数字化转型如何改变内容管理的生态
本文探讨了数字化转型背景下内容管理的创新与实践，分析了技术趋势如智能化内容管理、多端适配的无头CMS及敏捷任务管理工具的应用。通过优化内容管理流程，企业能更高效地响应市场需求，提升竞争力。结合板栗看板等工具，实现动态任务管理和团队协作透明化，推动数字化战略实施。未来，内容管理将向技术融合、平台化和个性化推荐方向发展，助力企业在数字化时代保持竞争优势。
通过阿里云Milvus与PAI搭建高效的检索增强对话系统
阿里云向量检索Milvus版是一款全托管的云服务，兼容开源Milvus并支持无缝迁移。它提供大规模AI向量数据的相似性检索服务，具备易用性、可用性、安全性和低成本等优势，适用于多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等场景。用户可通过PAI平台部署RAG系统，创建和配置Milvus实例，并利用Attu工具进行可视化操作，快速开发和部署应用。使用前需确保Milvus实例和PAI在相同地域，并完成相关配置与开通服务。
【科普向】我们所说的AI模型训练到底在训练什么？
人工智能（AI）模型训练类似于厨师通过反复实践来掌握烹饪技巧。它通过大量数据输入，自动优化内部参数（如神经网络中的权重和偏置），以最小化预测误差或损失函数，使模型在面对新数据时更加准确。训练过程包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤，最终生成权重文件保存模型参数，用于后续的应用和部署。理解生物神经网络的工作原理为人工神经网络的设计提供了灵感，后者广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
NeurIPS 2024：文本图格式大一统！首个大规模文本边基准TEG-DB发布
TEG-DB是NeurIPS 2024发布的全新数据集，首次将丰富的文本描述引入图的边中，填补了现有TAG数据集只关注节点文本信息的空白。该数据集涵盖多个领域，提供全面的节点和边文本描述，助力更深入挖掘实体间上下文关系，提升图结构数据的理解。实验表明，现有技术在利用文本边信息方面仍有提升空间，未来研究需关注文本描述的质量、隐私和伦理问题。论文地址：https://arxiv.org/abs/2406.10310