在AI圖像生成領域，每隔一段時間就會有一款“現象級”模型橫空出世。2025年8月，谷歌DeepMind推出的Gemini2.5FlashImage，憑借“12秒出圖”、“98.7%角色一致性”等顛覆性表現，被網友親切稱為“NanoBanana（納米香蕉）”。這款模型不僅在??LMArena圖像編輯榜單??上以1362分的成績刷新紀錄，還讓普通用戶能像“指揮Photoshop學徒”一樣用自然語言編輯圖像。本文將從技術原理、實測驗證、場景落地三個維度，帶大家全面解鎖這...

MemoryR1通過強化學習為LLM智能體提供主動且高效的記憶管理能力，實現了最先進的效果。大語言模型（LLMs）已成為眾多AI突破的核心技術，廣泛應用于聊天機器人、編程助手、問答系統、創意寫作等領域。然而，盡管功能強大，這些模型仍然是無狀態的：每次查詢都是獨立的，無法記住之前的交互內容。受到固定上下文窗口的限制，它們無法在長時間對話或跨會話任務中積累持久記憶，更難以基于復雜的歷史信息進行推理。雖然檢索增強生成...

開篇在日常IT運營場景里，EFK（Elasticsearch+FluentBit+Fluentd+Kibana）組合是日志管理與分析的經典方案，被廣泛應用于各類系統運維中。它憑借FluentBit輕量高效的日志采集能力，快速獲取多源日志；依托Fluentd靈活的日志處理機制，完成過濾、格式化等操作；借由Elasticsearch強大的分布式存儲與檢索特性，實現日志的高效存儲和快速查詢；再通過Kibana直觀的可視化界面，讓運維人員能清晰洞察日志數據背后的系統狀態，以“采...

在競爭激烈的就業市場，求職者的簡歷至關重要。本文介紹了10個優化簡歷的ChatGPT提示，涵蓋成就轉化、關鍵字優化等多方面，還介紹了使用這些提示的最佳實踐，幫助求職者打造有競爭力的簡歷，開啟職業生涯的新篇章。在當今快節奏、競爭激烈的就業市場中，求職者提交的簡歷并不是一紙簡單的文件，更是其多年工作成果的精煉呈現——因此簡歷是其個人的營銷職業品牌。招聘經理平均僅花約7.4秒瀏覽每份簡歷，因此其中的每個字都至關...

檢索增強生成（RAG）是大語言模型領域的一項技術，通過將外部數據檢索融入至生成過程，借此增強文本生成。與單純依賴模型預訓練知識的傳統方式不同，RAG讓AI能夠從外部來自“查找信息”，顯著提高響應準確性與關聯度，有助于緩解幻覺及知識過時等問題。換言之，RAG能夠超越靜態訓練數據、為AI賦予動態記憶。隨著時間推移，一系列RAG架構也應運而生——其解決的分別是特定早期缺陷，而種種簡單概念如今已發展成為復雜的模式生態...

Claude4甫一亮相，市場就被其強大的推理和編程能力折服。但在連續使用數月之后，我意識到大模型真正的革命不在于生成更好的代碼片段，而是其中蘊藏的自主性潛力。很多人更多關注AI編程的語法正確性、基準測試得分和代碼有效率，但我在對Claude4的實際測試中體會到：能夠全面理解開發目標、持續尋求解決方案并自主克服障礙的AI系統正在出現。不同于常規的基準測試，我通過一項真實開發任務來評估Claude4的自主能力：構建一款與Op...

本文提出一種優化的細粒度圖像分類訓練方案。通過整合大批量訓練、學習率預熱、TrivialAugment增強、余弦退火、標簽平滑、隨機擦除及EMA等現代訓練技術，顯著提升了ResNet50等通用骨干網絡在斯坦福汽車數據集上的性能，證明了高效訓練流程的關鍵作用，無需依賴特定架構改進。簡介在過去一年里，我在Multitel的研究主要集中在細粒度視覺分類（FGVC）上。具體來說，我致力于構建一個可在邊緣設備上實時運行的魯棒性強的汽車分類器...

前陣子，一位運維學員向我傾訴了他的困擾：日常工作中，Prometheus雖能精準捕捉系統參數異常并告警，但生成的報警信息往往只是冰冷的指標數據。每次遇到異常，他都得手動把這些信息復制粘貼到DeepSeek里去詢問分析建議，不僅操作繁瑣，后續也難形成規整的存檔用于技術沉淀。要是能讓報警后自動生成帶分析的智能報表，那該多方便高效啊！在充分了解他的這一需求后，我給出了一套解決方案——借助PrometheusServer與Alertmanager...

本文闡述了使用n8n與OpenAI模型以構建智能WhatsApp聊天機器人的具體方法，同時分析了實現WhatsApp業務查詢自動化所必需的先決條件。通過創建產品目錄向量存儲庫和創建WhatsAppAI代理兩個主要步驟，最終實現能處理客戶問題、提供準確回答的自動化WhatsApp銷售助理，提升銷售和客戶體驗。想象一下，你所在的公司始終保持在線狀態，客戶提出的問題能夠立即獲得準確解答，并且能夠提供全天候不間斷服務。這并非遙不可及的未來愿景，...

本文介紹了在HuggingFace平臺低調發布的DeepSeekV3.1，該模型具有6850億個參數，規模更龐大，更靈活，支持多種功能。本文將探討DeepSeekV3.1的關鍵特性和能力，并提供操作指南。?DeepSeekV3.1的發布并沒有舉辦大張旗鼓的新聞發布會，也沒有鋪天蓋地的宣傳活動。它在HuggingFace平臺上悄然發布，在短短數小時內就吸引了眾人的目光。該模型擁有6850億個參數，上下文窗口可擴展至128k個令牌，這不僅僅是增量更新，而是開源人工智...

