"把背景换成浅灰色，产品往左移一点" 这是上周一个客户发给我的修改需求。 看起来很简单对吧？两个要求：换背景、移位置。 但如果你用过AI生图工具，就知道这有多痛苦。 方案一：重新生成 把提示词改一改，

在人工智能时代，花费 3-5 年时间苦练代码，达到条件反射般的熟练程度已经过时了。现在：20% 的扎实编码 + 20% 的人工智能工程 + 60% 的创造力和问题框架构建，就能让你的产出提升10倍.

每逢佳节，尤其是像春节这样的大日子，我们似乎都会陷入一种“祝福尴尬”。微信里塞满了华丽的辞藻，但我们都知道，它们大多来自复制粘贴。给客户发，怕太生硬；给死党发，怕太见外；给家人发，又觉得词不达意。我们

🎭 从「脑内人设」到「一眼入魂」：51mazi 小说人物图 AI 生成实战 📋 目录 🎭 从「脑内人设」到「一眼入魂」：小说人物图 AI 生成实战 📋 目录 😤 人物图的刚需：角色越写越活，图却跟不上

搭建RAG应用：Streamlit + LangChain实战(注意：该代码流程为单文档的RAG问答系统)

你有没有被这三件事同时折磨过： 上下文越写越长、工具越装越多、模型越用越“自信地胡说”。 看上去我们在学一堆名词：rule、command、MCP、mode、subagent、hook、skill、a

大家好，我是你们的AI伙伴狸猫算君。这几天，大家是不是跟我一样，手机里已经开始收到各种拜年消息了？虽然心意是好的，但看着那些辞藻华丽、四海皆准的“复制粘贴”体，总觉得少了点温度。特别是到了马年，满屏的

这是一个被“看起来很合理”的直觉坑住的问题 在做祝福生成这类应用时，几乎所有团队都会自然走到同一个想法：     于是你开始做这些事： 收集公众号、朋友圈、公司模板里的祝福语 按风格分类：商务、轻松、

传统RAG系统往往是“图像盲”的。企业数据包含大量图像，多模态RAG结合混合搜索能打破数据孤岛，提高上下文准确性，增强用户体验，减少幻觉，从而释放数据资产的真正价值。 在部署生成式AI的竞赛中，大多数

本文介绍了一个基于Python的智能供应商推荐引擎PoC项目。针对B2B采购中寻找特定供应商的痛点，作者利用TF-IDF和余弦相似度算法，构建了能够根据自然语言查询匹配供应商数据库的系统，并分享了其架

大家好，我是xiao阿娜，一个热爱电影、热爱分享的自媒体创作者。 每年春节，除了走亲访友、吃年夜饭，还有一件事让我格外期待——那就是和家人朋友一起走进电影院，看一场热热闹闹的贺岁片。

文章介绍了DagsHub与SwarmOne的合作，旨在简化AI模型开发流程。DagsHub提供数据集管理、实验跟踪等功能，而SwarmOne则负责自动化计算资源管理。双方合作构建端到端的机器学习工作流

文章指出，企业部署AI代理面临数据混乱和不准确的挑战。强调专业搜索在为AI代理提供准确、上下文丰富的数据方面至关重要，以避免错误累积，确保可靠的业务成果。 如今，AI 代理在企业中大行其道。CEO 和

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Anthropic 多智能体研究系统构建详解 引言 Claude 现已具备 Research 能力，能够在网络、Google Workspace 以及各种集成应用中进行搜索，以完成复杂任务。 这个多智

1.lightRAG 用来构建知识图谱 2.marker pdf->markdown 3.langextract 文本提取结构化数据 4.deepwiki 项目解析

AI Agent的Context Engineering：构建Manus的经验教训。Manuns为何放弃模型微调选择了上下文工程？

字节今天又发了新一代的大模型，豆包seed 2.0。 很多人也在讨论。 本来真的不想卷了，花了点时间看完了技术报告，然后火山上也上了，我就把我项目里的所有seed 1.8都升级到了2.0后，测试了些任

大家好，这里是近屿智能。 TIOBE 2月编程语言排行榜，虽迟但到。 榜首毫无悬念——Python，又是它。 而亚军之争，却上演着“三国杀”：Java、C、C++三者缠斗不休，差距微乎其微，C#也在身