生成式ai

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；

AI网络搜索作为AI应用程序开发人员在了解函数调用（Function Calling）特性调用本地函数时可能注意到列表型参数tools中每一个元素都携带有一个type值。而在大多数函数调用示例程序中，这个type值一直被设定为“function”，这意味着它还可能存在其他合法且有效的取值。本文的示例程序将尝试把这个值设定为“web_search”，顾名思义，此时这个工具应当是网页搜索器。模型在训练过程中汲取海量语料数据，从而构建其深厚的知识储备。但是，这些用于训练的语料往往具有时效性，它们所反映的信息和知识是特定时

在未来等你

互联网大厂Java求职面试：AI大模型与云原生技术的深度融合面试官：郑先生，假设我们要设计一个企业知识库与AI大模型深度融合的架构，如何处理知识库检索与大模型推理之间的性能瓶颈？

CoderJia程序员甲

21 课时精通生成式 AI：微软官方入门指南详解在人工智能快速发展的今天，生成式 AI 已经成为技术革新的前沿。微软推出的 “Generative AI for Beginners” 课程为初学者提供了一个全面而系统的学习路径，帮助开发者从零基础入门到能够构建实用的生成式 AI 应用。这门课程由微软云计算倡导者团队精心打造，包含 21 个精心设计的课程，覆盖了生成式 AI 的核心概念、实践技能和应用开发。本文将深入解析这个优质的开源学习资源，帮助你了解如何利用它开启你的 AI 开发之旅。

产品媛Gloria Deng

AI多模态梳理与应用思考｜从单文本到多视觉的生成式AI的AGI关键路径摘要：生成式AI正从“文本独舞”迈向“多感官交响”，多模态将成为通向AGI的核心路径。更深度的多模态模型有望像ChatGPT颠覆文字交互一样，重塑物理世界的智能化体验。

HyperAI超神经

直接设计目标属性材料！微软MatterGen模型重磅开源，用生成式AI重新定义材料逆向设计新范式2023 年 12 月，谷歌 DeepMind 在「Nature」上发布其在材料化学领域的深度学习模型 GNoME，宣称发现了 220 万种新的无机材料的晶体结构。距离该突破性成就不到一周，微软就宣布将要推出用于材料逆向设计的生成式 AI 模型 MatterGen，并向大家表示，未来完全可以根据所需要的性质直接设计新材料的结构。

引领AI发展潮流：打造大模型时代的安全与可信——CCF-CV企业交流会走进合合信息会议回顾随着数字化浪潮的推动，人工智能技术正在以前所未有的速度深刻改变着我们的生活、工作方式以及社会结构。AI技术的飞速发展不仅为各行业带来了前所未有的机遇，也同时引发了关于其风险与挑战的广泛关注。如何平衡技术进步与安全保障，如何确保AI的可信性和可持续性，已成为行业内外的热点话题。12月11日，由中国计算机学会计算机视觉专委会（CCF CV）与上海合合信息科技股份有限公司联合举办的企业交流会，围绕“打造大模型时代的可信AI”展开，旨在深度探讨人工智能的安全问题与发展路径，推动产业在快速发展的同时实现可控与健康发

GenAIOps：生成式 AI 运维 - 实用指南https://medium.com/google-cloud/genaiops-operationalize-generative-ai-a-practical-guide-d5bedaa59d78