文章評估了AI大模型智能體的技術路線，提出三種實現(xiàn)路徑：基于上下文工程的智能體、規(guī)劃檢索整合的通用智能體，以及未來可能的洞察式規(guī)劃垂直智能體。作者認為當前智能體尚未充分發(fā)掘大模型潛力，并以教育領域為例分析現(xiàn)有技術路線的…

高校合作項目：計算機學院共建AI實驗室 —— Fun-ASR語音識別系統(tǒng)技術解析 在智能語音技術加速落地的今天，高校正成為連接前沿算法與實際應用的關鍵橋梁。尤其是在教學輔助、科研實驗和無障礙服務等場景中，語音識別已不再是“錦上添花”的功能…

虛擬盒子 安卓逆向工程師 職位描述 逆向 1、掌握OD,JEB,Frida反編譯反匯編工具使用 2、熟悉Android ndk開發(fā) 3、了解Android架構以及Framework框架 加分項： 熟練使用Ubuntu下工作環(huán)境 有逆向過ARM指令集程序經(jīng)驗 了解VirtualAPP或Android虛擬機實現(xiàn)原理 了解linux內核…

作者分享從零基礎轉行AI領域的學習經(jīng)驗，通過自學和培訓班掌握大模型相關知識，推薦編程、數(shù)學、機器學習等書籍資源。強調轉行AI需持續(xù)學習能力與好奇心，建議明確學習方向，避免盲目報班，注重培養(yǎng)解決問題能力和展現(xiàn)思考…

ARM異常處理機制入門：像搭積木一樣理解CPU的“應急響應系統(tǒng)”你有沒有想過，為什么你的手機能在聽音樂的同時收到微信消息？為什么單片機可以在主程序運行時，突然響應一個按鍵按下？這一切的背后，都離不開處理…

文檔處理和 RAG 流程分析 請關注公眾號【碳硅化合物AI】 目錄 概述文檔加載流程文檔解析和分割嵌入生成和存儲RAG 檢索增強流程關鍵類關系實現(xiàn)關鍵點說明總結 概述 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是 LangChain4j 的核心功能。基本思路&#x…

在Java企業(yè)級開發(fā)中，數(shù)據(jù)持久層的實現(xiàn)始終是核心環(huán)節(jié)之一。原生JDBC API雖然功能完備，但繁瑣的資源管理（如連接創(chuàng)建與關閉）、重復的異常處理代碼，往往會增加開發(fā)工作量并降低代碼可讀性。Spring框架提供的Spring JDBC?！?

通義千問語音版底層技術解析：從 Fun-ASR 架構看語音識別的工程化落地 在智能對話系統(tǒng)日益普及的今天，用戶不再滿足于“能聽清”，更期望“聽得懂、反應快、用得順”。當我們在釘釘中喚醒“通義千問語音版”進行會議轉錄或實時提問時&#xff0…