过去这一周，科技圈的几个大动作，单独看都是新闻，连起来看，就是一张正在快速成型的未来地图。 地图的一角，微软发出警告，说中国AI正在新兴市场成为默认选择。

引言 Spring AI Alibaba 和 Agent Scope 虽然都出自阿里巴巴，但它们的核心设计理念、适用场景以及对“Agent（智能体）”的定义有本质的区别。那我们怎么根据自己的场景来选择

昨天，PayPal中国正式支持个人卖家账户注册，为独立开发者、小微创业者和从事海外产品销售的个人用户提供了更便捷的跨境收款渠道。下面为您详细介绍申请流程和常见问题 一、申请流程 1. 访问申请入口 前

最近了解了一些端侧 AI 推理的技术方案，在此做一些分享。 随着 AI技术 和大模型的快速发展，AI 已经成为各个业务场景里探索创新的重要方向。

一、传统 YOLOv5 损失函数的三大「致命痛点」（多尺度检测的天花板） 要理解动态损失函数的革新意义，必须先吃透传统 YOLOv5 损失函数的核心缺陷 —— 这些缺陷是限制多尺度目标检测精度提升的根

相比于前面的单纯通过声音洗新闻稿件的文字内容，本次我们提升了一定的难度，面向连麦切片场景。继续继续~

一、前置核心认知：传统 YOLO 的两大「性能瓶颈」（边缘设备的噩梦） 要理解 YOLO26 的革新意义，必须先吃透传统 YOLO（v5/v7/v8）在边缘部署时的致命痛点 —— 这两个痛点直接导致模

TRAE 中国版 SOLO 现在已经对全部用户免费开放，不仅能自由切换模型，还支持接入自定义模型。工具的价值就在于被人用起来，而现在，门槛又低了一大截。

Hello，兄弟们，我是V哥！ 最近不少粉丝私信问我：“V哥，现在这行情卷得跟麻花似的，35岁危机就在眼前，你说咱们搞IT的，到了2026年还有出路吗？这技术迭代快得像坐火箭，我到底该往哪边押注？”

如何评估模型在垂直领域下的表现？ 如何评估模型微调前后的效果？ 如何量化 RAG 系统的召回率？ 如何从领域知识创建模型评估数据集？

今天先把12月的复盘写了， 改天再把25年的复盘整理哈，这一年还是经历了很多事情，需要好好总结复盘~

一次有价值的AI编排实战分享，详情见文章详情见文章详情见文章详情见文章详情见文章详情见文章详情见文章

面向电力巡检的智能视觉方案：基于 YOLOv8 的高压输电线路故障自动识别系统实践 引言：从人工巡检到智能感知 在电力系统运维场景中，高压输电线路长期暴露于复杂自然环境之下，容易受到老化、外力破坏、植

引言 2025年对我来说是充满挑战和收获的一年。这一年里，我聚焦于大模型应用落地与推理优化，从工程实践中总结经验。从提升大模型推理性能、调优OpenAI API参数，到探索新兴的MCP协议以及反思大模

那些曾经被视为“提效利器”的自建低代码平台，正在成为企业拥抱 AI 编码时代最大的阻碍。。。。。。。

在上篇文章《面对AI的飞速发展，我们的职业路径有什么变化？》中，我们聊了AI对从业者的影响，这篇文章我们聊聊AI对产品的一个方向的增益。 在过去的一两周里，互联网上有两个意外爆火的事件：“合川呆呆”事

基于 YOLOv8 的农作物叶片病害、叶片病斑精准识别项目 [目标检测完整源码] 背景与问题定义 在农业生产过程中，叶片病害往往是作物减产和品质下降的主要诱因之一。现实场景中，病斑形态复杂、颜色变化细

开发一个简单的帮助请假的agent，用户通过输入请假信息，agent自动完成请假信息补充，发起请假流程 1、安装依赖 2、新建一个循环agent，用于判断用户输入的请假信息是否完整，如果不完整，询问用

AI 向右，社区向左 站在 2025 的尾巴上回望，这确实是极具撕裂感的一年。 一方面，AI 技术像一列高速列车，轰鸣着向着更强的逻辑、更高的效率、更极致的自动化狂奔——我称之为 “向右” ；另一方面