在過去，利用WordPress（一款功能強大的開源內容管理系統，廣泛用于搭建網站和博客，支持用戶通過直觀界面進行內容創建、編輯和管理，且可通過插件和主題擴展功能與外觀）搭建網站需投入大量時間成本。首先要完成平臺的安裝，接著從眾多選項中挑選適配的主題，再添加各類插件，并且要手動撰寫全部網站內容，同時還需保證各個組件之間能夠協同且高效地運行。即便是經驗豐富的開發者，搭建一個基礎網站也至少需要耗費數小時。整個...

本文旨在探討如何在無服務器環境中部署實時機器學習模型，并應對其間涉及的延遲、成本與性能平衡挑戰。機器學習（ML）在諸如欺詐檢測和個性化推薦等實時應用中變得越來越重要。由于其可擴展性以及消除了基礎設施管理的工作量，這些應用對于在無服務器計算中部署極具吸引力。然而，將機器學習模型部署到無服務器環境中面臨著延遲、成本和性能方面的獨特挑戰。在本文中，我們將詳細闡述這些問題，并提供相應的解決方案，以實現實...

本文介紹了最流行的圖像生成模型架構之一的技術層面。近年來，生成式AI模型已成為一顆冉冉升起的新星，尤其是隨著ChatGPT等大語言模型（LLM）產品閃亮登場。這類模型使用人類能夠理解的自然語言，可以處理輸入，并提供合適的輸出。由于ChatGPT等產品的出現，其他形式的生成式AI也變得流行并成為主流。由于能夠完全借助自然語言輸入生成圖像，DALLE和Midjourney等產品在生成式AI熱潮中大受歡迎。這些熱門產品并非憑空生成圖像，...

本文介紹了GPT5與Gemini2.5Pro的巔峰對決，在文本內容、圖像生成、互聯網研究、編程四個方面對這兩種人工智能模型進行比較。最終，GPT5在文本、圖像生成、互聯網研究對決中勝出，編程平局，以總體優勢獲勝，彰顯其作為開創性聊天機器人的強大實力。人工智能領域正在迎來一場世紀級的巔峰對決。兩款功能強大的人工智能模型將進行激烈較量，以角逐人工智能模型領域真正的冠軍。一方是OpenAI公司的旗艦產品——GPT5，其技術成熟、...

在人工智能技術飛速迭代的今天，大模型正以驚人的速度滲透到各行各業，從金融風控到醫療診斷，從智能制造到內容創作，通用人工智能的能力邊界不斷被拓展。隨著技術的成熟，各行業不再滿足于通用大模型的基礎能力，而是開始將其與垂直領域深度融合，通過定制化開發解決行業痛點——運維領域同樣迎來了這場智能化變革。在日常的IT運維工作中，Zabbix作為廣泛使用的監控系統，時刻守護著服務器、網絡設備和業務系統的穩定運行。當C...

本文將向你介紹OpenAI新發布的兩個開源模型gptoss120b和gptoss20b，它們的特點，以及在何種場景下該使用哪個模型。?近期，OpenAI發布了兩個開源的大語言模型（LLM）gptoss120b和gptoss20b。它們是自GPT2以來，由OpenAI第一個公開許可的LLM。其旨在創建最好、最先進的、供推理和工具使用的模型。通過開源gptoss，OpenAI允許人們在Apache2.0的范圍內，自由地使用和適配。當然，這兩種模式也考慮了專業個性化，以及定制到本地和上...

本文介紹ColPali與DocLayNet結合的多模態RAG系統，通過視覺語言建模理解文檔中的表格、圖表等布局信息，顯著提升復雜文檔問答的準確性和上下文感知能力。簡介檢索增強生成（RAG）已成為構建開放領域和特定領域問答系統的標準范例。傳統意義上，RAG流程嚴重依賴于基于文本的檢索器，這些檢索器使用密集或稀疏嵌入來索引和檢索段落。雖然這些方法對于純文本內容有效，但在處理視覺復雜的文檔（例如科學論文、財務報告或掃描的PDF...

你只需要24GB的內存，除非你的GPU自帶VRAM，否則需要相當的耐心。上周，OpenAI發布了兩款流行的開放權重模型，均名為gptoss。由于你可以下載它們，因此可以在本地運行。輕量版模型gptoss20b有210億個參數，需要大約16GB的可用內存。較大版模型gptoss120b有1170億個參數，需要80GB的內存才能運行。相比之下，像DeepSeekR1這樣的前沿模型擁有6710億個參數，需要大約875GB的內存才能運行，因此LLM開發者及合作伙伴正在盡快構建大型...

“AIForAI”是指利用人工智能來構建和優化其他人工智能系統，這能提高效率，但同時也引發了倫理和數據相關的擔憂。“AIForAI”（簡稱AI4AI）作為人工智能學科內一個快速崛起的研究與應用領域，其核心要義在于以人工智能技術本身為工具，賦能其他人工智能系統的開發過程、性能提升與全生命周期管理。具體而言，它通過將人工智能技術滲透于智能系統生命周期的各個關鍵環節——涵蓋模型選型、訓練過程、部署實施及持續迭代優化——...

AgenticDevOps通過智能體增強開發人員的能力，可以實現編碼、測試和運維的自動化，全面提升整個軟件開發生命周期（SDLC）的生產力。智能體開發運維（AgenticDevOps）的概念首次亮相于微軟公司舉辦的MicrosoftBuild2025開發者大會。如今有了AgenticAI、AgenticWorkflows、AgenticSystems……當然還有AgenticDevOps紛紛涌現。接下來會是什么本文將深入探討AgenticDevOps的精彩世界。2025年，一場悄無聲息的革命開始重塑軟件構建的...