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技术解码：Character.ai 如何实现大模型实时推理性能 2 倍提升Character.ai 是一家领先的 AI 娱乐平台，全球用户约 2000 万。Character.ai 团队希望提升 GPU 性能，并降低推理成本。其应用需要在大规模场景下保持极低延迟。为实现这一目标，Character.ai 找到了 DigitalOcean 和 AMD。三方紧密合作，对 AMD Instinct™ MI300X 和 MI325X GPU 平台进行了深度优化，使生产环境的推理吞吐量提升了 2 倍。

AIGC：重塑内容生产，开启智能创作新纪元目录一、引言：AIGC是内容革命新范式二、何为 AIGC？定义智能创作的新范式三、发展脉络：从技术萌芽到产业爆发

国内Claude编程完全指南：利用镜像站合法使用Opus、Sonnet与Haiku模型目录序言：打破地域限制，释放AI编程能力第一章：Claude 4.5系列模型深度解析与编程场景适配三款模型的性能基准与编程能力对比

效率与安全的平衡：面向毕业季的论文“降AI”应急方案对比研究每年毕业季，大量学生在论文终稿提交前夕面临AIGC检测不合格的突发危机，对处理工具的效率（速度）与可靠性（效果、安全性）提出极致要求。本文模拟毕业季高压场景，设计了一项针对多款市场工具（包括“快降重”、其他竞品及手动修改）的对比测试，从处理时间、降幅效果、内容保真度、操作复杂度四个维度进行综合评价，旨在为面临紧急情况的学生提供基于实证的决策参考。

AI设计重构创作逻辑：从技能执行到创意表达AI设计的本质，是用技术将创意从技能束缚中解放出来——过去做一张海报需要会PS、懂配色，现在只需把想表达的内容转化为明确指令，AI就能完成从灵感到成品的链路。这种转变不是工具的升级，而是创作逻辑的重构：从我要学设计变成我要讲清楚想法。

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攻克RAG系统最后一公里图文混排PDF解析的挑战与实战方案在企业数字化转型的浪潮中，PDF格式早已成为高价值信息的主要载体。研究数据显示，企业80%的核心资产如技术白皮书、财务报表、行业报告等都被锁定在PDF文件中，但传统RAG（检索增强生成）方案受限于解析能力，仅能挖掘其中30%的价值。这一巨大鸿沟的根源的在于PDF的设计初衷，它生来是为了保证跨设备视觉呈现的一致性，而非适配机器的可读取性。

MAF快速入门（12）主工作流+子工作流大家好，我是Edison。最近我一直在跟着圣杰的《.NET+AI智能体开发进阶》课程学习MAF开发多智能体工作流，我强烈推荐你也上车跟我一起出发！

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GraphRAG：让大模型在知识图谱中精准导航目录第一部分：GraphRAG 基础认知1.1 什么是 GraphRAG？1.2 GraphRAG vs 传统 RAG：关键差异对比

AIGC（生成式AI）试用 44 -- 个人知识库 DocsGpt一切从DocsGPT的API调用开始。1. Python API调用 (千问) 提问：python调用API方法 Python 中调用 API（通常指 HTTP 接口，如 RESTful API）最常用的方式是使用 requests 库。

图标量产：从“手绘地狱”到“风格克隆”？Style Reference 的工业化实战对于 UI 设计师和道具原画师来说，“海量道具图标（Massive Icon Assets）” 的绘制是典型的“体力活”。画第一个还好，画到第 30 个时，人的审美会疲劳，笔触会变形。最后交上去的东西，往往“龙鳞”和“秘银”看起来像两个不同游戏里的素材，被主美打回来重画。

武器设计实战：一把大剑裂变 5 种属性？Structure Ref 的“换肤”魔法对于道具原画师来说，“同模换皮” 是最枯燥的“搬砖”活。为了保证轮廓（Silhouette）不穿模，你必须小心翼翼地在固有色图层上涂抹，画完火焰材质还得重新画冰块的折射，稍不留神透视就画平了。

前端如何调用gpu渲染，提升gpu渲染一、一句话先给结论（面试直接说）前端本身不能直接写 GPU 指令，但可以通过 WebGL / WebGPU / WASM + GPU 后端，把渲染和计算交给 GPU。

AI Coding学习——dw|ali（持续更新）dw技术文章《Cursor 在前端需求开发工作流中的应用》，并从AI Coding小白和前端开发者两个角度，梳理出一套清晰、实用的AI辅助开发工作流。得物

2026年AIGC检测通关攻略：降ai率工具深度测评（含免费降ai率方案）实测10款降AI工具：你的论文被谁“坑”过？我交了智商税才看懂作为一个常年混迹实验室和图书馆的测评博主，最近我被论文降AI这事整破防了。帮学弟改稿，亲眼见证他用了某款热门工具后，公式全成乱码，脚注集体消失——那种绝望感，隔着屏幕都心疼。

AI Agent 智能体系统：A2A通信与资源优化之道在智能体系统日益复杂的今天，智能体间通信（A2A）和资源感知优化成为构建高效、可扩展AI架构的两大基石。本文将从核心逻辑、技术实现到协同应用，深入探讨这两大模式如何赋能下一代智能体系统。

视觉&物联智能

【杂谈】-企业人工智能的变革与机遇这些问询往往突如其来，它们可能是由董事会会议的讨论、客户行为的突然变化、定期的业绩评估或是市场的波动所引发的。比如，要确定供应商是否已经收到付款，了解最新的客户流失率是多少以及探究客户流失的具体原因；又或者，需要进行更为深入的分析，像明确前10%的客户占公司收入的百分比等。这些问题并非是高深莫测的“大数据科学”难题，而是实实在在存在于企业运营中且往往至关重要的业务问题，然而解决它们却需要投入大量的精力。

AI Agent 智能体的“深度思考”与“安全防线”智能体要既“聪明”又“靠谱”，离不开两大核心支撑：高级推理技术让智能体具备多步逻辑、自主决策的“深度思考”能力，护栏与安全模式则搭建起“安全防线”，确保智能体行为合规、可控。第17章的推理技术与第18章的护栏模式，分别解决了智能体“能做好”和“不闯祸”的关键问题。本文将通俗拆解核心逻辑、实战方法，助力构建强能力+高安全的智能体系统。

【硬核实战】Sora-2与claude-sonnet-4-5 API对接指南：从0到1打造全模态AIGC应用字节跳动推出的 doubao-seedream-4-0-250828 是目前即梦平台画图功能的核心多模态引擎。相比于传统的 Stable Diffusion，它在以下几个维度实现了降维打击：

人工智能培训

AIGC技术与进展（2）AIGC（人工智能生成内容）核心价值是通过文本、图像、音频、视频等多模态内容的自动化生成，实现降本增效、创意激发、个性化规模化交付，并推动产业模式与社会价值的双重升级，已成为企业数字化转型与内容生态重构的核心引擎。以下从核心价值维度、行业落地与社会价值展开说明。

Android AIDL 在智能体和IOT设备中的使用AIDL总体介绍 Android AIDL（Android 接口定义语言）是一种用于进程间通信（IPC）的机制，允许不同进程（包括跨应用或系统组件）通过定义清晰的接口进行交互。在智能体（如Android 应用中的代理角色）和物联网设备的上下文中，AIDL 主要用于实现 Android 设备内部或与外部硬件的高效协作。‌