人工智能

老蒋每日coding

AI Agent 设计模式系列（十五）—— A2A Agent 间通信模式尽管单个 AI Agent 具备先进能力，但在处理复杂、多方面问题时仍然常常面临局限性。为了克服这一限制， Agent 间通信(A2A)使得不同 AI Agent(可能基于不同框架构建)能够进行有效协作。这种协作涉及无缝协调、任务委派和信息交换。

搞科研的小刘选手

【智能检测专题】2026年智能检测与运动控制技术国际会议（IDMCT 2026）2026年智能检测与运动控制技术国际会议（IDMCT 2026）2026 International Conference on Intelligent Detection and Motion Control Technology

Elastic 中国社区官方博客

Agent Builder 现已正式发布：在几分钟内发布上下文驱动的 agents作者：来自 Elastic Anish Mathur 及 Evan CastleAgent Builder 现已正式发布。了解它如何帮助你快速开发上下文驱动的 AI agents。

翱翔的苍鹰

通俗讲解在中文 NLP中要用 jieba 分词，以及它和循环神经网络（RNN）的关系。我们来通俗讲解为什么在中文 NLP（自然语言处理）中要用 jieba 分词，以及它和循环神经网络（RNN）的关系。 🌟 一、为什么中文需要分词？——“字” vs “词” ❓ 英文 vs 中文英文：天然有空格 "I love AI" → 直接分成 ["I", "love", "AI"] 中文：没有空格！ "我爱人工智能" → 到底是： ["我", "爱", "人工", "智能"]？还是 ["我", "爱", "人工智能"]？还是 ["我爱", "人工", "智能"]？ 💡 分词就是把连续的

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零碳园区：政策驱动下的智慧能源转型之路在“双碳”目标引领下，园区作为产业集聚与能源消耗的重要载体，正面临绿色化、智慧化转型的迫切需求。近年来，国家陆续出台多项政策推动园区循环化改造与能源结构优化。例如，2021年《关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》明确提出“推进既有产业园区和产业集群循环化改造”，鼓励建设电、热、冷、气等多能协同的综合能源系统。随后，2022年《“十四五”数字经济发展规划》进一步强调“推动产业园区和产业集群数字化转型”，引导利用数字技术提升园区管理效能。这些政策为园区低碳转型指明了方向，也催生了智慧能源管理的

SelectDB技术团队

构建 AI 数据基座：思必驰基于 Apache Doris 的海量多模态数据集管理实践导读：面对海量多模态数据管理困境，思必驰通过构建以 Apache Doris 为核心的数据集平台，实现了数据从 “散、乱、滞” 到 “统、明、畅” 的转变。在关键场景中，存储占用下降 80%、查询 QPS 提升至 3w，不仅实现可量化的效率提升和成本优化，更系统化地提升了 AI 研发效率与模型质量。

Python Web 开发进阶实战：AI 伦理审计平台 —— 在 Flask + Vue 中构建算法偏见检测与公平性评估系统合规不是选项，而是准入门槛。注意：公平性度量之间常存在不可调和的冲突（如人口均等 vs 准确率）。输出示例：

智能机器人：当养老遇上科技，温暖与风险并存的新时代当老龄化浪潮席卷而来，智能机器人正以数字儿女的身份走进养老机构与家庭，成为缓解照护缺口的重要力量。2026年1月，民政部等八部门联合印发《关于培育养老服务经营主体促进银发经济发展的若干措施》，明确鼓励养老服务机器人产业发展，支持科技赋能养老服务。

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Spring Ai本文是springAi + spring-ai-alibaba 进行的大模型调用方式，需要先在百炼平台注册账号并获得ApiKey 进行操作。百炼平台文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/cosyvoice-java-sdk

跨境科技服务的基石：DeepSeek赋能多语言技术文档与合规性说明的深度实践跨境科技服务的基石：DeepSeek赋能多语言技术文档与合规性说明的深度实践摘要：在全球化浪潮的推动下，跨境科技服务已成为企业拓展国际市场、实现技术输出与协作的关键路径。然而，跨越国界的技术服务面临着语言障碍与合规性壁垒的双重挑战。高质量、准确的多语言技术文档，以及符合目标市场法律法规的合规性说明，构成了跨境科技服务成功的核心要素。本文深入探讨了在跨境科技服务场景下，技术文档多语言化与合规性管理的复杂性、关键挑战及最佳实践。特别聚焦于以DeepSeek为代表的人工智能技术如何革新传统流程，提升文档生成、

