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海安市委副书记、市长赵男男女士,海安市委常委、海安经济技术开发区党工委副书记、管委会主任张勇华先生,海安市副市长卫焱焱先生,海安市委组织部副部长、人才办主任王桂江先生,海安科技局党组书记陆建银先生,海安经济技术开发区党工委委员、管委会副主任仲月军先生;云端 AI 是绝顶聪明的大脑,能想、能算、能决策,却被锁在数据中心,碰不到真实的物理现场 —— 听不到收银台前顾客犹豫的语气,看不到第三排货架正在悄
CoreWeave作为AI基础设施提供商,通过债务工具融资扩张,其债券产品吸引了包括退休基金在内的机构投资者。评级依据主要依赖NVIDIA硬件价值和长期合同稳定性,但AI技术迭代速度快,硬件贬值风险不容忽视。CoreWeave等公司将NVIDIA芯片采购债务重新包装为投资级债券,评级机构给予A3级别并推向二级市场。一旦AI需求增速放缓或NVIDIA供应链出现波动,债券价值可能大幅回调,波及养老金等
在数据采集和机器学习领域,图片数据的获取往往是第一个拦路虎。汽车之家作为国内最大的汽车垂直媒体,拥有海量高质量车型图片,这些图片对训练车型识别模型、构建汽车数据库等工作具有重要价值。本文将带您从零开始,使用最新的 Python 技术栈,开发一个完整的汽车之家图库爬虫。
最新的Python版本,提供更好的性能和类型提示httpx:现代化的HTTP客户端,支持HTTP/2和异步请求:经典的HTML解析库,简单易用parsel:更强大的选择器库,支持XPath和CSS选择器aiofiles:异步文件操作库,提升IO效率loguru:优雅的日志记录库tqdm:漂亮的进度条显示。
最近在做智能商品管理 Agent——帮电商运营团队做销量预测、库存预警、定价优化,低风险操作自动执行,高风险推给人确认。目标是 7×24 小时的 AI 运营助理。
最近发现做AI Agent开发、产品设计、业务落地的过程中,90%的沟通矛盾和方案争议,都来自**概念混淆**。很多人经常把流程当Agent、把工具当能力、把协议当功能,聊需求时鸡同鸭讲,做方案时漏洞百出,落地时反复返工。
提到 AI Agent 开发,**LangChain**是一个绕不过去的名字——它是目前 GitHub 上 stars 数最多的 Agent 开发框架之一(超过 10 万 ⭐),Klarna、Uber、LinkedIn 等大公司都在用它构建生产级应用。
随着大模型和 AI 应用的爆火,AI 技术圈、产品圈天天都在蹦出新名词。
最近在搭建 AI Agent 平台的过程中,一个高频被问到的问题是:**多个 Agent 之间到底怎么协作?**市面上有各种框架——AutoGen、CrewAI、LangGraph、OpenAI Swarm、Semantic Kernel——每个都宣称解决了 Agent 协作的问题。但框架是工具,真正决定你系统上限的,是背后选择的 **协作模式(Collaboration Pattern)
在深入探讨问题之前,我们首先需要建立一个共同的概念框架。AI Agent Harness Engineering 是一个复合概念,我们需要将其拆解为几个核心组成部分来理解。AI Agent 是一个能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的自主系统。大型语言模型(LLMs)用于理解和生成自然语言规划与推理算法用于目标分解和路径选择工具使用能力用于与外部系统交互记忆系统用于保留和检索上下文信息这
企业GEO效果差异的关键因素 企业在GEO(搜索引擎优化)投入相同资源却效果迥异,核心原因包括: 内容专业度:由行业专家参与创作的深度内容更受AI青睐,而拼凑内容缺乏独到价值。 场景覆盖密度:覆盖更多用户搜索场景(关键词和问题)的品牌,AI推荐率更高。 运营持续性:持续更新、优化内容的企业长期效果更佳,而“一锤子买卖”易被竞品超越。 后端转化能力:官网体验、客服响应等环节若存在短板,会掩盖GEO实
