AI浪潮下，我们需要什么样的创新型人才？
本文探讨了AI浪潮下创新型人才的需求与培养路径。随着生成式人工智能（GAI）技术的突破，AI已渗透至各领域，重塑传统行业并带来机遇与挑战。创新型人才需具备跨学科知识融合、持续学习、创新实践能力及伦理责任感。GAI认证作为权威标准，助力人才技能提升和企业招聘。未来应加强跨学科教育、实践教学、持续学习与伦理教育，以培养更多适应AI时代的创新型人才。
《解析鸿蒙原生智能：解锁精准用户意图理解的密码》
鸿蒙系统以其原生智能特性，通过多维感知、大模型赋能、知识图谱、机器学习及意图框架五大核心技术，精准理解用户意图，开创智能交互新篇章。多维感知融合语音、图像与传感器数据，捕捉用户需求；大模型深度解析语言语义，提供个性化服务；知识图谱构建信息网络，提升搜索精度；机器学习持续优化交互体验；意图框架高效匹配服务。鸿蒙原生智能不仅提升了人机交互效率，更为未来智能化生活奠定了坚实基础。
超越文本局限：生成式人工智能（GAI）认证引领未来技能新范式
生成式人工智能（GAI）正成为重塑社会生产力的关键力量，但其在复杂逻辑与深度推理方面存在局限。本文探讨GAI技术现状、局限及突破路径，如多模态融合、强化学习等，并引入GAI认证体系，助力个人技能提升与企业创新。未来，GAI认证有望引领技能新范式，推动社会生产力变革。
基于 PAI-ArtLab 使用 ComfyUI 搭建对话式 AI 女友
本实验介绍了一款名为“AI虚拟女友——胡桃”的应用，通过ComfyUI后端与WebUI展示效果，结合LLM节点和知识图谱工具包（KG），实现角色人设稳定及长期记忆功能。用户可通过输入信息与AI互动，并自定义人设知识图谱和角色LoRA。操作步骤包括登录PAI ArtLab平台、加载工作流文件、配置角色参数并与AI对话。此外，还提供了Graph RAG技术详解及常见问题解答，帮助用户更好地理解和使用该系统。
SEARCH-R1: 基于强化学习的大型语言模型多轮搜索与推理框架
SEARCH-R1是一种创新的强化学习框架，使大型语言模型（LLM）具备多轮搜索与推理能力。它通过强化学习自主生成查询并优化基于检索结果的推理，无需人工标注数据。相比传统RAG或工具使用方法，SEARCH-R1显著提升问答性能，在多个数据集上实现26%以上的相对性能提升。其核心优势在于强化学习与搜索的深度融合、交错式多轮推理机制及令牌级损失屏蔽技术，推动了LLM在复杂推理和实时知识获取方面的边界。尽管存在奖励函数设计简化等局限性，SEARCH-R1为构建更智能的交互系统提供了重要参考。
《探寻Transformer架构中位置编码的奥秘：解锁序列信息的隐藏密钥》
Transformer架构通过自注意力机制革新了自然语言处理，但其位置无关特性需依赖位置编码来感知序列顺序。位置编码方式包括正弦编码（简单高效）、可学习编码（灵活适配）和相对位置编码（捕捉语法语义）。不同任务与数据规模需权衡选择编码方式。未来，结合外部知识及新兴计算技术的位置编码有望进一步提升模型性能，推动自然语言处理技术发展。
