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2026年，我们如何用AI提前看见未来？脉脉「脉向AI」带来新思考

💡 核心观点：在AI时代，真正的安全感不来自固守已有技能，而来自持续预判未来的能力。先一步看见未来的人，将掌握职业发展的主动权。目录🌊 引言：站在AI浪潮的临界点上📊 一组扎心的数据🤖 一、AI进化：从工具到协同伙伴🔧 1.1 从辅助到

人工智能 2026年02月17日 155 点赞 0 评论 18670 浏览

【2026最新Python+AI入门指南】：从零基础到实操落地，避开90%新手坑

🎁个人主页：User_芊芊君子 🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章 🔍系列专栏：AI 【前言】 2026年AI技术持续爆发，大模型应用普及、边缘AI轻量化，Python作为AI开发的“第一语言”，成为零基础入门者的最优选择。作为深耕AI

人工智能 2026年02月17日 42 点赞 0 评论 11601 浏览

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决 引言：AI 语言模型的时代浪潮 一、认识 DeepSeek 与 ChatGPT （一）DeepSeek：国产新星的崛起 （二）ChatGPT：AI 界的开拓者 二、DeepSeek 与 ChatGPT 使用指南

人工智能 2026年02月17日 75 点赞 0 评论 7062 浏览

GLM-4.7 & MiniMax M2.1 限免上线！工程级 Agent 模型正式接入 AI Ping

前言：从"能生成"到"能长期跑"的工程级大模型大模型产业落地阶段，工程交付稳定性与长时 Agent 运行效率成为核心衡量标准，GLM-4.7 与 MiniMax M2.1 作为国产模型两条差异化成熟路线的代表，跳出单轮生成质量局限，聚焦真实场景长期稳定运行能力。AI Ping 平台整合多供应商资

人工智能 2026年02月17日 95 点赞 0 评论 2957 浏览

【AI应用开发工程师】-AI写代码总翻车？一文帮你解决（附实战案例）

AI 写代码不按需求来？这个需求对齐 Skill 让你告别返工！ 引言你是不是也遇到过这种情况：兴冲冲地给 AI 提了个需求，结果它生成的代码完全跑偏，就像你点了一份红烧肉，端上来的却是番茄炒蛋？别急，这很可能不是 AI 的锅，而是需求没对齐！今天&#xff

人工智能 2026年02月17日 76 点赞 0 评论 11859 浏览

从AI工具使用者到创作者：我是如何开启技术变现之路的

前言：这是一篇关于AI时代创作者成长的思考与分享，也是我参与"AI创作者AMA"活动的缘起故事。 一、AI时代的创作者困境2025年，我发现自己陷入了一个奇怪的循环：每天刷到各种AI工具的新闻——ChatGPT更新了、Midjourney出图更逼真了、Sora能生成视频了。我像收集游戏成就一样，注册了十

人工智能 2026年02月17日 55 点赞 0 评论 6348 浏览

AI的提示词专栏：Prompt 编写的日志分析与关键字聚类

AI的提示词专栏：Prompt 编写的日志分析与关键字聚类 本文围绕 Prompt 在日志分析与关键字聚类中的应用展开，先阐述该技术的行业价值，指出其可解决海量日志人工处理效率低、格式混乱、关键字关联分析缺失等痛点。接着介绍日志类型、关键字聚类维度等核心概念，随后详细给出日志分析与关键字聚类类 Prompt 的通用编写框架&#xff0

人工智能 2026年02月17日 103 点赞 0 评论 9603 浏览

人工智能从入门到精通：大语言模型（LLM）应用开发流程与实战项目

第十三篇：大语言模型（LLM）应用开发流程与实战项目 学习目标💡 理解大语言模型（LLM）应用开发的完整流程 💡 掌握 RAG（检索增强生成）、Agent 等主流 LLM 应用架构的设计与实现 💡 学习使用 LangChain 工具开发 LLM 应用的

人工智能 2026年02月17日 182 点赞 0 评论 17382 浏览

【数据治理】数据元、元数据概述

数据治理 数据元 什么是数据元： 《GB/T 19488.1 电子政务数据元第1部分：设计和管理规范》 里是这样定义的： 数据元（Data element）：又称数据类型，通过定义、标识、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元。在特定的语义环境中被认为是不可再分的最小数据单元。 举例说明: 语义环境：描述员工年龄的大小 age为数据元，“18“为数据元的值。 数据元一般来说由

人工智能 2026年02月15日 91 点赞 0 评论 14011 浏览

CNN+LSTM：智能合约漏洞检测

今天记录一下最近将深度学习方法用于智能合约漏洞检测的第一次实验，顺便给研究这方向的同行们提供一点借鉴意义。这个方法跟NLP有点相似，但又不太一样，因为操作码序列虽然具备一定语义信息，但偏向底层机器语言，所以刚开始我并不确定最终能不能达到很好的训练效果。这个实验的完整过程如下：首先通过插桩在本地链上同步当前以太坊的部分区块交易数据，借此拿到每笔交易的操作码序列、合约地址等等原始数据；接着通过word

人工智能 2026年02月14日 133 点赞 0 评论 18177 浏览