ginobefun

统计数据

248

文章

0

粉丝

0

获赞

2953

阅读

7个月前

#BestBlogs 探秘 TaoAvatar：淘宝 3D 真人数字人技术解析 | 大淘宝技术淘宝 TaoAvatar 技术实现 3D 真人数字人工业级量产与端侧智能交互。摘要：文章详细介绍了淘宝的 TaoAvatar 3D 真人数字人技术体系。该技术融合了多目视觉绑定、动态高斯重建、语音驱动及端侧 AI 推理引擎（MNN-LLM），突破了传统数字人制作成本高、周期长、实时交互难的瓶颈。通过自研算法和硬件方案，TaoAvatar 实现了 2K 级拟真视觉、90FPS 流畅动效和自然的语音表情联动，并将制作成本降至传统 CG 的 1/30，周期缩短至一周。文章还阐述了各核心技术模块的技术细节与创新点，并展示了其在 AWE 虚拟家居体验舱和淘宝 Vision 未来旗舰店等商业场景的应用落地，强调了技术在电商和 XR 领域的实用价值及普惠性趋势。主要内容: 1. 实现高拟真度 3D 真人数字人复刻，突破视觉极限。 -- 通过多目拍摄、动态高斯重建等技术，达到 2K 分辨率、高精度建模和逼真光影效果，提供近乎真人的视觉体验。 2. 大幅降低数字人制作成本与周期，实现工业级量产。 -- 自研低成本拍摄系统和 AI 算法，将制作周期从数月缩短至一周，成本降至传统 CG 的 1-2 万元，实现规模化生产。 3. 构建端侧多模态智能交互，提供自然流畅的真人对话。 -- 结合端侧大模型和高效推理引擎，实现低延迟、音画同步的语音问答及自然的表情动作联动。文章链接：

#淘宝 #TaovaoAvatar #3D真人数字人 #工业级量产 #AI #MNN-LLM #多目视觉 #高斯重建 #语音驱动 #端侧智能交互

7个月前

Cursor 的终极野心：不当“副驾”，要重塑“驾驶”本身当所有 AI 编程工具都满足于成为程序员的“副驾驶”（Copilot）时，Cursor 的创始人迈克尔·特鲁尔（Michael Truell）宣告了一个更宏大的目标：他们的使命，不是辅助编程，而是用一种更高级的方式，彻底取代编程。他认为，我们正处在一个过渡期。AI 目前帮助人类编写了 40-50% 的代码，但这只是“量”的提升。真正的未来，是一场“质”的革命——开发者将从繁琐、晦涩的编程语言中解放出来，只需通过更接近自然语言的方式描述“意图”，软件即可被构建和修改。今天的 Cursor 是最好用的 AI 编码工具，但这只是通往终局的路径。其最终愿景，是引领这场从“编码”到“意图表达”的范式革命。二、工程师的未来：当 AI 负责实现，你的“品味”将无可替代当 AI 越来越多地接管“如何做”的实现细节后，工程师最核心的价值是什么？特鲁尔的答案只有一个词：品味（Taste）。这里的“品味”，远不止是视觉审美。它是一种对软件更高维度的判断力，一种深刻的直觉，关乎： - 应该构建什么？（对产品方向的洞察） - 它应该如何运作？（对系统逻辑的优雅设计）他将大量繁琐的编码工作比作“人工编译”——费力地将高层次的想法，翻译成机器能懂的低级语言。当 AI 自动化这个过程后，决定产品成败的，不再是精通语法细节，而是你头脑中那个高层次的构想和设计能力。未来，平庸的工程师会被 AI 取代，但拥有顶级“品味”的工程师，将变得前所未有的强大。三、关键战略：宁做独立的“编辑器”，不做受限的“扩展” 在产品形态上，Cursor 做了一个在当时备受争议的决策：构建一个独立的编辑器，而不是一个依附于 VS Code 的扩展程序。这个选择源于一个核心预判：AI 将彻底改变编程的交互形态。如果只是做扩展，你将永远被宿主平台的 API 和界面所限制，无法实现颠覆性创新。为了完全控制用户体验，为了给未来更高级的交互范式（如直接操作 UI、更高阶的逻辑语言）铺平道路，你必须拥有属于自己的“画布”。事实证明，正是这个“不走捷径”的决策，为 Cursor 的快速迭代提供了巨大的自由度，使其能超越众多竞争者。四、AI 时代的护城河：不是算法，而是“数据飞轮” 在模型日新月异的今天，如何构建持久的护城河？特鲁尔认为，AI 时代的竞争，像极了 90 年代末的搜索引擎大战。真正的护城河不是某个单点技术，而是由大规模分发驱动的数据飞轮。 - 分发：通过服务海量用户，获取产品的使用权。 - 数据：收集关于 AI 生成代码的最宝贵反馈——用户接受了什么？拒绝了什么？以及，他们是如何修正的？ - 优化：这些真实世界的反馈数据，是优化产品体验和底层定制模型的最佳养料。 - 循环：更好的产品吸引更多用户，从而获得更多数据，形成一个正向飞轮。同时，公司的核心战略必须建立在一个信念之上：顺应发展曲线。你必须坚信 AI 模型将持续变得更强大，并基于这个预判去布局产品，才能在技术浪潮的变革点上，抓住颠覆性的机遇。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息

