“AI”就一起来!开放原子联合龙蜥推出 OS Copilot 学习赛,show 出你的创意

简介: 欢迎参加,玩转Linux智能管家OS Copilot。

近日,开放原子联合龙蜥社区共同发起“操作系统智能助手 OS Copilot 创意应用赛”,我们的目标不仅是让大家奇思妙想的创意被更多人看到,更是共同推动 AI 技术向前迈进。龙蜥社区诚邀广大开源爱好者共同参与,无论您是编程高手还是新手小白,通过创意与实践的结合,设计出既酷炫又实用的 AI 应用。同时,也可深入了解云计算和 AI 的融合技术以及操作系统管理更加智能、高效的优势,让每位开发者都能享受到技术进步带来的便利。

舞台已搭建,只要你有想法、敢尝试,这里就是你的天地,欢迎大家来展示自己的创意,一起玩转 AI。

玩转Linux智能管家--操作系统智能助手OS Copilot创意应用赛

1、赛题简介:

OS Copilot 是 Alibaba Cloud Linux 基于大模型构建的操作系统智能助手,支持自然语言问答、辅助命令执行、系统运维调优等功能,帮助您更好地使用 Linux,提高 Linux 的使用效率。本赛题提供了产品文档与入门体验课程,参赛者先通过学习和体验 OS Copilot 掌握基本使用方法,然后设计一个基于 OS Copilot 的创意应用方法,可以解决现实生活/工作中的问题,提供更智能、便利的解决方案,让人们更好地使用 Linux 操作系统。

参赛者只需掌握基础的 Linux 知识,就可以边学边练,在学习、运维、开发等不同领域感受专业、高效、智能的全新体验。本赛题希望通过操作系统管理更加智能、高效的优势,让每位开发者都能享受到技术进步带来的便利,同时也能发挥创造力推送技术进步。

赛题详情,请点击官网链接查看:https://competition.atomgit.com/previewinfo?id=700a83be9ae62c93f69f169b9f79e922

2、赛事时间

2024.10 ~ 2025.2

3、赛题激励

本赛项奖金设置如下:

1、一等奖,1 队,奖金 2 万元

2、二等奖,6 队,奖金 5000 元/队

3、三等奖,50 队,奖金 1000 元/队

除以上奖金外,本场学习赛还额外提供了龙蜥技术认证免费考试名额一次和阿里云云资源代金券(300 元)一份。

联系我们

在完成本赛题过程中,有任何疑问和建议,请扫描下方二维码加入钉钉群或添加龙蜥助手-小龙(微信号:openanolis_assis)反馈。

—— 完 ——


相关文章
|
15天前
|
存储 人工智能 运维
|
15天前
|
人工智能 测试技术 Anolis
英特尔携手龙蜥,共筑未来操作系统
英特尔与龙蜥社区的合作成果、未来计划。
|
14天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
OS Copilot"作为一款操作系统辅助软件应运而生,旨在提升用户使用电脑的效率
随着AI技术的发展,"OS Copilot"作为一款操作系统辅助软件应运而生,旨在提升用户使用电脑的效率。它具备智能命令建议、代码片段生成、文件管理助手及任务自动化等功能,适合日常办公与专业开发。安装简便,上手容易,能显著提高工作效率。
25 3
|
7天前
|
人工智能 供应链 安全
|
15天前
|
人工智能 Anolis 开发者
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
2024年,AI大模型在软件开发领域的应用正重塑传统流程,从自动化编码、智能协作到代码审查和测试,显著提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理安全及模型可解释性等问题仍需解决。未来,AI将继续推动软件开发向更高效、智能化方向发展。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI在医疗领域的应用及其挑战
【10月更文挑战第34天】本文将探讨人工智能(AI)在医疗领域的应用及其面临的挑战。我们将从AI技术的基本概念入手,然后详细介绍其在医疗领域的各种应用,如疾病诊断、药物研发、患者护理等。最后,我们将讨论AI在医疗领域面临的主要挑战,包括数据隐私、算法偏见、法规合规等问题。
27 1
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI在医疗领域的应用与挑战
本文探讨了人工智能(AI)在医疗领域的应用,包括其在疾病诊断、治疗方案制定、患者管理等方面的优势和潜力。同时,也分析了AI在医疗领域面临的挑战,如数据隐私、伦理问题以及技术局限性等。通过对这些内容的深入分析,旨在为读者提供一个全面了解AI在医疗领域现状和未来发展的视角。
31 10
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
探索AI在医疗领域的应用与挑战
本文深入探讨了人工智能(AI)在医疗领域中的应用现状和面临的挑战。通过分析AI技术如何助力疾病诊断、治疗方案优化、患者管理等方面的创新实践,揭示了AI技术为医疗行业带来的变革潜力。同时,文章也指出了数据隐私、算法透明度、跨学科合作等关键问题,并对未来的发展趋势进行了展望。