在自動化測試的工作里，編寫高效且易于維護的測試腳本是一項挑戰(zhàn)，尤其是在應(yīng)對復(fù)雜的測試場景時。Airtest作為一款常用的自動化測試工具，它提供了豐富的API和靈活的腳本編寫方式，幫助測試人員高效地開展UI自動化測試。然而&#xf…

為什么現(xiàn)在的大多數(shù) AI，看上去很聰明，但換一個話題就突然“斷片”？ 為什么你明明教過它一次，它下一次卻完全想不起來？ 想要讓 AI 像人一樣行動，你必須先給它一段屬于自己的記憶… 一、AI的記憶 首先&am…

第一章：Open-AutoGLM phone部署教程環(huán)境準備 在開始部署 Open-AutoGLM 到手機前，需確保開發(fā)環(huán)境和設(shè)備滿足基本要求。推薦使用搭載 Android 10 及以上系統(tǒng)的設(shè)備，并啟用開發(fā)者模式與 USB 調(diào)試功能。開發(fā)機建議安裝最新版 ADB 工具、Python 3.…

DDColor黑白老照片智能修復(fù)工作流實戰(zhàn)指南 在歷史影像數(shù)字化的浪潮中，無數(shù)泛黃的老照片正等待被重新喚醒。這些承載著家庭記憶與時代印記的圖像，往往因年代久遠而褪色、模糊甚至破損。過去，修復(fù)它們需要專業(yè)人員耗費數(shù)小時手工上色和修補&…

在工業(yè)制造與運維（MRO）領(lǐng)域，生產(chǎn)計劃與資源調(diào)度的復(fù)雜度極高。如何在多設(shè)備、多人員、多約束條件下，實現(xiàn)實時、可視化、可調(diào)整的生產(chǎn)排程，是眾多工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨的核心挑戰(zhàn)。 法國工業(yè)軟件公司 Zozio&am…

2018年，OpenAI實驗室推出的1.17億參數(shù)的GPT-1剛掌握預(yù)測下一個單詞的基礎(chǔ)能力；而到了2022年，谷歌發(fā)布的PaLM模型參數(shù)量已達5400億，能同時處理語言、代碼和邏輯推理任務(wù)。短短4年，AI模型參數(shù)量實現(xiàn)了約5000倍的跨越式增…

當AI行業(yè)競爭從“模型性能競速”邁入“生態(tài)價值比拼”的深水區(qū)，Anthropic正以獨特的戰(zhàn)略路徑突圍。不同于OpenAI專注于消費者級應(yīng)用、Google構(gòu)建Gemini生態(tài)的路徑，Anthropic選擇了一條更聚焦、更持久的路線：通過開源開放，成為AI智…

第一章：智能體智能體（Agent）是人工智能系統(tǒng)中的核心概念之一，指能夠在特定環(huán)境中感知、決策并執(zhí)行動作的自主實體。智能體通過傳感器獲取環(huán)境信息，利用內(nèi)部策略進行推理，并通過執(zhí)行器影響環(huán)境，從…