#Cursor #AI编程 #意图表达 #工程师品味 #数据飞轮

7个月前

#BestBlogs 从 browser-use 出发，品 Agent 实现 | 阿里云开发者从工程师视角深入解析了 LLM Agent 的实现原理与工程实践，以开源项目 browser-use 为例。摘要：本文从工程师的视角出发，系统地回顾了 LLM 应用从纯对话到 Workflow 编排再到 Agent 的演进过程。重点阐述了 Agent 的三个核心组成部分：记忆(Memory)、规划(Planning)和工具(Tools)。详细介绍了 Agent 的两种规划范式（分解优先与交错分解）和记忆的分类（短期与长期）。作者以 browser-use 项目为例，剖析了其工程架构，包括 Agent Core、MessageManager、Memory、LLM Interface、Controller 和 BrowserContext 等组件及其交互流程。文中特别强调了 SystemPrompt、AgentMessagePrompt、PlannerPrompt 和 toolPrompt 在 Agent 运行中的作用，并分析了 browser-use 如何通过 SystemPrompt、示例引导和 Pydantic 进行结构化输出的保证。最后，文章探讨了 browser-use 的记忆管理实现，并对生产环境的持久化存储提出了建议。主要内容: 1. Agent 是 LLM 应用演进的新阶段，具备自主规划和执行能力。 -- Agent 相比 Workflow 编排更进一步，能够根据用户需求自主决策、规划步骤，并调用工具与环境交互，大幅提升生产力。 2. 记忆、规划和工具是构建 Agent 的三大核心要素。 -- 记忆（短期/长期）提供上下文和经验，规划负责任务分解和策略调整，工具赋予 Agent 与外部世界交互的能力。 3. ReAct 框架是实现 Agent 运行时逻辑的有效方式。 -- 借鉴人类思维模式，通过思考(Thought)→行动(Action)→观察(Observation)循环，使 Agent 能逐步逼近目标并从错误中学习。 4. 结构化输出是 Agent 稳定性的核心。 -- 通过在 System Prompt 中明确格式、提供示例和使用 Pydantic 等工具进行强制验证，确保 LLM 输出稳定可靠，便于后续处理和工具调用。

