热爱专研AI的学妹

让大模型真正具备实时、准确的全网视野，这两款方案路径完全不同 作为大模型、AI Agent 开发的核心基建，联网搜索工具的性能直接决定了你的应用能否 “实时获取有效信息” 。一款好工具，能让模型告别“

当我们为Sora生成的视频惊叹，为Claude的推理能力喝彩时，很少有人注意到驱动这些模型进化的“燃料”——高质量训练数据，正面临枯竭的风险。 研究指出，到2026年，我们可能将耗尽可用的高质量语言数

作为一名和数据打交道的工程师，你是否也经历过这样的困境：为了给模型训练准备语料，爬下来的网页里混杂着大量的导航、广告和相关推荐，核心正文被淹没在噪音中，数据清洗的工作量甚至超过了模型调参。 传统的基于

从手机里的语音助手到工厂里的智能机器人，从医疗诊断的辅助工具到城市交通的智能调度系统，人工智能（AI）已不再是科幻电影中的遥远概念，而是深度融入人类生产生活的 “必需品”。作为计算机科学的核心分支，A

谁懂啊！做职场调研、写报告、拆项目时，一半时间都耗在「找信息、读长文、理任务」上 —— 搜资料翻十几页还没精准答案，读行业报告熬一下午才抓重点，复杂任务拆到一半就乱了节奏… 直到最近挖到一款实用的 A

作为一名深耕 AI 助手开发 3 年的程序员，最近半年真的被 “数据” 逼到过崩溃 —— 想给模型加实时联网功能，爬取的网页满是广告和冗余标签，清洗半天还一堆乱码；解析客户给的复杂 PDF 报表，表格

作为大模型、AI Agent 开发的核心基建，网页阅读工具的性能直接决定了你的应用能否 “实时获取有效信息” 。今天我们就来深度对比两款热门工具：数眼智能网页阅读工具和Jina 阅读器，从技术原理到实

做 AI 开发、大模型落地的朋友，大概率被联网搜索坑过：想让 LLM 获取实时资讯，结果返回的是半年前的过期信息；搜索中文网页时，广告、弹窗把核心内容淹没，模型根本没法用；好不容易拿到结果，格式杂乱还

做过网页数据采集的人，大概率都踩过这些坑：写了几十行正则表达式，换个页面结构就直接失效；好不容易适配了网站布局，没过几天被反爬机制拦截；遇到动态渲染的 JS 页面，抓包抓得头晕眼花…… 而现在，AI