达摩院开源RynnBrain：首个支持移动操作的具身大脑基础模型
达摩院发布首个可移动操作的具身基础模型RynnBrain，首创时空记忆与物理空间推理能力，支持视频/图像/文本多模态输入及区域、轨迹等具身输出。开源MOE架构RynnBrain-30B-A3B（仅3B激活参数），在16项基准全面SOTA，并推出全新评测集RynnBrain-Bench。
从“通才”到“专才”：揭秘AI大模型预训练与微调的核心魔法
本文通俗解析AI“预训练+微调”范式：预训练如AI的“基础教育”，让模型从海量数据中自学语言与视觉规律；微调则是定向“专业培训”，用少量业务数据将通用大模型转化为解决具体问题的“专属专家”。全程兼顾原理、步骤与实践，助力零基础用户轻松上手。（239字）
指令微调是什么：让大模型听懂人话的关键技术
指令微调（Instruction Tuning）是提升大模型“听懂人话”能力的关键技术：通过高质量指令-响应对训练，使模型从“会说话”进阶为“懂意图、会回应”，显著增强零样本泛化、任务适应与安全性，已成为大模型落地的必备环节。
大模型微调常见术语解析：新手也能看懂的入门指南
本文通俗解析大模型微调核心术语：涵盖预训练模型、LoRA/QLoRA等轻量方法、学习率/批次大小等训练参数，以及过拟合、数据投毒等效果与安全要点，助新手快速入门并安全实践。（239字）
Python结合京东API实现竞品分析系统
你想要用 Python 结合京东 API 搭建一套「竞品分析系统」，核心目标是批量抓取竞品商品数据、进行多维度对比分析（价格、销量、库存等）、生成可视化分析报告。我会提供完整可落地的方案，涵盖「数据采集 → 数据存储 → 多维度分析 → 可视化输出」全流程，兼顾实用性和易扩展性。
企业做数据治理要多少钱？2026年预算规划+隐性成本避坑指南
2026年，数据治理成企业必选项：78%企业将增加投入，全球市场规模将破420亿美元。但隐性成本（占35%）更需警惕——跨部门协同延误、数据返工、合规罚款及培训不足致59%项目成效不达预期。科学预算须覆盖技术、组织与AI融合需求。（239字）
AI 智能体项目的费用
AI智能体开发费用远超普通编程，涵盖人力（60%-70%）、算力（API或私有GPU年费15万+）、数据工程（3万-10万）及持续调优（年维护费≈开发费20%）。预算从3万元低代码起步，到百万级企业级方案不等。
