银行员工在线培训考试系统
银行员工在线培训考试系统,依托互联网技术实现碎片化学习与精准考核。支持多维度课程管理、智能组卷、防作弊考试及可视化数据分析,助力银行构建高效、公平、个性化的培训体系,全面提升员工专业能力与合规水平。(238字)
GenSX (不一样的AI应用框架)架构学习指南
GenSX 是一个基于 TypeScript 的函数式 AI 工作流框架,以“函数组合替代图编排”为核心理念。它通过纯函数组件、自动追踪与断点恢复等特性,让开发者用自然代码构建可追溯、易测试的 LLM 应用。支持多模型集成与插件化扩展,兼具灵活性与工程化优势。
告别旅行规划的"需求文档地狱"!这个AI提示词库,让你像调API一样定制完美旅程
作为开发者,旅行规划如同“需求地狱”:信息碎片、需求多变、缺乏测试。本文提出一套“企业级”AI提示词库,将模糊需求转化为结构化“API请求”,实现标准化输入输出,让AI成为你的专属旅行架构师,30分钟生成专业定制方案,提升决策质量,降低90%时间成本。
import dashscope报错,怎么解决
在使用 `dashscope` 库时,即使执行最简单的 `import` 操作也会报错。错误显示无法从 `dashscope.audio.asr.recognition` 导入名称 `Recognition`,提示可能与模块内部结构或版本兼容性有关。当前使用的 `dashscope` 版本为 1.23.2,Python 版本为 3.12。
通过阿里云Milvus与通义千问VL大模型,快速实现多模态搜索
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎,并确保与开源Milvus的完全兼容性,支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性,能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警,Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择,包括多模态搜索、检索增强生成(RAG)、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作,进一步促进应用的快速开发和部署。
释放数据潜力:利用 MCP 资源让大模型读懂你的服务器
MCP(Model Control Protocol)资源系统是将服务器数据暴露给客户端的核心机制,支持文本和二进制两种类型资源。资源通过唯一URI标识,客户端可通过资源列表或模板发现资源,并使用`resources/read`接口读取内容。MCP还支持资源实时更新通知及订阅机制,确保动态数据的及时性。实现时需遵循最佳实践,如清晰命名、设置MIME类型和缓存策略,同时注重安全性,包括访问控制、路径清理和速率限制等。提供的示例代码展示了如何用JavaScript和Python实现资源支持。
境内深度合成服务算法备案通过名单分析报告
本报告基于《境内深度合成服务算法备案通过名单》,分析了2023年6月至2025年3月公布的10批备案数据,涵盖属地分布、行业应用及产品形式等多个维度。报告显示,深度合成算法主要集中于经济发达地区,如北京、广东、上海等地,涉及教育、医疗、金融、娱乐等多行业。未来趋势显示技术将向多模态融合、行业定制化和安全合规方向发展。建议企业加强技术研发、拓展应用场景、关注政策动态,以在深度合成领域抢占先机。此分析旨在为企业提供参考,助力把握技术发展机遇。
从第十批算法备案通过名单中分析算法的属地占比、行业及应用情况
2025年3月12日,国家网信办公布第十批深度合成算法通过名单,共395款。主要分布在广东、北京、上海、浙江等地,占比超80%,涵盖智能对话、图像生成、文本生成等多行业。典型应用包括医疗、教育、金融等领域,如觅健医疗内容生成算法、匠邦AI智能生成合成算法等。服务角色以面向用户为主,技术趋势为多模态融合与垂直领域专业化。
通过宏实现Word接入DeepSeek
本文介绍如何在Microsoft Word中通过宏接入DeepSeek,实现自动化文本处理。首先确保具备Word 2016及以上版本、DeepSeek API密钥和VBA基础。接着,从豆包平台获取API密钥及模型ID,并在Word中启用开发者选项和宏功能。最后,编写VBA宏代码调用DeepSeek API,完成文本分析与处理。
阿里云DataWorks接入DeepSeek大模型
2025年2月18日,阿里云DataWorks正式接入DeepSeek-R1(671B)与DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B大模型。此举显著提升平台的数据处理、分析和治理能力,简化数据开发流程,并支持智能数据查询、自动化报告生成等应用场景,推动企业级数据治理智能化进程,助力企业实现数据驱动的创新发展。
DeepSeek-R1论文细节时间线梳理
中国AI初创公司DeepSeek发布了大语言模型R1,该模型在推理任务上媲美OpenAI的ChatGPT,且训练成本仅600万美元。DeepSeek由杭州对冲基金High-Flyer支持,总部位于杭州和北京。R1基于V3-Base,使用监督微调和强化学习训练,针对硬件限制进行了优化。模型在多语言处理、推理风格等方面表现出色,但存在一些局限性,如法语表现欠佳、偶尔切换语言等。DeepSeek的创新技术包括FP8量化、多头潜在注意力和蒸馏方法,引发了广泛关注和讨论。开源社区正积极尝试复现其结果,但面临训练数据和代码未公开的挑战。DeepSeek的低成本高效训练策略为AI领域带来了新的思考方向。
为什么自己写的算法备案文档越改问题越多?
