大模型技术正在推动传统纺织行业的数字化转型。4月24日,上海举行了纺织AI智能体应用活动,汇聚了多家纺织企业的技术精英。活动旨在探索AI在纺织行业的应用,通过实战工作坊,参与者学习搭建AI智能体工作流,展示AI在设计、研发和市场营销中的实际应用,提升了纺织企业的生产力和创新能力。
在本地生活服务领域,大模型技术面临适配难、服务可靠性与个性化矛盾及高数据成本等问题。美团的WOWService系统通过数据与知识双驱动、自我优化训练和多Agent协同等技术,提升了服务质量和用户体验,显著降低了训练成本,推动了智能服务的升级。
极客训练营提供AI全栈开发实战营课程,价格为99积分,VIP会员79.2积分,终身VIP免费。课程内容包括大模型技术、智能客服开发和私有化部署,适合希望深入学习AI开发的学员。购买后不接受退货。
李明在互联网公司通过大模型技术建立知识库和智能检索,解决了新人上手难的问题,提高了团队效率和知识管理。他计划优化代码生成质量和知识关联准确性。
大模型技术已从实验室应用于产业,开发者面临职业挑战与能力提升的机遇。AI相关岗位需求激增,传统开发岗位减少。马哥教育推出AI大模型实战课程,助力IT从业者转型。
DeepSeek-R1的开源引发了AI领域的热潮,吸引了众多开发者关注。国内大厂X度也计划转向开源,以推动大模型技术的发展。本文将介绍如何在Java项目中快速集成AI应用。
商汤科技于2025年4月10日发布SenseCore 2.0,旨在融合AI基础设施与应用开发,并推出“1亿代金券”计划,支持行业伙伴加速智能化升级,降低转型门槛,促进大模型技术应用。
随着短视频的普及,开发无参考视频质量评估系统(VQA)变得尤为重要。微帧的WZVQA系统结合先进的图像处理技术,能够准确评估视频质量,提升用户体验。该系统通过建立UGC短视频数据库、模拟流处理和多种评测标准,确保评估结果的客观性和准确性。未来,微帧将进一步探索大模型技术,以增强视频内容的理解能力。
百度翻译推出的“AI论文精翻”功能,利用大模型技术提升英文论文的翻译流畅性和排版美观性,帮助科研人员轻松理解英文内容,解决语言障碍问题。
2月21日,阶跃星辰在上海举办首届Step UP生态开放日,展示大模型技术应用,宣布与吉利、OPPO深化合作,并发布「繁星计划」二期,支持开发者创新。CEO姜大昕指出,智能体发展依赖多模态和推理能力,推动汽车和手机等领域的智能化应用。
1月21日,文心中国行将在香港举行,聚焦生成式人工智能与大模型技术的应用与创新,分享产业案例,探讨香港产业智能化转型,并进行AICA首席AI架构师培养计划的预招募。
12月7日至8日,第六届中国计算机教育大会在厦门召开,讨论大模型技术与教育实践,重点关注人工智能通识教育和跨学科人才培养,分享高校与企业合作经验,探讨大模型技术提升教育质量与个性化的方式,推动教育改革。
本周推荐的10条优质资源涵盖卫生健康行业的AI应用、边缘计算现状、大模型技术岗位及云安全,提供应急响应手册、数据隐私保护和APT攻击分析等实用内容。
随着人工智能技术的发展,前端开发迎来了机遇与变革。大模型技术使AI成为开发的重要参与者,提升了用户体验和研发效率。蚂蚁集团将于11月22日举办「前端 . AI」体验技术日,分享前沿实践,欢迎开发者参与。
在数智时代,高校开发者成为创新的重要力量。华为云在哈尔滨工业大学(威海)举办校园沙龙,提供技术支持和职业规划,促进产学合作,吸引200余名师生参与。通过大模型技术和一站式开发,华为云助力高校开发者提升能力,推动数字经济发展。
京东物流推出“运力小智”智能机器人,整合智能问答和数据分析功能,解决信息分散和查询困难问题。通过大模型技术,提供便捷的信息获取和个性化推荐,提升用户体验。已上线两个版本,支持多种查询和推送功能,提高工作效率。未来将继续优化功能和扩大应用。
OSC源创会第106期将于9月21日在西安举行,主题为大模型技术与产业应用。活动将探讨大模型训练、推理和部署的有效方法,以及将大模型应用于具体业务场景的最佳实践。演讲嘉宾将分享大模型微调平台建设与应用实践、三维点云协同智能处理技术与应用解析、昇思MindSpore大模型关键技术与规划,以及大模型的昇腾开源原生支持与模型推理实战。
本期节目讨论了大模型技术对创作者和人类创造力的影响,以及AI发展速度、保护人类工作者权益等问题。还提到了李约瑟难题,探讨中国古代科技领先但近代落后的原因。
2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举办,探讨可信AI和善治共享的主题。上海AI实验室发布最新科研成果,包括通用大模型体系的升级和扩容。会议发布浦源生态共赢计划,推动大模型技术的落地和应用拓展。圆桌讨论探讨AI战略科技力量的协同与引领。会议展望未来,促进国际研究者之间的互动与协作。
运维工作从人工操作逐步演变为自动化、AIOps和ChatOps,提升了效率和稳定性。大模型应用进一步智能化和自动化,展现了巨大潜力。未来,大模型技术将提升运维工作的智能化水平。
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