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后端小肥肠1 小时前
人工智能·aigc·agent
公众号破圈难?我写了个skill把长文拆成IP卡片,小红书小绿书同时发大家好,我是小肥肠。最近我在折腾一件事:怎么让我写的长文不只是发完就完了。公众发布后,除了入池以外基本就是自己的读者在看,很难破圈。我就想着把内容同步到小红书,但直接发文字没人看,得做成卡片。做卡片嘛,我就去刷了一圈参考,结果发现一个问题:小红书上的知识卡片,十张里有八张长得一模一样——模板同质化严重。
向量引擎2 小时前
人工智能·aigc·agi·api调用
AI要干掉全公司只剩老板一人这事到底靠不靠谱一、先别急着站队你猜最先消失的是哪张工位你有没有发现最近聊天里越来越常出现一句话。 以后公司就剩老板一个人了。 听起来像段子又像预言。 可你细想又会背脊发凉。 因为你自己也说不清自己每天有多少活其实已经被工具吞掉一半。
爱写代码的小朋友3 小时前
人工智能·学习·aigc
生成式人工智能(AIGC)在中小学生探究式学习中的应用边界与伦理思考探究式学习作为中小学科学教育的核心方式,强调以学生为主体,通过自主发现、实验探究、合作研讨构建知识体系,培育科学思维、探究实践和态度责任等核心素养,与《中小学科学教育工作指南》中“激发学生好奇心、想象力、探求欲”的要求高度契合。生成式人工智能(AIGC)凭借其强大的内容生成、场景模拟和个性化适配能力,为中小学生探究式学习提供了全新支撑,可助力打破时空限制、降低探究门槛。但中小学生正处于认知发展关键期和价值观奠基期,心智尚未成熟,且探究式学习的核心价值在于“探究过程”而非“结果呈现”,这使得AIGC的应用必
花千树-01014 小时前
ai·langchain·aigc·agent·ai agent·mcp
MCP 协议通信详解:从握手到工具调用的完整流程标签:MCP Model Context Protocol JSON-RPC Agent 工具调用 协议 适合人群:希望理解 MCP 底层通信机制、或需要自行实现 MCP 客户端的开发者
GeeLark15 小时前
ai·自动化·aigc
Android 16 is here. 行业首发GeeLark 现已全面支持 Android 16 版本云手机。版本更高,兼容性更强,为 TikTok 等跨境业务运营提供更稳定的技术基础。
MateCloud微服务19 小时前
spring boot·aigc·javaagent·aiagent·openclaw·mateclaw·javaclaw
懂你所需,利爪随行:MateClaw 正式开源,补齐 Java 生态的 AI Agent 拼图在 AI Agent 赛道百花齐放的 2026 年,开发者们对“数字生命中枢”的渴望达到了顶峰。前有 72 小时斩获 6 万 Star 的 OpenClaw [1],后有各类基于 Python 和 Node.js 的智能体框架层出不穷。然而,在企业级应用市场占据绝对主导地位的 Java 生态,却始终缺乏一个开箱即用、安全可靠且支持多端触达的 AI Agent 平台。
AI先驱体验官1 天前
大数据·人工智能·深度学习·重构·aigc
BotCash:Nvidia企业级Agent生态,智能体平台战争的新变量当17家企业软件巨头排队接入Nvidia Agent Toolkit,当Adobe、Salesforce、SAP同时宣布支持同一个AI平台,一个被低估的信号正在发送:智能体变现的战场正在从“个人开发者”转向“企业级服务”。这不是一场技术竞赛,而是一场生态战争。BotCash等国内智能体变现平台,需要在这一天到来之前,找到自己的生态位。
阿杰学AI1 天前
人工智能·ai·语言模型·智能路由器·aigc·moe·混合专家架构
AI核心知识125—大语言模型之 混合专家架构(简洁且通俗易懂版)MoE (Mixture of Experts, 混合专家架构) 是大模型突破“物理极限”、实现千亿甚至万亿参数的终极扩容魔法。
hqyjzsb1 天前
人工智能·aigc·服务发现·音视频·学习方法·业界资讯·ai写作
传统剪辑师升级AI视频生成师后接单效率与收入变化在视频创作行业AI化浪潮下,传统剪辑师向AI视频生成师转型已成为趋势。这种转型不仅是工具使用的升级,更是工作模式、核心竞争力的重构,直接带动接单效率与收入水平的积极变化。而CAIE注册人工智能工程师认证作为聚焦人工智能领域的技能等级认证,为传统剪辑师的转型提供了专业支撑,帮助其补齐AI技能短板、提升行业认可度。结合当前行业现状、真实案例及市场数据,以下从接单效率、收入变化两大核心维度,解析转型后的具体表现、影响因素及优化方向。
小程故事多_801 天前
人工智能·架构·prompt·aigc