算法备案文档撰写中,许多开发者遇到越改问题越多的困境。主要原因包括:缺乏明确指导标准、对算法理解不深、部门间沟通协作不足、审核反馈机制缺失及撰写人员专业性不足。为解决这些问题,建议深入学习备案要求、加强算法研究、建立有效沟通机制、严格审核反馈,并寻求专业人士帮助。通过这些方法,可以提高文档质量,确保顺利通过审核。
【算法合规新时代】企业如何把握“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动?
在数字化时代,算法推动社会发展,但也带来了信息茧房、大数据杀熟等问题。中央网信办发布《关于开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动的通知》,针对六大算法问题进行整治,明确企业需落实算法安全主体责任,建立健全审核与管理制度,并对算法进行全面审查和备案。企业应积极自查自纠,确保算法合规透明,防范风险,迎接新机遇。
使用CAMEL和Unsloth进行数据生成与Qwen模型微调
本项目结合CAMEL和Unsloth,生成高质量训练数据并对Qwen 7B模型进行微调,提升其在特定内容上的理解和生成能力。我们使用CAMEL生成指令-输入-输出三元组数据,并通过Unsloth的LoRA技术加速微调过程。详细步骤包括环境准备、API密钥设置、模型加载与配置、数据生成与保存、模型训练及推理。最终,微调后的Qwen 7B模型能更好地处理CAMEL社区相关文本。 更多详情请参考: - [CAMEL GitHub](https://github.com/camel-ai/camel)
合合信息亮相CSIG AI可信论坛,全面拆解视觉内容安全的“终极防线”!
合合信息在CSIG AI可信论坛上,全面拆解了视觉内容安全的“终极防线”。面对AI伪造泛滥的问题,如Deepfake换脸、PS篡改等,合合信息展示了其前沿技术,包括通用PS检测系统和AIGC与换脸检测系统,有效应对视觉内容安全挑战。公司在国际赛事中屡获殊荣,并联合多方发布《文本图像篡改检测系统技术要求》,推动行业标准化发展。通过技术创新,合合信息为金融、政企等领域提供可靠保障,守护社会信任,引领视觉内容安全新方向。
使用通义灵码提升Python开发效率:从熟悉代码到实现需求的全流程体验
作为一名Python开发者,我最近开始使用通义灵码作为开发辅助工具。它显著提高了我的工作效率,特别是在理解和修改复杂代码逻辑方面。通过AI编码助手,我能够在短时间内快速上手新项目,实现新需求,并进行代码优化,整体效率提升了60%以上。通义灵码不仅加快了代码生成速度,还增强了代码的健壮性和稳定性。
HTML5 拖放详解
HTML5 的拖放功能增强了网页的互动性和用户友好性,允许用户通过拖动操作移动网页元素。其核心包括拖动源和放置目标,并提供了 `draggable` 属性及多个事件(如 `dragstart`、`dragover` 和 `drop`)来实现这一功能。示例代码展示了如何使用这些 API 创建一个简单的拖放组件,通过设置样式和监听事件来提升用户体验。在实际应用中,需注意样式提示和浏览器兼容性测试。
Github 2024-06-17 开源项目周报 Top15
根据Github Trendings的统计,本周(2024年6月17日)共有15个项目上榜。按开发语言分类,Python项目最多,达6项;TypeScript和JavaScript各有3项;PHP、Blade、Lua、Dart及非开发语言项目各1项。这些项目涵盖从零构建技术、智能家居、高性能数据库到情感语音模型等多个领域,体现了开源社区的多样性和创新力。