#LLM #agent #工程实践 #开源项目

7个月前

一个伟大产品的起点，可能就是一个极其简单的原则：让用户得到的，永远大于他付出的。

#产品设计 #用户体验 #创业

7个月前

在 GitHub 这个全球最大的开发者社区里，除了那些改变世界的明星项目，还隐藏着许多充满趣味和奇思妙想的宝藏。它们或许不那么“实用”，却以独特的创意吸引了大量关注，比如下面这几个： 1、Nocode (代码之源)：一个空项目，完美诠释“没有代码就没有Bug”的哲学。其讨论区充满了各种有趣的哲学思辨。 Star 数量：63k+ 链接： 2、HowToCook (程序员在家做饭指南)：用程序员的严谨思维来写菜谱，将“少许”、“适量”等模糊描述替换为精确到克的指令，让做饭像执行代码一样简单。 Star 数量：88k+ 链接： 3、thefuck：当你在终端输错命令时，只需输入 fuck，它就能神奇地帮你自动纠正。 Star 数量：92k+ 链接： 4、wenyan-lang (文言文编程)：允许你用文言文的“之乎者也”来编写程序，让代码充满古典韵味，还拥有自己的IDE。 Star 数量：20k+ 链接： 5、dongbei (东北话编程)：用“老铁没毛病”的东北话来编程，将方言词汇作为编程语法，让写代码充满乡土气息和欢乐。 Star 数量：2k+ 链接： 6、HumanSystemOptimization (活到150岁指南)：一份硬核的“人体系统优化”指南，基于大量科学论文，教你如何像优化代码一样优化自己的身体。 Star 数量：16k+ 链接： 7、logoly：一个风格微妙且有趣的Logo生成器，可以快速创造一些在开发者圈子里会心一笑的幽默图标。 Star 数量：7.5k+ 链接： 8、genact (摸鱼神器)：在你的屏幕上生成以假乱真的程序运行动画，让你在办公室看起来非常忙碌，是“摸鱼”时的绝佳掩护。 Star 数量：10k+ 链接： 9、The Most Dangerous Writing App：对抗拖延症的终极利器。一旦开始写作就不能停笔，否则之前的所有心血都会烟消云散，用“危险”激发生产力。 Star 数量：1.8k+ 链接： 10、桌面宠物 (Desktop Pets)：在桌面上养一只数字萌宠。RunCat 在任务栏奔跑，用跑速反映CPU繁忙度；BongoCat 则会模仿你的键鼠操作，陪你工作和游戏。 Star 数量：6.5k+ 链接：

#GitHub #开发者社区 #明星项目 #创意项目 #无代码 #程序员

7个月前

#BestBlogs 聊聊 AI 应用架构演进 | 阿里云开发者文章梳理了 AI 应用架构从简单调用到复杂 Agent 模式的演进过程与关键技术组件。摘要：文章循序渐进地阐述了 AI 应用架构的演进路线，从最初用户直接与大语言模型交互，到逐步引入关键增强层。首先，强调上下文增强（如 RAG）的重要性，用于弥补模型知识的时效性和领域局限性。接着，讨论了输入输出防护（Guardrails）对用户隐私和系统安全的重要性，并列举了常见的 Prompt 攻击类型及防御思路。文章进一步介绍了意图路由和模型网关的设计，以支持多功能应用和统一管理异构底层模型。随后，探讨了缓存机制在提升性能和降低成本方面的作用。最终，架构演进至具备规划和外部交互能力的 Agent 模式。文章还分析了 AI 应用的可观测性指标及通过批处理、并行计算等优化推理性能的方法。主要内容: 1. 上下文增强（RAG）弥补模型局限性，提升特定场景输出质量 -- 通过动态检索和补充外部知识，确保模型能处理时效性信息和特定领域问题，输出更准确关联的数据。 2. 输入输出防护是保障用户隐私和系统安全的关键架构层 -- 在用户输入和模型输出端增加隐私脱敏、恶意内容检测和过滤，有效防范数据泄露和 Prompt 攻击。 3. 引入 Agent 模式赋予 AI 应用规划和执行外部操作的能力 -- 使 AI 应用从被动问答转变为主动解决复杂任务，具备思考、使用工具及与外部环境交互的能力。 4. 模型网关统一管理底层异构模型调用，提升扩展性和运维效率 -- 为上层应用提供统一的调用接口，并处理访问控制、负载均衡、监控等非功能性需求。 5. 推理性能优化（批处理、并行计算）是提升 AI 应用响应速度的核心 -- 通过 Batching 和 Parallelism 等技术，有效降低 Time to First Token 和 Time per Output Token，提升整体吞吐。文章链接：