深度拆解Hermes Agent,动态Prompt与Learning Loop架构的底层逻辑在AI Agent领域,很多人对“智能”的理解还停留在“能对话、能执行简单指令”的层面,但真正能实现“长期陪伴、自我进化”的Agent却寥寥无几。Nous Research开源的Hermes Agent,正是打破这一局限的典型代表,它不是一个一次性的聊天工具,而是一个能“跟着用户一起成长”的自改进Agent运行环境。
DisonTangor1 天前
人工智能·阿里云·开源·aigc
【阿里拥抱开源】千问开源Qwen3.6-35B-A3B,并配上调参参考[!注意] 本仓库包含后训练模型的Hugging Face Transformers格式权重与配置文件。
AI产品备案1 天前
人工智能·aigc·大模型备案·安全评估·生成式人工智能服务安全基本要求
深度解读生成式人工智能服务基本要求(GB/T45654)GB/T 45654-2025《网络安全技术 生成式人工智能服务安全基本要求》 是我国首个针对生成式 AI 服务安全的国家标准,是《生成式人工智能服务管理暂行办法》的核心配套技术文件,将监管政策转化为可量化、可检测、可评估的技术指标,为大模型备案、安全评估、日常监管提供统一技术基线。
过河卒_zh15667661 天前
人工智能·算法·aigc·生成式人工智能·算法备案
技术狂奔之后:数字虚拟人走向规则时代近日,《数字虚拟人信息服务管理办法(征求意见稿)》对外发布。这并不是一部孤立的规则文件,而是在生成式人工智能快速演进背景下,对“拟人化AI”这一关键赛道进行的一次系统性回应。从政策节奏来看,这一文件的出现,意味着数字虚拟人已经从“技术探索阶段”,正式进入“规范发展阶段”。
米猴设计师1 天前
大数据·图像处理·人工智能·ai·aigc·startai·banana修图
PS电商详情页高效制作:Nano Banana一键生成电商高转化套图(附实操教程)对于电商美工、电商店主及电商运营从业者而言,电商详情页是提升商品转化率的核心视觉载体,但其制作过程却堪称“效率黑洞”。原生PS制作详情页需兼顾产品精修、场景合成、排版布局、配色文案等多个环节,不仅步骤繁琐、耗时漫长,还容易出现版式杂乱、光影违和、风格不统一等问题,尤其批量出图时,重复劳动更是让效率大打折扣。
AlienZHOU2 天前
aigc·ai编程·claude
从零开始,学习实现产品级 Agent Harness 系列(3)这是 Zero2Agent 系列的第三课。上一课我们实现了 grep_search,解决了「内容搜索」的问题。这一课要补齐另一个维度:文件搜索。不过 find_files 本身比较简单,所以拓展讨论下两个 AI Coding 时代的工程实践:Benchmark 驱动的技术选型,以及 Agent Debug 方法论。
爱吃的小肥羊2 天前
aigc·openai
Codex 今天开始重大更新,全面解读,确实有点东西!随着Opus 4.7的新鲜出炉,今天 OpenAI 就把 Codex 的大招放出来了。时间卡得很准,刀刀冲着 Anthropic 来。
3Dmax效果图渲染研习社2 天前
人工智能·ai作画·aigc
ai生成的视频有没有版权?注意事项AI生成视频的版权归属,核心在于“人的独创性”。AI本身不是作者,其自动生成的内容无版权;但如果创作者通过详细脚本设计、复杂提示词调整、多轮修改与后期精修等付出独创性智力劳动,就能被认定为作品的著作权人。仅输入简单指令生成的内容,因缺乏个性化创作,无法获得版权。
OneThingAI2 天前
人工智能·aigc·agent·openclaw·onethingai
网心技术 | NemoClaw 深度解析,企业级 AI 运行时NVIDIA 在 GTC 2026 上发布的 NemoClaw,不是又一个 AI 框架,而是 Agent 时代缺失的那块“操作系统级安全基座”。本文将从源码出发,拆解它的本质、架构与设计哲学。
AITOP1002 天前
aigc·ai资讯·aitop100
阿里新模型happyhorse-1.0登顶LM Arena视频编辑榜,视频AI从“生成”走向“精修”阿里出了匹"黑马",直接跑进了全球第一视频编辑这个赛道,阿里悄悄放了个大招。2026年4月15日,LM Arena公布了最新Video Edit(视频编辑)方向的排行榜。阿里巴巴ATH事业群旗下的happyhorse-1.0以1299分的Elo评分直接干到了全球第一,把Grok等一票国际主流模型踩在脚下。
小程故事多_802 天前
人工智能·设计模式·重构·aigc·ai编程
从基础Agent到复杂工作流,LangGraph如何用状态机重构智能体开发在人工智能应用快速落地的今天,智能体Agent已经成为连接大模型与实际业务的关键桥梁。从简单的问答交互,到复杂的内容创作、数据分析、多步骤任务处理,Agent正在不断拓展大模型的应用边界。早期我们借助LangChain搭建基础Agent时,确实能够快速实现工具调用、简单推理等功能,但在面对真实业务场景中复杂的流程控制、多角色协作、循环迭代等需求时,传统Agent的局限性被无限放大。而LangGraph的出现,正是为了解决这些痛点,它以状态机和有向无环图为核心,让智能体的工作流从不可控的黑箱,变成可定义、可