在互联网营销、SEO优化、竞品分析等领域,Alexa网站排名(现已合并到SimilarWeb,但历史数据仍具参考价值)一直是一个重要的参考指标。获取全球排名前500的网站列表,可以帮助我们了解行业趋势、分析流量来源、挖掘潜在合作伙伴。多页数据抓取:处理分页逻辑异步请求:基于aiohttpasyncio大幅提升爬取效率反反爬策略:User-Agent轮换、代理IP、请求延迟、重试机制数据解析:正则表
在智能体层,涵盖了通用智能体百度搭子DuMate、零门槛代码智能体百度秒哒、自我演化决策智能体百度伐谋、基于本体的数据智能体百度胜算等丰富智能体生态。6月12日,在北京智源大会大模型产业论坛上,百度智能云副总裁殷大伟展示了通用智能体百度搭子DuMate如何把Agent从技术尝鲜带入真实工作流,以及百度千帆Agent Infra为智能体规模化落地提供模型、工具、驾驭工程和运行生态支撑。殷大伟认为,通
你大概率已经遇到过下面这些瞬间。▪你把公司文档全喂给 AI,它回答得一本正经,但偏偏答错最新版流程。
前面讲了 Deep Research Agent 的数据构造方法,SailorFog-QA 用知识图谱生成复杂问题,WebFrontier 迭代升级问题复杂度。但有了问题之后,还差最关键的一步:生成模型能学习的"搜索轨迹"。
本项目通过 5 个递进的 Demo,覆盖 LangChain 框架的核心应用场景。每个 Demo 都是可独立运行的 Python 脚本,配有详细的知识点说明、启发性问题和参考答案。
很多人做AI知识库,只停留在“文档上传+对话”的玩具级应用。想真正落地到企业级办公(支持钉钉/飞书、解决复杂查询、调用ERP等外部工具),就必须看懂下面这张系统架构图。
前阵子跟几个同行聊天,发现大家对Agent、RAG、Skill、MCP这几个词吵得挺凶。有人觉得是噱头,有人觉得是未来。
旺季GEO营销需提前布局,最佳启动时间是旺季前2-3个月。若在旺季初期才启动,因内容生产、分发和AI识别需要1-3个月周期,难以有效承接流量。以教培行业为例,6-8月旺季应3-4月启动GEO,5月优化内容。已进入旺季的企业应聚焦高频问题问答对,快速分发核心平台抢增量,同时为下个旺季做准备。GEO效果具有累积性,当前投入将为后续营销持续创造价值。
文章摘要:企业GEO效果差异的四大关键因素:1.内容专业度差异,AI能识别原创深度内容与拼凑内容;2.场景覆盖率差异,覆盖更多用户搜索场景能提升出镜率;3.运营持续性差异,持续更新优化才能维持效果;4.后端转化能力差异,转化流程质量直接影响获客感知。建议企业从这四个维度对标诊断,针对性改进。(149字)
CTO/大模型首席科学家(金融大模型/ AI Agent方向)),base北京/ 上海。 岗位职责主导公司大模型、AI Agent、金融量化整体技术战略与研发路线负责 FinGPT 金融大模型研发、迭代、微调、RAG、部署与全链路优化主导 Al Agent 工程化落地,重点推进2C场景应用,金融场景优先搭建 AI 自动化研发体系,用最新 AI工具提效降本负责AI 量化策略、
你的 agent 在一次查询里向用户收了 38 美元。不是因为它做了什么复杂事,而是因为它把同一份文档来回总结了 47 次:它发现自己已经做过这件事,然后又再做了一遍。没有崩溃,没有告警。只是一个不断空转的循环和不断增长的账单。
在环境问题日益受到关注的今天,空气质量指数(AQI,Air Quality Index)已经成为我们日常生活中不可或缺的参考指标。无论是晨跑锻炼、通勤出行,还是安排户外活动,提前了解空气质量状况都显得尤为重要。然而,现有的天气预报App往往只提供有限的查询次数,或者需要付费才能获取详细的历史数据和预测信息。这时,利用Python爬虫技术自行获取空气质量数据就成为了一种高效、灵活且免费的解决方案。