#AI应用架构 #agent模式 #关键技术组件 #上下文增强 #大语言模型

7个月前

增加一个平庸的员工，带来的沟通成本远大于其产出价值。人数不再是壁垒，人才密度才是。

#员工管理 #沟通成本 #人才密度

7个月前

真正的技术进步，往往始于祛魅之后的清醒认知。

7个月前

想象一下，你的大脑是一台计算机，只不过它的材料是血肉和神经元，我们称之为「生物计算机」。它能学习、能创造、能思考、能感受。这是我们已知的事实。现在，再想象一下另一台计算机，它的材料是硅和电线，我们称之为「数字计算机」。 AI 先驱、前 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 在最近的演讲中，提出了一个看似简单却极具分量的核心逻辑：既然一台「生物计算机」（我们的大脑）能够做到今天人类所能做到的一切，那又有什么根本性的法则，可以阻止一台「数字计算机」（AI）最终也做到这一切呢？这个看似简单的类比，是理解他那句惊人预测——「AI 最终将能完成我们能做的一切事情，不是部分，而是全部」——的关键钥匙。这个想法之所以让人不安，甚至连 Ilya 自己都承认“很难在情感层面完全相信”，是因为它将 AI 的潜力从一个“强大的工具”提升到了一个“不同基质的智慧体”的层面。它不再是我们会不会被某个软件替代的问题，而是我们的“生物算力”所能达到的认知上限，是否也会是“数字算力”的上限。逻辑似乎指向：不会。 Ilya 现身多大毕业演讲 🔽

#生物计算机 #人工智能 #AI发展 #数字计算机 #Ilya Sutskever #前沿科技

7个月前

#BestBlogs 我们距离 Agent 的 DeepSeek 时刻还有多远 | Z Potentials 深度分析 AI Agent 的定义、技术演进方向、Multi-Agent 架构必要性及距实现愿景的距离。摘要：文章对 AI Agent 进行了深度技术分析。首先澄清 Agent 定义，区分市场上的“套壳”现象，并对比 OpenAI 与 LangChain 在 Agent 形态上的不同路线。接着探讨了 Agent 技术栈的进化，包括模型 Agentic 能力的内化、工程整合的价值（如 Browser Use、Manus 产品思路）以及核心协议（MCP、A2A）的发展与竞争。文章重点论述了 Multi-Agent 架构相较于 Single-Agent 的优势，分析其如何缓解内存、工具调用和 ReAct 框架局限性问题，并梳理了 Multi-Agent 的六种核心架构模式。最后，文章评估了 AI Agent 的发展现状，认为尽管面临诸多挑战（如技术知识缺乏、构建耗时），但通过工程创新，未来 12-24 个月有望看到显著进展，距离 Agent 的 DeepSeek 时刻正在稳步迈进。主要内容: 1. 市场对 AI Agent 定义存在混淆，需区分纯粹 Agent 与混合架构。 -- 分析 OpenAI 代表的纯粹 LLM 驱动路线与 LangChain 代表的工程与模型混合路线，指出两者在系统设计、开发门槛和适用场景上的差异，强调理解不同 Agent 形态的重要性。 2. AI Agent 技术栈正向模型能力内化与工程整合并重方向进化。 -- 强调 SOTA 模型内化工具调用能力、环境交互学习的重要性，同时 Browser Use 和 MCP/A2A 等工程创新极大提升了 Agent 的实用性和可扩展性，技术发展是底层模型和工程能力的共同驱动。 3. Multi-Agent 分布式协作架构是克服 Single-Agent 局限性的关键。 -- 阐述 Multi-Agent 在缓解长时记忆、复杂工具管理、ReAct 框架迭代深度受限等问题上的优势，并通过多方案探索、人类协作适配性等体现其鲁棒性和扩展性，并介绍 Supervisor、Hierarchical 等六种典型架构模式。 4. 协议标准化（如 MCP 和 A2A）是 Agent 生态繁荣的基础，但存在潜在标准之争。 -- 分析 MCP 解决工具调用、A2A 解决 Agent 通信的核心作用，指出两者在短期互补、长期可能存在生态位重叠和标准竞争的风险，其本质在于 Agent 原子能力是以工具还是子 Agent 形式封装。 5. AI Agent 的真正突破依赖于更好的工程创新而非简单“套壳”或“苦活累活”。 -- 回应关于 AI 应用“套壳”的观点，认为短期“苦活累活”能产生差异化，但长期看将被自动化重构；真正的壁垒在于打造更易用、更高效的工具链和系统集成能力，减少对人力的依赖，符合 AI 时代稀释人力规模效应的趋势。文章链接：

