在《智能体、机器人与我们:AI时代的技能协作》一书中,麦肯锡深入探讨了人工智能如何改变人类工作和生活的方式。书中详细描述了人工智能技术的发展历程,特别是智能体和机器人技术的进步如何影响未来的工作环境。 书中指出,随着计算能力的增强和数据量的增长,人工智能开始展现出在识别模式、解决问题和执行复杂任务上的潜力。智能体和机器人作为AI时代的代表,不仅能够在传统制造业领域替代重复性劳动,还在医疗、金融、教育等多个行业中发挥着重要作用。例如,机器人可以协助完成手术,智能分析软件能够为金融市场提供交易建议,而教育机器人则能根据学生的需要提供个性化的教学服务。 作者强调,人工智能技术的进步带来了技能协作的新模式。人类与智能体和机器人的协作将不再是简单的替代关系,而是一种互补关系。在某些领域,智能体和机器人将承担基础工作,而人类则可以将更多精力投入到创新、设计和人际交流等需要高度创造力和情感智慧的活动中。 为了适应这种变化,书中提出了“技能升级”的概念。强调个人和组织都需要通过学习新技能、更新知识体系和思维方式来适应AI时代的变化。教育系统也需要重新设计课程内容,加强在创新思维、问题解决和人际沟通等方面的培训。 此外,麦肯锡还关注了人工智能带来的伦理和社会问题。书中提出了对于智能体和机器人的伦理使用准则,强调在设计和应用这些技术时,需要考虑到对人类社会的影响。人工智能的发展不应该以牺牲人类利益为代价,而是应该促进人类的福祉,提高生活的质量。 书中还探讨了与人工智能协作中可能产生的就业问题。作者指出,虽然某些工作可能会被自动化取代,但同时也会有新的工作机会产生。社会和政府机构需要为此做好准备,帮助劳动力进行转型,确保能够顺利过渡到新的就业市场。 《智能体、机器人与我们:AI时代的技能协作》不仅是对技术发展的概述,更是一本关于人类如何适应技术变革、利用技术推动社会进步的指南。它为读者展示了人工智能如何与人类的技能结合,共创美好未来。
2026-01-20 15:10:34 7.85MB 人工智能
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文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位,文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常,无任何异常情况,敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考,请勿用作商业用途。 C++,集面向对象、泛型编程与高性能于一身的全能编程语言,凭借强大的抽象能力与底层控制优势,成为系统软件、游戏开发、高性能计算的首选工具。其标准库与丰富的第三方生态,助力开发者高效构建复杂系统,从浏览器内核到人工智能框架,C++ 持续驱动着科技领域的创新突破。
2026-01-20 14:20:41 4.22MB
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在当前的全球气候变化大背景下,山洪灾害频发且破坏力巨大,给山区居民的生命财产安全带来了严重威胁。山洪灾害具有突发性强、破坏力大的特点,现有的监测预警系统存在多种局限性,如多源数据融合不足、监测数据分散且滞后、应急响应机制不完善、复杂地形影响预测精度、传统模型精度不足等。为了解决这些问题,AI大模型驱动的山洪监测预警系统建设方案应运而生。 该项目的建设方案涉及多方面内容,从项目背景与需求分析开始,逐步深入到系统总体架构设计、关键技术实现、核心功能模块、实施路径与试点案例、效益评估与推广价值。项目背景与需求分析部分,详细描述了山洪灾害的现状与挑战,指出现有监测系统的不足,并且列举了传统监测方法的具体局限性。紧接着,方案中提出了AI技术应用的必要性,包括多模态数据处理能力、时空预测优势、自适应学习机制、智能决策支持、人机协同交互以及系统扩展性强等六大方面。 系统总体架构设计方面,方案提出了包含感知层、传输层、平台层的三层架构设计。