生成式ai

深度解析 Prompt Engineering：从入门到实战Prompt Engineering 是近年来随着生成式 AI 应用发展而兴起的一项关键技术。简单来说，它指的是为 AI 模型设计更有效、更引导性的提示词（Prompt）以提高模型的工作效果。课题涵盖了自然语言处理（NLP）广泛应用场景中的许多挑战，例如翻译、文本生成、问题回答等。

Agent Skills 详解：5大核心能力架构与AI Agent落地实践近年来，大语言模型（LLM）推动了自然语言理解和生成的飞跃，但多数应用仍停留在单轮问答模式。若要让 AI 深入业务流程、完成跨系统复杂任务，就必须具备持续执行与动态决策的能力，这正是 Agent Skills 的定位所在。

深度解析：GEA架构——生成与进化技术的融合在当今数字化转型的浪潮中，企业面临着前所未有的挑战和机遇。为了在激烈的市场竞争中立于不败之地，企业需要借助先进的技术手段来提升自身的竞争力。GEA架构（Generative and Evolutionary Architecture）作为一种新兴的技术架构，正逐渐受到企业的关注和青睐。

拒绝“拼凑”：用AI指令做学术文献海的“淘金客”根据最新的学术出版统计数据，仅在2025年，全球就发表了超过600万篇学术论文。这意味著什么？即使你每天从早读到晚，你也无法读完你所在领域一周的新增文献。

GEA的架构科普：生成式引擎优化架构详解与实战指南在传统的搜索引擎优化（SEO）里，我们关心的是爬虫抓取 → 倒排索引 → 排序算法 → 展示链接。然而，生成式引擎（Generative Engine，如 Bing Chat、Perplexity、You.com）正在改变游戏规则：它们不再只是返回链接列表，而是直接用 LLM 生成自然语言答案。

AI 任务分类：人工智能到底能干啥？本文将带你通过生动的例子，通过“任务分类”的视角，看懂 AI 的能力版图。如果把人工智能（AI）比作一个刚入职的全能实习生，那么根据你交给他的任务不同，我们可以把 AI 的工作主要分为四大类：

许泽宇的技术分享

当AI学会“画“界面：A2UI如何让智能体拥有UI表达能力如果说ChatGPT让AI学会了说话，那么A2UI就是在教AI学会"画画"——不是艺术创作，而是绘制用户界面

Java后端的Ai之路

【分析式AI】-数据建模数据建模（Data Modeling）是将业务需求转化为结构化数据模型的过程，核心在于对现实世界数据进行抽象组织，明确数据类型、关系和规则，最终形成可执行的数据架构。它包含三个关键阶段：

【AI通识】生成式人工智能通识生成式人工智能是人工智能领域的重要分支，一种基于算法和模型生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术，不同于传统AI的分析功能，生成式AI能学习并生成具有逻辑的新内容。

AI核心知识35——大语言模型之Generative AI（简洁且通俗易懂版）生成式 AI (Generative AI)，就是那个让全世界为之疯狂的 “G”（Generative）。

Trae、Cursor生成式AI，Builder智能体体验报告TreaAI的IDE，总结几点就是：1、不够聚焦于解决用户问题本身，总是扩大分析用户并不关心的问题。2、处理问题不够直接，总是不停的输出，分析来分析去。半天也没有最终结果。3、智能程度不够，更像是特定的行为模式。不管用户反复提出的关切点，依旧不会做出任何改变，依旧是啰啰嗦嗦自言自语的按照原本的分析方式执行。

工业制造企业数字化转型实践：基于AIGC技术的社媒矩阵运营系统重构摘要：本文记录了一个典型的传统工业制造企业（TOP润滑油品牌）利用AIGC技术重构其社交媒体内容运营体系的实战案例。面对内容生产周期长、成本高、多渠道管理复杂等痛点，我们通过引入特赞的Content Hub（内容AI中台）与Content Agents（AI内容智能体），构建了一套从策略生成、自动化生产到智能分发的全链路解决方案。本文将详细解析该系统的技术架构、核心模块与实现效果，为同类企业的技术选型与落地提供参考。

龙智DevSecOps解决方案

Perforce《2025游戏技术现状报告》Part 2：生成式AI在汽车和制造、媒体和娱乐等行业的应用趋势Perforce《2025游戏技术现状报告》现已正式发布，由JetBrains提供洞察支持。该报告基于对全球521位来自游戏、媒体与娱乐、汽车与制造业等行业领袖及创作者的深入调研，全面揭示了游戏引擎与生成式AI如何作为核心驱动力，从“实验探索”迈向“业务必需”，并正在重新定义各行业的创新边界。

大模型应用：大模型本地部署实战：从零构建可视化智能学习助手.2本地部署最大的优势在于数据完全掌控。所有对话记录、学习内容都在本地处理，无需上传到云端，有效防止隐私泄露风险。对于教育场景尤其重要，学生的学习数据、提问内容都能得到充分保护。相比按使用量付费的云端API服务，本地部署只需一次性硬件投入。以Qwen1.5-1.8B模型为例，即使在普通笔记本电脑的CPU上也能流畅运行，大大降低了使用门槛。

AI赋能传媒科技创新研究报告传统传媒行业长期面临内容生产成本高、传播效率低、用户互动弱等结构性痛点。随着AI技术的深度渗透，传媒机构正从单纯的内容发布者转变为集内容创作、智能分发、用户运营于一体的综合服务平台。这一转型不仅提升了内容生产的自动化水平，也增强了对用户需求的动态响应能力。

AI照亮“星星的孩子”：大米和小米与亚马逊云科技探索特需儿童康复之路诊断为自闭症的儿童，也被称为“星星的孩子”，这个称呼形容他们像遥远星辰那样，在夜空中独自闪耀。“星星的孩子”并不罕见，世卫组织的调研显示，全球每160名儿童中，就会有1名患有自闭症。

谷歌 Nano-Banana 图像生成编辑全解析生成式 AI 的图像生成已经成为个人与企业广泛使用的工具，它能够让用户在无需任何设计经验的情况下，快速生成所需图像。此类工具本质上能加速原先耗时的工作，只需几秒钟即可完成。

模型驱动与分布式建模：技术深度与实战落地指南在AI、云原生与全球化协作的大潮中，模型驱动架构（MDA）与分布式建模不再是概念，而是支撑复杂系统设计与持续演化的核心引擎。本文从元模型、模型转换引擎，到协同协议、冲突解决算法，再到AI辅助建模与自适应数字孪生，逐层深入，给出实战级技术架构、工具选型与样板代码，帮助研发和架构团队在多团队、跨时区环境下，构建可校验、可演化、可部署的全链路模型驱动平台。

利用模型上下文协议增强生成式AI解决方案 - 第1部分当今企业日益依赖AI驱动应用来增强决策、优化流程并提升客户体验。实现这些目标需要安全、及时且准确地访问权威数据——尤其是当这些数据分散在企业严格安全边界内的不同存储库和应用中时。

MCP + LLM + Agent 8大架构：Agent能力、系统架构及技术实践来源：智能体AI、腾讯云开发者Agent能力概述Agent的能力主要可以分为以下几个部分：算力；知识记忆；