#AI Agent #技术演进 #multi-agent #OpenAI #LangCha #深度分析

7个月前

#BestBlogs 【第 3523 期】程序员专属提示词工程实战手册 | 前端早读课程序员提示词工程实战指南，高效利用 AI 编程助手提升开发效率。摘要：本文为程序员提供了一份实用的提示词工程实践手册，旨在帮助开发者更有效地与 AI 编程助手协作。文章详细阐述了编写高质量提示词的基础原则，包括提供充足上下文、明确目标、拆分复杂任务、提供示例、使用角色扮演以及通过迭代对话进行完善。随后，针对代码调试、重构优化和新功能实现这三大核心编程场景，文章深入讲解了如何应用这些原则设计出能获得最佳 AI 回应的提示词，并通过对比“糟糕”与“优化后”的实际示例，直观展示了良好提示词的效果。文章强调了提示词质量对 AI 产出结果的决定性影响，并提供了丰富的实操技巧，对于希望提升 AI 辅助编程能力的开发者具有直接的指导价值。主要内容: 1. 提示词质量直接决定 AI 编程助手的输出效果 -- 提供清晰、具体、包含足够上下文（代码、语言、框架、错误）的提示词，是获得 AI 准确、有用回应的关键。 2. 结构化提示可高效应对不同编程任务 -- 针对调试、重构、生成代码等场景，设计有针对性的提示词模式（如包含错误信息、重构目标、预期示例），能引导 AI 给出精准解决方案。 3. 与 AI 协作是迭代过程，需持续优化提示 -- 将 AI 视为伙伴，根据其初步回答进行追问、纠正或补充细节，通过多轮交流逐步完善提示和最终代码。 4. 利用角色扮演和示例可提升 AI 理解和输出质量 -- 让 AI 扮演特定角色（如专家、导师）或提供输入/输出示例，能让 AI 更贴近需求并给出更专业、更符合预期的结果。文章链接：

#程序员 #提示词工程 #AI编程助手 #开发效率 #实用指南

7个月前

#BestBlogs RAG 技巧与底层代码剖析 | 阿里云开发者使用 Python 基础库从零实现 RAG 内核，深入剖析文本分块、语义搜索及上下文增强技巧。摘要：本文旨在通过手写代码的方式帮助读者深入理解 RAG 的工作原理，避免过度依赖现有框架。文章首先展示了使用 Python 基础库实现简易 RAG 系统的过程，包括数据导入、固定长度文本分块、Embedding 创建和基于余弦相似度的语义搜索，并提供了代码示例。接着，详细介绍了基于语义的文本分块方法，对比了其与传统方法的优势，并阐述了百分位法、标准差法、四分位距法等切分点判定策略，同样给出了基于语义分块的代码实现。最后，文章引入并实现了“上下文增强检索”技巧，即在检索到最相关文本块的同时包含其前后相邻块，以提供更丰富的上下文信息给语言模型，从而提升回答质量。通过代码实践，文章有效地揭示了 RAG 的核心逻辑和关键优化方向。主要内容: 1. 手写 RAG 核心模块有助于深入理解其工作原理。 -- 通过仅使用 Python 基础库和常用科学计算库实现 RAG 流程，能更清晰地掌握从数据处理到响应生成的底层逻辑。 2. 语义分块比固定长度分块更能捕获完整语义单元。 -- 基于句子间语义相似度进行智能切分，能有效避免语义割裂，提高检索到的上下文质量和相关性。 3. 上下文增强检索能为 LLM 提供更全面的信息。 -- 在检索结果中包含相关文本块的邻近内容，能丰富大模型获得的背景知识，减少因信息不完整导致的回答偏差。文章链接：