在数据驱动开发的今天,GitHub作为全球最大的代码托管平台,不仅存储着海量的开源项目,更汇聚了超过7300万开发者的社交网络。每个开发者账号都配备了独特的头像(avatar),这些头像不仅是用户身份的视觉标识,在社交网络分析、用户行为研究、开源生态洞察等领域都具有重要的数据价值。例如,通过分析头像的更新频率可以推测用户的活跃周期,通过头像的视觉元素可以研究开发者文化特征,甚至可以通过头像URL的
在数据驱动的时代,信息的获取与整合能力变得尤为重要。百度百科作为中文互联网最大的开放式百科全书,蕴含着海量结构化和半结构化的知识数据。其中,Infobox(信息框)是百度百科词条右侧(或顶部)的关键信息摘要表格,包含词条的核心属性(如人物出生日期、科学发现年份、技术参数等)。爬取这些信息,可以用于知识图谱构建、NLP语料积累、实体对齐等多种场景。然而,百度百科的反爬策略日益复杂,页面结构也历经多次
SEO效果差异的核心在于四个方面:1. 内容专业度 - 企业深度参与、提供实战经验的内容更受AI青睐;2. 场景覆盖密度 - 覆盖更多用户搜索场景才能提高品牌曝光;3. 持续运营 - 需要定期更新内容和优化策略;4. 后端转化 - 网站体验和客服响应直接影响最终转化效果。企业需从这四个维度诊断改进,而非单纯归咎于SEO服务商。
文章摘要: 旺季进行GEO营销需提前布局,最佳启动时间是旺季前2-3个月(如暑期旺季需3-4月启动),以便AI完成内容抓取和权重积累。若旺季已开始1-2周才启动GEO,效果有限,但仍需坚持布局,为下一旺季蓄力。进入旺季后的GEO策略应侧重高频问答内容快速分发,抢占部分流量,同时为淡季深度建设打基础。GEO效果具有累积性,长期投入方能最大化收益。
随着20亿美元融资推进,Moonshot AI有望在全球AI版图中占据更重要位置。中国AI产业正迎来新一轮发展机遇,值得持续关注。© 2026Winzheng.com 赢政天下| 转载请注明来源并附原文链接。
2026春招大数据岗位面试趋势发生显著变化:头部大厂全面推行"AI+数据开发"双考核标准,传统技术栈深度考察不减,新增AI落地能力评估。百度、京东等企业面试显示,Spark底层源码、Shuffle机制等硬核技术仍是基础门槛,同时要求候选人具备AI应用能力(如Text-to-SQL、大模型优化参数等)。项目环节更关注业务落地细节(数据治理、多方协同)和AI提效实践(自动校验、指标
Agent 手里握着删除级/删库级凭证,误判时可能删表,也可能删库。本文只讨论 Agent 工具护栏,不评价模型能力排行。
家有“理科小天才”却栽在英语上的家长,常陷入技术盲区:孩子数学物理一听就懂(逻辑思维强),英语却像“卡壳的齿轮”——单词背了忘(记忆效率低)、阅读靠蒙(信息定位弱)、语法越补越懵(规则应用断层),总分硬生生被拖后腿。“一刀切”路径浪费时间;落地效果:生成“个性化学习地图”,跳过冗余内容,用游戏化闯关+真人陪练激励,3个月词汇留存率提升40%、阅读速度加快35%(基于2023年用户数据)。词汇漏洞可
2026年百度搜索生态中,"上首页"概念已分为两种:传统网页排名(前10条结果)属于SEO范畴,而GEO优化的核心目标是进入搜索结果顶部的AI答案模块——这才是真正的"首页黄金位置"。GEO优化通过高质量内容建设影响AI引用,进入AI答案模块的时间周期分为三个阶段:1)1-3个月可实现长尾精准搜索场景覆盖;2)3-6个月完成核心竞争场景卡位;3)6个月以上形
GEO营销见效周期及关键变量分析 GEO营销需要经历三个阶段:1-2个月的AI可见性建立期(品牌信息进入AI系统)、2-4个月的引用扩张期(开始产生少量线索)、4-6个月的稳定获客期(形成持续流量)。见效速度受四大变量影响:行业竞争度、内容质量密度、企业线上基础、执行深度。建议企业以6个月为完整观察周期,GEO更适合愿意长期建设获客基础设施的企业,而非追求短期速效的营销方案。
