Linly-Talker在保險產品說明中的通俗化表達實踐 在保險行業(yè)，一個老生常談的問題是：用戶聽不懂條款。 “現(xiàn)金價值是什么？” “等待期和免責條款到底影響什么？” “我有三高還能買重疾險嗎？” 這些問題每天被重復成千上萬…

隨著包裝行業(yè)向自動化、智能化加速轉型，作為紙箱成型關鍵設備的雙片釘箱機，其市場需求與技術迭代正迎來新一輪高峰。高效、穩(wěn)定、智能的雙片釘箱機已成為眾多紙箱廠提升產能與競爭力的核心裝備。面對市場上品牌林立、…

第一章：Open-AutoGLM行業(yè)競爭格局演變隨著大模型技術的快速演進，Open-AutoGLM作為開源自動化生成語言模型的代表項目，正在重塑人工智能行業(yè)的競爭生態(tài)。其開放性、可擴展性以及對垂直場景的高度適配能力，吸引了大量開發(fā)者與企業(yè)參…

快速體驗 打開 InsCode(快馬)平臺 https://www.inscode.net輸入框內輸入如下內容： 構建一個Java面試備考效率工具，通過AI分析近千份2025年面試記錄，實現(xiàn)：1) 智能識別高頻考點圖譜 2) 根據用戶基礎生成最優(yōu)學習路徑 3) 自動過濾過…

第一章：大模型效率革命的起點——Open-AutoGLM協(xié)同優(yōu)化全景在大模型時代，推理與訓練成本呈指數級增長，如何實現(xiàn)高效計算成為產業(yè)界與學術界的共同挑戰(zhàn)。Open-AutoGLM 作為新一代協(xié)同優(yōu)化框架，通過算法-硬件聯(lián)合設計，顯…

文章介紹了三種提升AI大模型回答質量的方法：RAG（檢索增強生成）賦予AI實時搜索能力；Fine-tuning通過專業(yè)培訓深度改造AI；Prompt Engineering則是優(yōu)化提問技巧。每種方法各有優(yōu)缺點和適用場景，建議根據需求選…

Linly-Talker在城市規(guī)劃展示中的三維沙盤配合 在一座現(xiàn)代化的城市規(guī)劃館里，一位參觀者駐足于中央電子沙盤前，輕聲問道：“這片區(qū)域未來會建幾條地鐵線？”話音剛落，屏幕上的虛擬講解員微微轉頭，眼神自然地望向…

1 容器化時代的測試困境隨著云原生技術成為主流，容器化部署在提升敏捷性的同時，卻給測試工作帶來了前所未有的挑戰(zhàn)：環(huán)境配置不一致、數據狀態(tài)難以同步、資源爭用導致性能波動……這些問題直接影響到測試結果的可靠性與交付效率。本文旨在針對…