Github 2024-06-03 开源项目周报 Top15
本周Github Trendings共有15个项目上榜,按开发语言汇总,Python项目最多,共8项;TypeScript项目6项;HTML、Lua、Jupyter Notebook、Dart和C++各1项。亮点项目包括增强人类能力的开源框架Fabric,自托管游戏流主机Sunshine,以及多种AI驱动的工具和平台,如Khoj、Ente和Dataherald等。这些项目不仅在技术创新上有所突破,还在社区中获得了广泛的关注和支持。
用通义Qwen大模型和Streamlit构建 ChatPDF 应用(附代码)
本文介绍了如何利用通义千问Qwen大模型构建一个本地ChatPDF AI助手,该助手允许用户上传PDF并与之对话,确保文档隐私安全。项目通过阿里云百炼平台获取Qwen-Long模型,支持多种文档格式。现实现步骤包括导入库、加载环境变量、初始化客户端、编码器、页面与对话管理、文件上传、选择模型、获取AI回答及计算费用,主函数整合这些功能,提供交互体验。
详解AI作画算法原理
AI作画算法运用深度学习和生成对抗网络(GAN),通过学习大量艺术作品,模拟艺术家风格。卷积神经网络(CNN)提取图像特征,GAN中的生成器和判别器通过对抗训练生成艺术图像。循环神经网络和注意力机制可提升作品质量。这种技术开创了艺术创作新途径。
AiChat—智能办公助手
在当今的数字化时代,人工智能(AI)已经在各个领域中展现出了强大的能力和潜力。AI在许多方面都为我们的生活带来了便利,其中最显著的一点就是在我们的日常交流和工作中。 现在,最简单的低门槛软件应该是AiChat……
【nlp-with-transformers】|Transformers中的generate函数解析
今天社群中的小伙伴面试遇到了一个问题,如何保证生成式语言模型在同样的输入情况下可以保证同样的输出。 这里面造成问题的因素有两个方面: 一个方面是在forward过程中参数的计算出现了差异,这种情况一般发生在游戏显卡中,游戏显卡无法保证每一次底层算子计算都是成功的,也没有办法保证同输入同输出,这里我们就需要采用具有ecc内存纠错机智的专用显卡用来解决相关的问题。
鸿蒙 HarmonyOS NEXT星河版APP应用开发-阶段二
本文介绍鸿蒙应用界面开发中的弹性布局(Flex)、绝对定位、层叠布局及ArkTS语法进阶,涵盖字符串拼接、类型转换、数组操作、条件与循环语句,并结合B站视频卡、支付宝首页等案例,深入讲解点击事件、状态管理与界面交互功能。
LangChain默认工具正在污染你的知识库!PDF解析崩溃真相
本文深入探讨RAG项目中PDF解析的痛点与解决方案,分析LangChain默认工具的局限性,提出专业级文档处理架构设计与工具选型策略,涵盖表格图像处理、多模态解析与可扩展管道实现,助力提升RAG系统效果。
推理速度提升300%:LLaMA4-MoE的FlashAttention-2集成与量化部署方案
本文详解LLaMA4-MoE模型架构与实现全流程,涵盖语料预处理、MoE核心技术、模型搭建、训练优化及推理策略,并提供完整代码与技术文档,助你掌握大模型MoE技术原理与落地实践。
告别OOM!这款开源神器,如何为你精准预测AI模型显存?