摘要:本文介绍了百度系AI旋转验证码的更新进展,正确率提升至90%以上,模型结构优化后识别速度和准确率均有提高。提供了使用Python调用得塔云API进行验证码识别的完整代码示例,包括图片转base64、接口请求和旋转矫正效果展示。该方案适用于百度、百家号、百度网盘等百度系产品的验证码识别需求。
METR的实验进一步证实,许多在现有基准上高分的模型,生成的补丁在实际代码审核中会被拒绝。当AI编程模型的代码正确性已不再是一个问题,如何衡量代码"质量"就成了新的焦点。为解决测试覆盖不足导致的问题,FrontierCode引入了"反向经典测试"机制:Agent提交的测试在原始有缺陷的代码库上运行时必须失败,这确保了测试的有效性。此外还引入了"自适应经典评分"方法,使用LLM将参考测试或应用代码适
GEO优化对问答平台的影响分为两个层面:一是间接提升内容在平台内部的搜索排名,二是让内容成为AI搜索的优先信源。高质量GEO内容因结构清晰、专业性强,在知乎等平台自然获得更好排名,但更重要的是成为AI回答问题的引用素材。不同平台需差异化策略:百度知道适合短小精准回答,知乎适合专业长文,小红书侧重真实体验。最终目标是通过多平台适配,确保AI在任何渠道都能检索到品牌的专业内容。
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如果你正在做 LBS 相关功能、或者在关注 AI 工具链如何落地到实际项目里,这场直播值得来看。需求不难,但一打开文档就开始迷失:参数找不到、示例看不懂、写出来还跑不通。用 MAPYA 辅助开发,和自己逐行查文档写代码,差在哪里、差多少?📍 百度地图开放平台公众号 / CSDN 同步直播。带着你现在卡住的需求来,说不定直播里就解决了。地图开发本该不是瓶颈,但很多时候,它就是。📅 6月15日(周
AI轻创业实战指南:零基础快速入门与商业变现 文章为普通创业者提供AI轻创业的完整路径,核心观点包括: 低门槛工具:无需编程基础,利用现有AI工具(如图生视频、数字人直播)即可启动 实战三步法:从环境搭建(账号注册/API配置)到核心技能(视频生成/直播搭建/IP克隆) 商业落地策略:重点介绍同城GEO推广和短视频矩阵打法,结合东莞制造业转型案例 资源整合:强调社群运营与本地渠道对接的重要性 避坑
文章摘要: 面对百度自然排名难以提升的困境,企业可转向GEO(生成式引擎优化)策略,突破传统SEO的竞争瓶颈。百度搜索结果页的AI答案模块已成为核心流量入口,用户往往在此获取信息后不再点击下方链接。GEO通过以下路径实现补救:1)让品牌内容进入AI答案模块的信源池,即使网页排名靠后,高质量结构化内容仍可被AI引用;2)利用GEO内容的质量反向推动网页排名,借助用户行为和AI引用提升权重;3)转向独
文档解析,能把一张张文档图片变成机器能读懂的结构化内容,包括文字、表格、公式、图表、印章,甚至阅读顺序和版面布局。这件事做得好不好,直接决定了下游检索、推理、RAG(检索增强生成)系统能不能拿到干净靠谱的输入。百度PaddlePaddle团队发布并开源了PaddleOCR-VL-1.6。一个0.9B参数的紧凑模型,在OmniDocBench v1.6上拿下96.33%的总分,登顶榜首。
企业对AI培训的需求已从"了解趋势"转向"解决实际问题",红烁AI、百度AI和阿里AI培训分别代表了应用落地、技术认知和生态协同三种路径。红烁AI聚焦岗位实操,适合快速业务转化;百度侧重技术体系,适合建立长期布局;阿里强调整合云生态,适合数字化协同企业。选择的关键在于匹配企业当前阶段的核心任务,而非简单比较服务优劣。对多数处于应用初期的企业而言,红烁AI更贴近"从认知到实操"的迫切需求。
出海GEO是一种基于地理定位和人工智能技术的出海营销优化策略。它通过对企业信息进行精准的地理定位和语义分析,使企业在海外AI搜索中能够更精准地展示给目标客户,从而提高企业的海外市场竞争力。
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG),简单来说,就是大模型+外部数据。