隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，AI寫作工具在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。尤其是對于MBA學(xué)生而言，撰寫畢業(yè)論文和開題報告是一項復(fù)雜且耗時的任務(wù)，如何高效、高質(zhì)量地完成這些工作成為關(guān)鍵。為此，我們基于2026年的實測數(shù)據(jù)與用戶真實…

傳統(tǒng)客服的“慢”與“痛” 提到智能客服，很多開發(fā)者可能都經(jīng)歷過這樣的場景：用戶問題稍微復(fù)雜一點，系統(tǒng)就“卡殼”了，要么是響應(yīng)時間飆升到好幾秒，要么就是并發(fā)一上來就直接“躺平”。傳統(tǒng)的解決方案，無論是…

作為一名工程造價專業(yè)的畢業(yè)生，我深知完成一份既有理論深度又有實踐價值的畢業(yè)設(shè)計是多么具有挑戰(zhàn)性。傳統(tǒng)的文檔式設(shè)計往往停留在靜態(tài)計算和文字描述上，缺乏交互性和對真實工程復(fù)雜性的體現(xiàn)。今天，我想分享一個我親身實踐的“工程造價估算系…

在語音處理項目的開發(fā)過程中，我們常常會遇到一個兩難的局面：追求高準(zhǔn)確率，往往意味著模型復(fù)雜、計算量大，導(dǎo)致響應(yīng)延遲高；而追求低延遲，又可能犧牲識別的精度或合成的自然度。這種延遲與準(zhǔn)確率的矛盾&#…

在2026年，隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，越來越多的本科生開始借助AI工具輔助論文寫作。然而，面對市場上琳瑯滿目的AI寫作軟件，如何選擇真正適合自己的工具成為一大難題。為此，筆者基于最新的實測數(shù)據(jù)與用戶反饋&#xf…

最近在幫公司折騰智能客服系統(tǒng)，從傳統(tǒng)的規(guī)則引擎切換到基于大語言模型（LLM）的方案，踩了不少坑，也積累了一些實戰(zhàn)經(jīng)驗。傳統(tǒng)客服機器人大家應(yīng)該都接觸過，用一堆if-else規(guī)則來匹配用戶問題，初期效…

文章目錄一、先搞懂：Qwen3.5-Plus Agent到底是什么二、開發(fā)前準(zhǔn)備：環(huán)境一鍵搭好三、第一步：對接Qwen3.5-Plus API，打通基礎(chǔ)對話四、第二步：Agent核心能力——工具調(diào)用與意圖理解五、第三步：自動執(zhí)行流程設(shè)計…

Ollama部署本地大模型創(chuàng)新實踐：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 7B版與LangGraph工作流編排 重要提示：本文介紹的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型為開源模型，部署和使用完全合規(guī)，不涉及任何敏感內(nèi)容處理。 1. 開篇：為什么…