在 AI 开发中,CUDA 显存不足常导致训练失败与资源浪费。Cloud Studio 推荐一款开源工具——AI 显存计算器,可精准预估模型训练与推理所需的显存,支持主流模型结构与优化器,助力开发者高效利用 GPU 资源。项目地址:github.com/st-lzh/vram-wuhrai
通义大模型与现有企业系统集成实战《CRM案例分析与安全最佳实践》
本文档详细介绍了基于通义大模型的CRM系统集成架构设计与优化实践。涵盖混合部署架构演进(新增向量缓存、双通道同步)、性能基准测试对比、客户意图分析模块、商机预测系统等核心功能实现。同时,深入探讨了安全防护体系、三级缓存架构、请求批处理优化及故障处理机制,并展示了实时客户画像生成和动态提示词工程。通过实施,显著提升客服响应速度(425%)、商机识别准确率(37%)及客户满意度(15%)。最后,规划了技术演进路线图,从单点集成迈向自主优化阶段,推动业务效率与价值持续增长。
通义灵码深度测评报告
通义灵码是阿里云推出的智能编程平台,基于Qwen3大模型与MCP服务生态,重新定义现代软件开发范式。本文测评聚焦其四大核心功能:编程智能体(自主决策开发)、MCP工具生态(加速开发流程)、记忆感知(个性化体验)及深度开发能力(智能推荐与解释)。实测数据显示,相比传统开发,效率显著提升,如API开发提速300%。展望应用场景包括低代码开发、DevOps自动化及教育领域等。总结建议增强多语言支持、优化复杂逻辑并建立开发者社区知识库。
Arthas heapdump(dump java heap, 类似 jmap 命令的 heap dump 功能)
Arthas heapdump(dump java heap, 类似 jmap 命令的 heap dump 功能)
Arthas redefine(加载外部的.class文件,redefine到JVM里 )
Arthas redefine(加载外部的.class文件,redefine到JVM里 )
国家互联网信息办公室关于发布第十批深度合成服务算法备案信息的公告
2025年3月12日,国家网信办公布第十批深度合成算法备案信息,共395款算法通过公示。根据《互联网信息服务深度合成管理规定》,境内深度合成服务提供者和技术支持者需履行备案手续。具体信息可在中国互联网信息服务算法备案系统查询,疑议请发邮件至指定邮箱。附件含完整备案清单。
套用算法模板备案审核问题增多的原因及解决建议
随着算法备案要求的完善,企业常因使用网上廉价模板而遭遇审核通过率低、问题增多的困境。本文分析了审核不通过的原因,包括模板缺乏针对性、审核标准严格、审核人员主观差异及企业准备不足等,并提出建议:深入了解备案要求、准备详尽材料、避免通用模板、寻求专业帮助。备案后还需持续合规管理,确保算法服务安全运行。
Qwen for Tugraph:自然语言至图查询语言翻译大模型微调最佳实践
在图数据库的应用场景中,自然语言至图查询语言的高效转换一直是行业中的重要挑战。本次实践基于阿里云 Qwen 大模型,围绕 TuGraph 图数据库的需求,探索并验证了一套高效的大模型微调方案,显著提升了模型生成 Cypher 查询语句的能力。通过数据清洗、两阶段微调方法以及两模型推理框架等一系列创新策略,我们成功解决了图查询语言翻译任务中的核心问题。本文将从背景与目标、数据准备与清洗、微调框架设计、Prompt设计与优化、模型推理、最佳实践效果以及前景展望等六个部分出发,向读者逐步介绍我们的方案。
从梦想到现实:十年见证AI自动化漏洞修复的演变
2014年,我怀揣着利用科技创造更安全数字世界的梦想,提出了通过云平台自动化修复第三方网站漏洞的构想。十年后的2024年,随着AI技术的崛起,这一梦想已成为现实。如今,用户只需简单注册并安装插件,AI系统就能自动检测、修复漏洞,整个过程高效、智能。AI不仅提升了系统的可靠性和效率,还具备自我学习能力,使安全防护更加主动。未来,我将继续用AI探索更多可能,推动技术的发展,不断完善这个充满智慧与安全的数字世界。