感知层主要负责多源数据采集,包括气象水文传感器、遥感卫星数据、地质监测设备等;传输层主要实现混合通信网络的构建,包括卫星通信、5G专网、北斗短报文、LoRa传输、Mesh自组网传输技术组合等;平台层则聚焦于AI核心引擎的开发,包括多模态大模型训练、自适应预警生成、实时动态风险评估、仿真推演模块、知识图谱推理以及模型持续优化等。 关键技术实现部分,方案详细介绍了深度学习降水预测模型,以及AI模型在捕捉降雨-径流-地形非线性关系方面的优势。核心功能模块则涵盖了智能预警信息发布、智能决策支持系统、人机协同交互界面等。实施路径与试点案例部分,方案计划通过具体案例来验证系统的可行性和有效性。效益评估与推广价值部分,方案会对项目的社会价值、经济效益和推广潜力进行全面评估。 整个方案强调了AI大模型在提高山洪灾害监测预警系统准确性和时效性方面的潜力,旨在通过技术创新,更好地保障山区居民的安全,减少山洪灾害带来的损失。
2026-01-19 16:52:28 2.01MB
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Con北京站聚焦技术落地与前沿趋势,核心方向包括: ​​AI工程化​​:端侧推理、RAG增强、多模态生成成为主流; ​​云原生深水区​​:混合云治理、湖仓一体架构、可观测性技术持续迭代; ​​安全与效能​​:大模型安全防御、研发流程标准化、平台工程价值凸显; ​​行业融合​​:物流、金融、社交等领域的技术跨界创新案例丰富。 大会为开发者提供了从理论到实践的全景视角,推动技术向生产力转化。 在当前AI+时代,图数据库的智能化探索与应用已成为技术发展的热点之一。图数据库以其独特的数据结构,能够有效地表达和管理复杂的关系和实体,为处理大规模数据和实现高效率的查询提供了新的途径。在本次技术分享中,我们从多个维度深入了解图数据库在智能化探索中的应用与实践。 图数据库在大数据时代下,为复杂关系的表达与管理提供了极为便利的手段。图数据库的基本元素是顶点和边,其中顶点表示实体或概念,边则表示实体或概念之间的关系。这种结构使得图数据库非常适合于表达复杂网络结构,如社交网络、推荐系统、知识图谱等应用场景。例如,员工信息表、好友关系表、参项关系表等都能被图数据库以直观的形式表示出来,便于实现复杂关系的查询和分析。 随着技术的不断演进,图数据库的应用场景也在不断扩展。例如,在消费金融、安全风控、数据血缘、关系网络和智能营销等领域,图数据库都发挥着重要作用。企业级图数据管理平台如TuGraph Platform不仅能够通过Restful/RPC、命令行、Java/Python SDK等多种形式接口为用户提供服务,还支持国际标准图查询语言ISO-GQL,为数据集成工具如MySQL、Oracle提供了良好的支持。 在技术的不断迭代中,图数据库的性能与功能也在不断提升。以TuGraph为例,作为一项性能世界领先、规模世界领先的企业级图数据管理平台,其提供了包括图构建、图查询、图分析、图运维等多种功能。TuGraph DB提供了在线图数据库引擎和近/离线流式图计算引擎;TuGraph Analytics则提供了实时监控引擎内核,具有分布式架构和毫秒级响应时间。同时,TuGraph Learn提供了图学习框架,支持时序图计算、图仿真、GNN训练和全图推理等高级功能。 在智能化方面,图数据库的探索也在不断深化。GraphRAG(Graph Retrieval-Augmentation-Generation)作为图数据库智能化探索的典型案例,克服了传统RAG方法中的一些缺点,通过抽取并存储文本件结构化信息(如节点、三元组、路径或子图),理解并利用文本间的结构关系。这样的改进不仅提高了信息检索的准确性,也加强了对全局信息的理解和利用。 此外,图数据库还与AI技术相结合,推动了图数据库智能化进程的发展。例如,Chat2GraphAgent(图数据智能体)能够提供图数据智能体服务,DB-GPT-Hub/Text2GQL(图语言微调)对图语言进行微调,AI DB-GPT/GraphRAGInfra(图检索增强生成)进行图检索增强生成等。这些技术的结合大大提升了图数据库的智能化水平,使其在大数据分析和人工智能领域中展现出更大的应用潜力。 