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【最全图文教程】如何在各大应用中配置量界 AI ｜Chatbox / Cherry Studio / WPS / Lobe / 沉浸式翻译 / VSCode Cline

🚀【最全图文教程】如何在各大应用中配置量界 AI ｜Chatbox / Cherry Studio / WPS / Lobe / 沉浸式翻译 / VSCode Cline 本文详细介绍了在 Chatbox、Cherry Studio、WPS OfficeAI、Lobe Chat、沉浸式翻译插件及 VSCode Cline 插件中配置量界智算 AI（

人工智能 2025年12月10日 172 点赞 0 评论 7139 浏览

【AI工具】使用 Doubao-Seed-Code 优化 Unity 编辑器插件：从功能实现到界面美化的完整实践

为什么选择Doubao-Seed-Code关键特性：作为国内首个具备视觉理解能力的编程模型，Doubao-Seed-Code 在以下几个关键方面表现出色： 视觉理解能力：能够直接理解界面截图，提供针对性的优化建议 代码生成质量：针对复杂的编辑器扩展代码有很好的生成能力 上下文理解：能够理解

人工智能 2025年12月10日 133 点赞 0 评论 3037 浏览

构建下一代临床AI诊断系统：基于CPC-Bench基准的工程化路线图（上）

摘要随着大型语言模型和多模态AI能力的突破，其在复杂临床决策支持中的应用潜力备受关注。然而，从实验室模型到可信赖、可部署的临床系统之间存在巨大的工程鸿沟。本文以新发布的NEJM临床病例推理基准作为核心驱动力和度量标尺，深入剖析了当前顶尖模型在复杂诊断任务中的能力边界（o3模型Top-1诊断准确率≈60%，多模态整合与文献检索仍是短板）。基于此，本文提出了一套完整的、模块化的、可编码的工程架构蓝图，

人工智能 2025年12月10日 195 点赞 0 评论 7353 浏览

AI的提示词专栏：Prompt 的 “逆向工程”，从错误答案回溯改进思路

AI的提示词专栏：Prompt 的 “逆向工程”，从错误答案回溯改进思路 该文聚焦 Prompt 逆向工程，阐述其通过分析大语言模型错误输出，反向推导 Prompt 缺陷并优化的核心价值，能助力使用者脱离低效试错调整。文章先分类梳理事实性错误、逻辑断裂错误等四类典型错误及对应 Prompt 缺陷，再详解错误

人工智能 2025年12月10日 148 点赞 0 评论 10311 浏览

【Coze-AI智能体平台】3 步给 AI “植入长期记忆”！Coze 数据库创建 + 数据导入 + 复用教程

🔥小龙报：个人主页 🎬作者简介：C++研发，嵌入式，机器人方向学习者 ❄️个人专栏：《coze智能体开发平台》 ✨ 永远相信美好的事情即将发生 前言 在AI技术全面渗透生活与工作的今天，Coze正以「零门槛智能搭建工具」的姿态脱颖而出。它打破了传统AI应

人工智能 2025年12月10日 62 点赞 0 评论 17024 浏览

第1章 弹性计算

1.1 弹性计算是什么 弹性计算是一种为用户提供计算力的服务，并且用户可以根据实际需要灵活、动态地调整要购买的容量，即所谓的“弹性 1.1.1 弹性计算的状态 弹性计算提供的“计算力”是用于完成用户特定的计算任务，弹性计算提供了一种产品形态，“即云服务器”。云服务器的能力与一台传统的物理服务器差不多，并且提供与物理服务器一样的标准接口。 1.1.2 弹性计算的构成 “计算”一词含义可大可小。从广义

人工智能 2025年12月10日 183 点赞 0 评论 5037 浏览

经济学使用模型分析的错误是什么

看《米塞斯大传》第一章，提到米塞斯到美国后不受待见，一个原因是时代的癖好已经进入实证实验和数理模型分析的阶段，米塞斯继续古典的分析方式，被认为落伍了，不受当时学术界的认可。关于数理模型分析，有几点思考： 1、模型在限定范围内管用。任何模型都有前置的条件设定，在一定范围内起作用，超出这个范围就无效。因此，要清楚这些设定，并且随时关注其假设条件有没有发生变化。而实际操作中，这种变化发生得非常突然，是极

人工智能 2025年12月09日 121 点赞 0 评论 16168 浏览

书籍1 实战大数据（Hadoop+spark+Flink）1

这本书有8个章节，从基础逐渐展开，但是书籍总共也只有236页，还包含了Hadoop、spark和Flink三个知识点。所以感觉讲得可能不太会很深入。 这里毕竟是书籍的阅读部分，所以不管实用性强不强，书上说的这里都大概提一下。 首先是第一章节： 大数据技术概述 1. 什么是大数据？ 简单说就是海量、高增长率和多样化的信息资产。 2. 大数据平台架构是什么？ 这里讲得是一般企业的大数据平台的一个组成

人工智能 2025年12月09日 37 点赞 0 评论 17387 浏览

下载 OpenStreetMap 离线地图数据并搭载瓦片服务器

先到 OpenStreetMap 官网下载所需的离线地图数据 全世界几大洲的数据，可精确至国家级别 国内可精确至省份级别的数据 下载好的文件基本是 gansu-latest.osm.pbf 这样的文件名称 之后使用 Maperitive 软件对上面下载的数据进行切片处理 Maperitive 下载地址 使用方法 下载下来之后，在安装目录下有个 Maperitive.exe 直接双

人工智能 2025年12月07日 129 点赞 0 评论 1293 浏览

序列标注任务常用方法

1. HMM 1.1 模型原理 HMM中，有5个基本元素：{N,M,A,B,π}，结合序列标志任务(NER)对其的概念定义为： N:状态的有限集合。在这里，是指每一个词语背后的标注。 M:观察值的有限集合。在这里，是指每一个词语本身。 A:状态转移概率矩阵。在这里，是指某一个标注转移到下一个标注的概率。 B:观测概率矩阵，也就是发射概率矩阵。在这里，是指在某个标注下，生成某个词的概率。 π:初始

人工智能 2025年12月07日 110 点赞 0 评论 9793 浏览