#RAG #Python #文本分块 #语义搜索 #上下文增强 #阿里云开发者 #手写代码 #工作原理

7个月前

#BestBlogs Amazon Bedrock + Whisper：构建高效无服务器音频摘要方案 | 亚马逊云科技 | AWS Machine Learning Blog 基于 AWS Bedrock 和 Whisper 的无服务器音频摘要方案。摘要：本文详细介绍了如何使用 AWS 服务构建无服务器解决方案，实现音频录音的转录、摘要和敏感信息脱敏。该方案利用 Amazon Bedrock 平台，通过 Anthropic 的 Claude 等模型实现内容摘要，并使用 Bedrock Guardrails 进行 PII 脱敏，结合 Amazon Bedrock Marketplace 提供的 Whisper 模型进行转录。架构采用 AWS Lambda、Step Functions 进行流程编排，S3 提供存储，CloudFront 用于前端内容分发，以及 API Gateway。文章详细阐述了架构设计、部署前提、Whisper 模型和 Bedrock Guardrail 的部署步骤，并提供 AWS CDK 代码，方便快速部署。同时，强调了方案的实用性和安全性，包括自动 PII 脱敏、细粒度的 IAM 权限控制和 S3 访问控制。主要内容: 1. 通过 Amazon Bedrock 集成多种 AI 模型，实现完整工作流。 -- 在一个无服务器流水线中，结合 Whisper 进行准确转录，Claude 进行简洁摘要，并使用 Bedrock Guardrails 自动进行 PII 脱敏。 2. 利用 AWS 无服务器服务实现可扩展且经济高效的解决方案。 -- 使用 Lambda、Step Functions、S3 和 API Gateway 构建高度可扩展、托管且按需付费的架构，适用于音频处理工作流。 3. 使用 Amazon Bedrock Guardrails 实施 PII 脱敏，保护数据隐私。 -- 演示如何配置和应用 Bedrock Guardrails，自动识别并脱敏摘要结果中的敏感信息，例如姓名和电话号码。 4. 提供可以使用 AWS CDK 代码随时部署的架构。 -- 提供了一个实用且可操作的解决方案，通过基础设施即代码，开发者可以快速部署和测试该工作流程。文章链接：

#AWS #无服务器 #音频摘要 #机器学习 #AWS Bedrock #Whisper

7个月前

精选文章第 50 期 🔽🔽🔽欢迎阅读 🔽🔽🔽

7个月前

微小的、明智的选择 + 坚持 + 时间 = 巨大的不同

#微小的选择 #明智的选择 #坚持 #时间 #巨大的不同

7个月前

真正的瓶颈，往往不是时代，而是我们自己认知的天花板。

#瓶颈 #认知 #自我反思 #时代 #自我提升

7个月前

订阅者突破 3000，马克一下~ 最近在接入推特和 YouTube 视频，继续为技术爱好者推荐更多优质的内容 🙂

#订阅者突破 #推特接入 #YouTube视频 #优质内容 #技术爱好者

7个月前

Quarkdown 是一个现代的、基于 Markdown 的排版系统。其核心设计理念是多功能性，能够将同一个项目无缝编译成适合打印的书籍或交互式的演示文稿。它通过一个图灵完备的 Markdown 扩展（称为 Quarkdown Flavor）来实现这一目标，将函数概念引入 Markdown，并提供了许多其他语法扩展，让你的想法能够自动流畅地呈现在纸面或屏幕上。 Quarkdown 通过将强大的脚本功能和多目标编译能力融入 Markdown，为文档创作和排版提供了一个新颖且高效的解决方案。它降低了高级排版的门槛，同时赋予了 Markdown 前所未有的灵活性和力量。如果你正在寻找一个比传统 Markdown 更强大，比 LaTeX 更易用的排版工具，Quarkdown 绝对值得尝试。

#Quarkdown #Markdown #排版系统 #功能性 #交互式演示 #语法扩展 #打印书籍 #图灵完备 #自动化

7个月前

#BestBlogs 复杂场景下的 RAG 架构演进：跨模态知识联邦与统一语义推理实践 | InfoQ 中文文章深入探讨复杂 RAG 场景挑战，提出基于融合知识库与统一语义层的跨模态知识联邦架构及实践。摘要：文章分析了传统 RAG 技术在处理企业级复杂知识交互场景（如异构、多模态知识）时遇到的挑战，特别是知识离散性和模态多样性问题。作者基于 QCon 大会演讲内容，提出了一种新的 RAG 架构演进方向：构建融合知识库以整合多元异构数据，并通过统一知识图谱构建统一语义层，实现跨模态信息的关联和高效检索。文章详细阐述了融合知识库的构建方法和统一知识图谱的生成与检索逻辑，并结合医院电子病历查询和银行风险指标分析两个具体案例，展示了该架构在实际生产环境中的应用成效。最后，文章讨论了统一语义层动态更新、图像/视频数据处理、行业语义模型赋能以及知识库标准化等未来演进方向。主要内容: 1. 传统 RAG 难以应对复杂异构和多模态知识挑战 -- 现有 RAG 技术在处理分散于不同文档、不同格式（文本、图片等）的知识时，难以建立有效关联，导致问答结果片面或不准确。 2. 提出基于融合知识库和统一语义层的 RAG 新架构 -- 通过构建融合知识库整合结构化与非结构化数据，并利用统一知识图谱形成语义层，解决知识离散和模态多样性问题，提升检索与推理能力。 3. 统一知识图谱是实现跨模态知识关联的核心 -- 从多模态数据中提取实体和关系构建图谱，基于用户问题进行图谱检索获取包含多模态信息的子图，为 LLM 提供丰富的上下文。 4. 新架构在医疗和金融等复杂场景展现应用价值 -- 通过医院电子病历查询和银行风险指标分析案例，验证了该架构能有效整合多源数据，提升问答和分析的准确性与全面性。文章链接：