安全与效能方面,图数据库也在不断强化自身能力。在数据安全方面,图数据库能够通过图谱的形式,帮助开发者和企业更好地理解和管理数据安全风险。例如,在安全风控场景中,图数据库能够通过全图风控技术,实现对安全威胁的快速识别和响应。在效能方面,图数据库通过优化图数据管理和分析流程,提高了数据处理的效率和准确性。 图数据库在智能化探索中的应用已经渗透到各个行业和领域。随着技术的不断进步,未来图数据库有望在智能化的道路上走得更远,发挥更大的作用。无论是从理论研究到技术实践,还是从单机版到分布式架构,图数据库都在不断证明其在处理复杂关系和大数据方面的强大能力。
2026-01-18 13:57:48 4.97MB 人工智能 AI
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根据提供的文件信息,我们可以推断出以下相关知识点: 1. ChatGPT付费创作系统:这表明系统是基于GPT技术的,GPT是生成式预训练变换器的缩写,是一种广泛应用于自然语言处理的先进人工智能技术。付费创作系统意味着系统可能提供了某些高级功能或服务,这些功能或服务需要用户支付费用才能使用。 2. 版本号3.12:通常软件版本号后面的数字越大,代表软件的更新程度越高,可能意味着修复了旧版本的缺陷,增加了新功能,或者是对性能进行了优化。 3. 无授权:这表明该软件或系统可能没有得到正式的授权或许可。在商业软件领域,授权通常意味着软件开发者给予了用户使用该软件的法律许可。没有授权可能是非法复制或分发软件的情况,这种行为在大多数国家和地区都是违法的。 4. 支持Deepseek:Deepseek可能指的是一种用于搜索和发现内容的技术或服务,它可能与人工智能技术结合,用于在大量数据中寻找相关信息。支持Deepseek意味着该系统可能集成了这种搜索技术,以提供更深层次的内容检索能力。 5. 文件名称列表中的“小狐狸V3.1.2”:这很可能是该系统的某个版本的名称或标识。版本号与上述提到的3.12可能存在差异,这可能表示这是软件更新中的一个早期版本或分支版本。 我们可以得知该文件描述了一个基于GPT技术的付费创作系统,具有较新版本号3.12,可能未获得官方授权,且与Deepseek技术有关联,这表明系统在内容创作和搜索方面可能具有强大的功能。但由于缺乏官方授权,使用这类软件可能会涉及版权法律风险。
2026-01-15 20:18:46 88.64MB AI
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Unity 行为树插件 示例Behavior Designer Integrations and samples, 第一部分, 上传文件大小有限制, 故分两部分.
2026-01-14 22:36:23 200MB AI
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内容概要:本文档《Goolge AI 提示工程指南(中文版)》详细介绍了提示工程的基础概念与高级技巧。提示工程是通过编写高质量的文本提示,指导大型语言模型(LLM)生成准确、有用的输出的过程。文档涵盖了提示工程的核心要素,如零样本、少样本提示、系统提示、角色提示、情境提示等基本提示技术,以及更高级的技术如退步提示、思维链(CoT)、自我一致性、思维树(ToT)、ReAct(推理&行动)等。此外,还讨论了代码提示、多模态提示、自动提示工程等内容。文档不仅解释了这些技术的原理,还提供了实际应用中的示例和最佳实践,帮助读者理解如何优化提示以获得更好的模型输出。 适用人群:适用于希望提升提示工程技能的数据科学家、机器学习工程师、软件开发者以及任何对大型语言模型感兴趣的技术人员。 使用场景及目标:①帮助用户掌握提示工程的基本原理和技术;②指导用户如何编写高效的提示,以获得更准确的模型输出;③介绍如何通过提示工程解决实际问题,如代码生成、文本摘要、信息提取、问答系统等;④提供调试和优化提示的具体方法,以应对提示不足带来的挑战。 其他说明:文档强调了提示工程的迭代性质,建议读者不断试验、记录和优化提示。同时,文档提供了多个实用的提示模板和示例,帮助读者快速上手。对于复杂任务,文档推荐结合多种提示技术和模型配置,以实现最佳效果。此外,文档还提及了一些外部资源和进一步学习的途径,以支持读者深入研究提示工程。
