AI大模型40年发展历程与未来统一趋势研究
1. AI 大模型发展研究背景与目标
1.1 研究范围界定（1986-2026 年）本研究聚焦于 1986 年至 2026 年这四十年间人工智能大模型的发展历程。选择 1986 年作为起点，是因为这一年 David Rumelhart、Geoffrey Hinton 和 Ronald Williams 在《Nature》杂志上发表了关于反向传播算法的里程
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脉脉独家【AI创作者xAMA第二期】| AI时代,我们真的准备好了吗?
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❄️个人专栏: 《C++知识分享》 《Linux 入门到实践：零基础也能懂》
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文章目录
前言：
一. 活动主视觉深度解析
二. 互动机制设计:人人都是参
人工智能从入门到精通：深度学习模型部署与生产环境实践
第十章：深度学习模型部署与生产环境实践
学习目标
掌握深度学习模型部署的基本流程
了解常用的模型部署平台和工具
学会将训练好的模型转换为部署格式
理解生产环境中模型部署的最佳实践
学习如何处理模型部署中的性能和可靠性问题
10.1 模型部署基础
10.1.1 模型部署流程深度学习模型部署是将训练好的模型应用到实际生产环境中的过程，通常包括以下步骤：
人工智能从入门到精通：Python基础与AI开发环境搭建
《人工智能从入门到精通》第二篇：Python基础与AI开发环境搭建
一、章节引言：为什么Python是AI开发的首选语言？💡 学习目标：理解Python在AI领域的优势，掌握Python核心语法的AI应用场景，完成全平台AI开发环境搭建，实现第一个AI线性回归案例 💡
人工智能大模型的多模态融合与跨领域应用实战
第二十章 人工智能大模型的多模态融合与跨领域应用实战
一、章节学习目标与重点
1.1 学习目标
掌握多模态大模型的核心概念、技术架构与融合逻辑，理解文本、图像、语音、视频等不同模态数据的特征与处理方法。
熟练运用主流多模态模型（如CLIP、FLAVA、GPT-4V）进行跨模态任务开发，包括图文检索、图像描述、语音转文本+情感分析等实
AI能赚钱？别被割韭菜了！深度拆解：为什么你学了100个AI工具却赚不到1分钱
🌟 核心真相：AI是放大器，不是印钞机。没有商业认知的AI技能，就像给不会开车的人发了一辆法拉利——只会原地打转，甚至翻车。
目录🌪️ 引言：那个学了30个AI工具却亏了5万的朋友🎤 一、"AI能赚钱 ≠ 人人能赚钱"🔍 金句实录࿱
手把手教你开发“AI数据分析师”：利用IPIDEA + 智能体实现全网数据洞察
前言：为何需要构建一个更智能的数据助手在当前人工智能的浪潮中，大语言模型（LLM）驱动的智能体（Agent）展现了巨大的潜力。理论上，它们可以自动化执行任务、分析数据，成为我们的得力助手。但在实际开发和使用中，我们常常会遇到一个瓶颈：智能体似乎“不够聪明”&
postman请求-非常规调用
在使用Postman进行接口测试时，form-data 和 x-www-form-urlencoded 是两种常见的传参方式，它们的区别主要体现在数据格式、使用场景和编码方式上。1. 数据格式
form-data:
数据以键值对的形式传递，但每个键值对是独立的，类似于文件上传的方式。
支持上传文件，可以传递二进制数据。
『智能测试工具对比：谁能实现 “测试用例自动生成”』
在 AI 技术飞速渗透各行各业的当下，我们早已告别 “谈 AI 色变” 的观望阶段，迈入 “用 AI 提效” 的实战时代 💡。无论是代码编写时的智能辅助 💻、数据处理中的自动化流程 📊，还是行业场景里的精准解决方案 ，AI 正以润物细无声的方式，重构着我们的工作逻辑与行业生态
linux CentOS7下使用cuda-samples的显卡（GPU）压力测试
0.前言 这是一个令人发狂的故事，我需要在一个网络有限制的CentOS7的linux环境中进行显卡的压力测试（烤机），受环境限制GLIBC只能到2.17版本无法升级（升级GLIBC的风险极大而且也很麻烦），这就导致了主流的什么furmark（对！这货竟然出li