重塑智算存储范式：绿算技术NVMe-oF芯片解决方案全景剖析在人工智能计算进入“系统竞赛”的今天，我们面临一个核心矛盾：GPU算力以每年翻倍的速度增长，而存储访问的速度与效率却成为制约整体系统性能的致命瓶颈。特别是在大模型推理场景中，KV Cache对显存的巨大占用与高并发、低延迟访问需求，已从技术挑战演变为商业化的核心障碍。

基于艾宾浩斯记忆曲线的AI工具实战：ShiflowAI助力高效知识沉淀在技术学习与研发的过程中，我们常面临一个核心痛点：大量的知识点、命令行、API文档、业务逻辑记了又忘，反复查阅耗时耗力，严重影响学习效率和研发节奏。而基于艾宾浩斯记忆曲线的科学记忆原理，结合AI技术打造的ShiflowAI（阿忘A-WANG MEMORY，官网：https://www.shiflowai.cloud/），恰好能解决技术人的“记忆焦虑”，本文就从技术视角拆解这款工具的核心逻辑与落地使用方法。 [1]

给 AI 安装高速缓存：实战 MCP 对接 Redis，实现热点数据的毫秒级读取与状态共享随着 AI 智能体（Agents）处理的业务逻辑日益复杂，频繁地查询底层数据库或调用外部慢速 API 已成为性能瓶颈。Model Context Protocol (MCP) 协议虽然解决了连接问题，但其原生的同步调用机制在面对高频热点数据时表现不佳。本文提出了一种基于 Redis 的“AI 语义缓存”架构，通过将高频访问的业务元数据、临时任务状态及跨 Agent 的共享变量存入内存级存储，实现毫秒级的上下文注入。实战部分将展示如何使用 TypeScript 开发一个具备自动失效（TTL）策略与分布式锁机

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以科技匠心，筑就洁净之境在医疗养老、制药、电子、食品、新能源、实验室等对洁净度苛求的领域，一道门一块板的品质，便是安全的底线。鑫聚得深耕净化装备十余年，以国家级高新技术企业的硬核实力，为万千场景筑起隐形防护墙。

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目标检测+YOLO我们常见图像分类，图像中单个标签分类及定位以及对象检测，如下图所示:在进行定位时，我们网络最终除了要输出分类之外，还需要输出标签的位置信息（边界框：bx,by,bw,bh）。如下图所示。

解析200万次对话数据：ChatGPT引用内容的核心特征与优化策略在过去二十年里，SEO从业者和出海企业的目光始终锁定在Google搜索结果页的十条蓝链上。我们的逻辑简单而线性：通过关键词覆盖和外链投票，争取排名的上升，进而获得点击。

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机器学习里面什么是过拟合？如何解决？过拟合（Overfitting）是机器学习中的一个重要概念，指的是模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的新数据（例如测试数据）上表现较差的现象。过拟合表明模型学习到了训练数据中的噪声和细节，而不是刻画了一般的规律或趋势。

通俗易懂的Gram矩阵讲解Gram矩阵（Gram matrix）是一个数学工具，常用于线性代数、机器学习和图像处理中。它本质上是一个“相似度表格”，用来描述一组向量（或数据点）之间两两的相似程度。咱们用日常生活比喻来讲解，避开复杂公式，先抓本质。

前端已死，未来已来，谷歌Gemini 3 Pro杀回来了！大家好，我是羊仔，专注AI编程、智能体、AI工具。今天羊仔要和大家聊一个传说中的未来模型——那就是谷歌Gemini 3 Pro，它！终！于！来！了！

AI Agent技术完整指南第四部分：Transformer架构与实践Transformer 是一种深度学习架构，专门用于处理序列数据（如文本、语音等）。核心特点：在Agent系统中，Transformer通常以**大语言模型（LLM）**的形式出现：