2026-01-12 20:19:35 7.12MB 代码生成 人工智能
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AI智能体与Coze工作流实践在小红书平台的应用展现了智能技术在内容推荐和管理中的实际效能。在小红书的实践中,关键词集采技术被充分利用,通过精准的关键词捕捉,AI智能体能高效地搜集与分析用户在平台上的活跃度、偏好以及内容趋势。这种智能化的数据处理方式不仅加快了信息的流通效率,而且显著提升了用户内容体验。 在小红书的内容采集过程中,关键词集采作为Coze工作流中的关键步骤,其具体作用体现在多个层面。关键词的精确采集与分析能够帮助平台深入了解用户的实际需求,从而进行更精细化的内容分发。通过关键词集采,小红书能够对大量内容进行自动分类和标签化,方便用户快速检索到感兴趣的领域和话题。此外,关键词集采还能为小红书提供市场趋势分析,对产品开发和营销策略的制定具有指导意义。 在Coze工作流的实施过程中,AI智能体扮演了核心角色。这些智能体运用机器学习和自然语言处理等先进技术,能够实时监控和分析用户的行为数据,并据此对内容进行智能筛选和优化。由于关键词集采的介入,智能体能够更智能地识别和跟踪热点话题,推动内容的及时更新和创新。 关键词集采还涉及到对用户生成内容的深度挖掘。小红书上的大量UGC(User Generated Content)是平台内容丰富性的来源。AI智能体通过关键词集采可以有效地识别出高质量的用户内容,并将其推荐给更多用户,从而提高优质内容的可见度和影响力。在用户隐私保护的前提下,Coze工作流确保了关键词的采集和使用严格遵守相关法律法规,保障了用户信息安全。 此外,小红书通过Coze工作流的实践,还在提升用户体验和互动性方面取得了显著成效。通过关键词集采技术,平台能够即时推送用户感兴趣的内容,加强用户与内容、用户与用户之间的互动连接。AI智能体的精准推荐,使得用户不仅能够浏览到与自己兴趣相关的内容,而且能够与同好进行有效互动,形成良好的社区氛围。 技术的持续迭代更新也是Coze工作流成功实践的关键因素之一。随着小红书平台的不断成长和变化,关键词集采与AI智能体的功能也在持续进化。Coze工作流的灵活性和扩展性保证了它能够适应不同的市场和技术环境,持续为用户提供价值。 小红书通过关键词集采与Coze工作流的实践,证明了人工智能技术在新媒体内容管理和服务中的强大潜力。在未来的应用中,我们有理由相信,AI智能体和工作流将会继续在小红书乃至更多平台中发挥重要作用,为用户创造更加智能、个性化的体验。
2026-01-12 19:36:55 4KB
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在IT行业中,Adobe Illustrator(简称AI)是一款广泛使用的专业矢量图形设计软件,主要用于创作插图、徽标、排版、网页元素等。"ai破解文件"通常指的是用于解除Adobe Illustrator软件官方授权限制的文件,使得用户能够在未购买正版授权的情况下使用该软件。 在您提供的信息中,“ai 5.1破解文件”特指针对Adobe Illustrator 5.1版本的破解文件。Adobe Illustrator 5.1是该软件的一个较早版本,发布于20世纪90年代末,它包含了多项改进和新功能,为设计师提供了更强大的工具集。 amtlib.dll是Adobe Creative Suite(包括Illustrator)中的一个关键组件,它负责软件的激活和授权管理。破解文件通常会替换原始的amtlib.dll,从而绕过Adobe的授权验证系统,让未授权的用户能够运行并使用软件。这种行为虽然可以让用户免费使用软件,但违反了版权法,不利于软件开发者和合法用户的权益。 关于破解软件,有几个重要的知识点需要理解: 1. **版权法与合法性**:破解软件违反了国际和各国的版权法,可能导致法律纠纷,对个人和企业的信誉产生负面影响。