大型语言模型（LLM）应用提供标准化的接口，使其能够连接并交互外部数据源和工具。

#专访Ooder架构作者｜A2UI时代全栈架构的四大核心之问，深度解析设计取舍在大模型席卷企业级开发的当下，AI to UI（A2UI）已从概念落地为实际生产力，成为前端开发演进的核心方向之一。而专为大模型流式处理设计的Ooder全栈架构，凭借与React/Vue截然不同的设计思路，在CN环境下的A2UI场景中崭露头角。

亚马逊云开发者

如何在亚马逊云科技部署高可用MaxKB知识库应用MaxKB是一款基于RAG技术的开源知识库问答系统，支持对接多种大语言模型，广泛应用于智能客服、企业知识库等场景。虽然MaxKB社区版提供了便捷的Docker快速部署方式，但企业在生产环境中需要更高的可靠性、安全性和运维便利性。

突破性框架TRAPO：统一监督微调与强化学习的新范式，显著提升大语言模型推理能力大语言模型的后训练方法正迎来重大突破！清华大学与蚂蚁集团联合提出的TRAPO框架通过创新性地统一SFT与RL训练，在数学推理任务上实现了显著性能提升。该框架解决了传统两阶段训练中的根本性矛盾，通过Trust-Region SFT和自适应专家指导机制，实现了更稳定、更高效的模型训练，为推理增强型LLMs发展开辟了新道路。

牛客企业服务

AI面试实用性解析：不是“能不能用”，而是“怎么用好”一面要筛上万份简历，另一面候选人抱怨“流程像石器时代”？AI面试早已走出概念阶段，成为企业招聘的实用工具。但它的真正价值，不在于技术多炫酷，而在于能否解决HR每天面对的真实问题。

激光点云快速配准算法创新突破，MLGO微算法科技发布革命性点云配准算法技术在当今快速发展的数字化时代，三维激光扫描技术已成为建筑、制造、自动驾驶和文化遗产保护等领域不可或缺的核心工具。然而，随着数据采集设备的普及，大规模点云数据的处理面临着严峻挑战，尤其是点云配准环节的效率和精度问题。为应对这一痛点，微算法科技（NASDAQ:MLGO）近日发布了一种突破性激光扫描仪点云快速配准算法技术。这一算法通过巧妙整合多种先进方法，不仅显著提升了配准速度，还在保持高精度的前提下，为行业应用注入了新活力。

救救孩子把

50-机器学习与大模型开发数学教程-4-12 Bootstrap方法Bootstrap 方法（重抽样：把一份数据“用出 1000 份”的威力）一句话版：当解析公式难、样本不大或分布未知时，Bootstrap 用“对原样本有放回重抽”来近似统计量的抽样分布，从而给出标准误（SE）、置信区间（CI）和偏差估计。在 ML 里，它能：给 AUC/F1/准确率做 CI，评估模型稳定性，估计特征重要性方差，以及连接到 Bagging/随机森林的 Out-of-Bag 思想。

AI是否能代替从业者AI技术的快速发展正在重塑IT行业的工作方式。从自动化运维到代码生成，AI工具逐步承担了部分传统由人类完成的任务。然而，AI是否完全替代IT从业者仍需从技术、行业需求及人机协作角度分析。

在节日中寻找平衡：圣诞的欢乐与传统节日的温情节日的双重价值节日如同生活的标点符号，在繁忙的日常中标注出特殊的意义。圣诞节作为西方传统节日，如今在全球范围内被广泛庆祝，它为我们的冬日生活增添了一抹温暖的色彩。街道上闪烁的彩灯，商店橱窗里的圣诞装饰，以及空气中飘散的节日音乐，都让人感受到一种特别的愉悦氛围。

程序员约会指南：从代码到爱情的完美编译「哎呀，我今天又写了2000行代码，但还是不知道怎么跟喜欢的女孩子说话。」如果你是一个程序员，如果你曾在深夜加班后对着屏幕发呆，如果你曾在电梯里偶遇心仪的女孩子却只憋出一句「今天的天气不错」，那么这篇文章就是为你准备的。

SpringAI与LangChain4j的智能应用-(实践篇2)企业级AIOps的核心是“数据驱动的智能运维闭环”，其5大核心阶段（数据采集→异常检测→根因定位→自动处置→复盘优化）的技术实现需兼顾标准化、可扩展性、稳定性，且要适配企业级“可观测、可管控、可审计”的要求。以下是每个阶段的具体技术实现方案、核心组件选型和落地细节。

【笔记】ComfyUI “OSError: [WinError 38] 已到文件结尾” 报错解决方案ComfyUI version: v0.6.0运行过程中（通常在预览视频、音频或大图时）控制台报错：Traceback (most recent call last): File “H:\PythonProjects1\Win_ComfyUI.venv\Lib\site-packages\aiohttp\web_protocol.py”, line 602, in start resp, reset = await task ^^^^^^^^^^ File “H:\PythonProjects1\Win_

咕噜企业分发小米

腾讯云向量数据库HNSW索引如何更新？腾讯云向量数据库的HNSW索引支持实时增量更新机制，通过分层图结构的动态维护实现高效数据更新。新向量插入时，系统仅修改受影响的索引层级，避免全量重建，单次增量更新平均耗时仅0.12ms（百万级规模下），确保数据写入后即可被检索。

即插即用系列 | TGRS 2025 MGAM：面向遥感微小目标检测的多尺度高斯注意力机制论文标题：Multiscale Gaussian Attention Mechanism for Tiny-Object Detection in Remote Sensing Images