#RAG架构 #跨模态知识 #语义推理 #知识联邦 #统一语义 #InfoQ #QCon #企业级知识管理 #复杂知识交互

7个月前

公众号文章链接：

7个月前

数字生命卡兹克公众号分享了一个“特别”的简历一位面试者将自己的简历制作成一个可视化的网页，有趣的是，她在网页中嵌入了一个 AI 对话机器人。这个机器人以面试者“分身”的形式存在，面试官可以直接在网页上向这个 AI 提问，了解她的经历和作品。其实这个对话机器人的回答内容都源于简历上的信息，并没有更深层次的、简历之外的内容，但是很重要的一点是，这种形式向面试者传递了她对 AI 的兴趣和实际应用能力。在众多 AI 生成的、内容空洞的简历中，这份交互式简历显得尤为突出和真诚。要是我是面试官，我也会被她打动的

#数字生命 #AI面试 #科技创意 #人工智能 #可视化简历 #创新应用

7个月前

#BestBlogs 公司来的新人用字符串存储日期，被领导怒怼了…… | dbaplus社群文章对比分析了 MySQL 和 PostgreSQL 数据库中存储日期时间的几种方式，并提供了选择建议，强调避免使用字符串。摘要：文章针对数据库中如何有效存储日期时间这一基础问题，详细分析了常见的几种方法。首先，强烈不建议使用字符串存储日期，指出了其在空间、查询效率和计算功能上的显著劣势。接着，重点对比了 MySQL 中的 DATETIME 和 TIMESTAMP 类型，阐述了它们在时区处理、存储空间和表示范围上的差异，并通过实际 SQL 示例演示了 TIMESTAMP 的时区转换特性。文章还讨论了使用数值型（Unix 时间戳）存储时间的优缺点，尤其指出了其在可读性上的不足。最后，补充介绍了 PostgreSQL 中对应的时间类型，并提供了基于时区需求、时间范围及性能偏好的选择建议，强调没有“银弹”，需根据实际业务场景权衡利弊。主要内容: 1. 不应使用字符串存储日期，会导致效率低下和功能受限 -- 字符串存储日期效率低，比较和计算复杂，且不利于索引优化，远不如数据库原生日期时间类型。 2. TIMESTAMP 具有自动时区转换能力，适合国际化应用 -- MySQL TIMESTAMP 和 PG TIMESTAMPTZ 在存储时转为 UTC，查询时转回会话时区，简化多时区处理，但有时间范围限制。 3. DATETIME 存储字面值，不涉及时区转换，范围更广 -- MySQL DATETIME 和 PG TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE 存储原始值，适合无需时区转换或表示远期时间的场景。 4. 数值时间戳便于计算和跨系统，但可读性差 -- 使用整数存储 Unix 时间戳效率高，尤其适合排序和系统间传递，但直观性不如日期时间格式。文章链接：

#MySQL #PostgreSQL #日期存储 #字符串 #数据库优化

7个月前

周末听了几个播客质量都很高 🔽

#播客 #周末 #质量

7个月前

在人类的所有交往之中，沟通量与信任程度成反比。行动建立信任，语言维护信任。

#人际关系 #信任 #沟通

7个月前

不要让你擅长的事定义你是谁

#自我认知 #个人成长 #界限 #身份认同