使用正版软件是尊重知识产权和促进软件行业发展的正确做法。 2. **安全性风险**:破解文件可能携带病毒或恶意代码,威胁用户的计算机安全。安装这些文件可能导致数据丢失、个人信息泄露甚至整个系统的瘫痪。 3. **软件稳定性**:未经官方授权的破解版软件可能存在问题,比如稳定性差、兼容性不佳,或者无法获得软件更新和官方技术支持。 4. **道德问题**:破解行为不仅侵犯了开发商的权益,也打击了软件创新的积极性。购买正版软件是对开发者辛勤工作的认可和支持。 5. **替代方案**:对于预算有限的用户,可以考虑使用开源软件或免费试用版,或者等待软件打折促销时购买。许多开发者提供了学生、教育机构或非营利组织的优惠价格。 6. **技术支持与升级**:使用正版软件能享受到官方的技术支持和定期更新,确保软件的稳定性和功能完善。而破解版软件往往无法享受这些服务,可能在遇到问题时无处求助。 7. **企业合规**:对于企业来说,使用正版软件是合规经营的基础,也是保障企业数据安全和避免法律风险的重要措施。 尽管破解文件提供了看似经济实惠的解决方案,但其潜在的风险和不合法性远超过短暂的经济利益。鼓励和支持正版软件,既能保护自身权益,也能促进软件行业的健康发展。
2026-01-12 13:52:32 308KB ai
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小红书AI截流自热聚合工具是一款多功能软件,主要用于在小红书平台上进行精准截流操作。工具支持多账号操作,需通过比特浏览器进行多开,单账号则可以使用谷歌或其他浏览器。主要功能包括获取关键词作品、同步作品链接分析评论用户、对目标用户进行点赞收藏评论关注等操作,以及账号养号工具的使用。此外,工具还能获取主页数据信息、搜索目标用户分析归纳、实时监控作品并一键同步,支持分地区评论和定时发布操作。工具还提供图文笔记复制链接、AI自动改写内容去重发布等功能,更多功能将持续更新完善。 小红书AI截流工具是一款综合性软件应用,它专注于小红书这一社交媒体平台的特定任务:实现精准的流量拦截。这个工具设计之初就具备了多账号操作的特性,使得用户能够通过特定的比特浏览器进行多账户的管理,如果只需要操作单个账号,则可以选择谷歌或其他标准的网络浏览器。 该工具的核心功能围绕着社交互动展开,包括但不限于以下几点:自动获取含有特定关键词的作品、同步作品链接以分析评论用户的行为、为特定目标用户执行点赞、收藏、评论以及关注等社交动作。除了互动,该工具还提供了账号管理方面的支持,比如“养号”功能,帮助用户维护和提升账号的活跃度和可信度。 为了增强用户体验,小红书AI截流工具还包含了一系列的分析与监控功能。它能够收集并展示主页数据信息,对目标用户进行深入分析,归纳整理用户行为模式,并对作品进行实时监控,一键同步更新内容。此外,针对区域性和时效性内容发布的功能,工具支持按地区设置评论和定时发布操作。 在内容创作方面,工具内置了图文笔记复制链接的功能,并配合AI技术实现内容的自动改写和去重,这对于用户进行内容发布和推广尤其重要。它解决了在不同平台或同一平台重复发布相同内容可能引发的版权问题和内容审核问题。随着用户需求的不断变化和增长,工具也在持续更新和完善,不断增加新的功能特性。 该软件包的发布形式是一个压缩文件,其中包含源码,这意味着高级用户和开发人员可以访问这些代码,进行自定义修改和扩展,或者学习其中的算法和编程逻辑。源码的开放性为工具的使用和开发带来了更大的灵活性和扩展性。软件包中包含了必要的文件,以确保用户可以顺利地下载、安装和运行软件。 此软件工具的标签显示了它的属性和用户定位,其中“软件开发”和“软件包”表明了这是一个可供下载的软件产品,“源码”和“代码包”则说明它提供了原始代码,允许用户进行研究和定制开发。这些标签为我们提供了工具的使用背景和技术层面的详细信息。
2026-01-09 08:31:25 5KB 软件开发 源码
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