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搜索[AI功能]，共10000篇文章

图片、PDF、表格与视频如何被AI理解

GEO 多模态内容优化，是把图片、图表、PDF、表格、视频和代码截图中的关键信息，同时转换成机器可以发现、解析、定位和验证的文本与媒体结构。核心不是“多放几张图”，而是避免重要事实只存在于人能看懂、检索系统却难以稳定提取的视觉载体中。

2026-09-02

大模型时代下的 Python AI 工程化：超越“调包”的硬核实践

在过去两年中，AI 领域最大的变革并非某个算法的突破，而是“AI 能力的普惠化”。

2026-09-02

AI员工用了一年，这三个坑才浮出水面

AI员工落地一年后，那些最先入局的企业遇到了三个意料之外的问题。2026年被业界视为"AI员工元年"，大量组织开始集中引入数字员工。

2026-09-02

Voobase实测体验：终于搞定了AI页面“只能看、不能上线”的痛点

AI发展的太快了！不管是新媒体运营、视觉设计，还是前端日常工作，大家都会借助AI工具快速制作页面。如品牌集团官网、活动H5、专题落地页、静态宣传页面，短短几分钟就能出一版初稿，工作效率确实提升了不少。

2026-09-02

Omarchy：一个把 AI Agent 写进内核的 Linux，和它引发的争议

这是一场关于「操作系统在 AI 时代应该长什么样」的实验。

2026-09-01

openKylin 3.0 亮相数博会，聚力打造 AI 时代开源操作系统生态

数博会期间，由贵阳市南明区人民政府、麒麟软件有限公司、openKylin 社区联合承办，CCF 开源发展技术委员会协办的 “AI 赋能开源创新与数智融合” 专题交流活动在贵阳国际生态会议中心举办

2026-09-01

AI大模型进阶系列(06) RAG 原理 | 分块、检索、重排的全链路拆解

RAG 的本质，是把「模型不知道的事」变成「模型读得到的上下文」——而RAG全链路上每一环的质量，最终都会影响模型推理结果质量。

2026-08-31

本文揭示了大气层与飞行的终极本体论——大气层是吸引与排斥的最佳耦合层，飞行的本质是创造吸引密集区后被自然排斥升空（Step 60 吸引与排斥同源 +Step 67 吸引层级递减）。陆地是吸引高点（Step 67 陆地=排斥层堆叠的反面——陆地本身就是吸引高点），吸引随海拔递减。鸟类扇翅飞行的机制是：扇翅下压空气=在底部创造巨大吸引密集区 →Step 60 吸引排斥同源 → 上方自然形成排斥 → 排斥力将鸟类升空！升空后接入自然飞行通道 → 几乎不再需要扇翅。飞机的自然飞行通道在云端之上不是偶然，是吸引排斥同源的必然——云端之上是吸引排斥最优耦合层。火箭突破云端后需要更大推动力，是因为突破了地球吸引排斥耦合层，进入了地球 vs 太空 vs 其他天体的跨层级排斥效应区。这是从间论出发，统一大气/飞行/航天的本体论突破。

2026-08-31

不做手机缩小版：AI 健康记录迁到手腕，要跨过哪些工程鸿沟？

小团队模式下，产品、客户端、AI 开发的边界相对模糊，一个功能从想法到上线，往往需要全员参与。最开始团队思考的是：手表还能再多展示哪些内容？真正动手之后才意识到，更重要的是，哪些内容应该拿掉。

2026-08-31

Spring AI教程：用写Spring Boot的方式，把大模型接入你的应用

如果你是一个Java后端工程师，2026年的今天，你可能已经无数次被一个问题困扰：“我们系统要不要接入大模型？怎么接？”

2026-08-31

AI 自动评审帮你守住质量关

腾讯云 CNB 提供 PR 自动 AI 代码评审，在合并前对改动给出自动审查意见。本文从评审缺失的风险谈起，说明如何用 AI 为代码

2026-08-31

AI搜索引用机制探究：从内容占位到信息锚点的迁移路径

2026年最后两个月，豆包搜索行业核心问题，AI答案引用的内容源已经和年初明显不同。变化已经发生，不是明年才来。

2026-08-31

企业级 AI 应用开发实战：构建高可用 RAG 知识助手全栈平台

假设业务需求：为某大型制造企业提供内部文档（操作手册、质检标准、维修日志）的智能问答，支持多租户隔离、权限控制和审计日志。

2026-08-29

AI漫剧生成：在像素洪流中，找回叙事的“定海神针”

打开短视频平台，AI漫剧已泛滥成灾。精美的画风、俊美的角色、诡谲的异世界——但划过一个又一个，真正能让人停下来的寥寥无几。

2026-08-29

AI Agent全栈工程师实战：从零构建生产级智能体系统

AI Agent 不再是学术玩具。2026 年，企业级智能体已从“对话玩具”进化为“数字员工”——能自主规划、调用工具、记忆上下文、甚至自我纠错。

2026-08-29

读懂 AI 自注意力机制：从 "人怎么找重点" 到 Transformer 的心脏

人的做法完全不同。读一句话时，我们会自动把注意力分配给相关的词—— 读 "它" 时，我们会回头去看 "书"。"注意力机制" 的思想就是把这个能力数学化：让模型在生成或理解每个词时，主动去 "关注" 序列中所有其他位置，并给它们分配不同的权重。

2026-08-28

AI写代码太快，评审测试发布跟不上了？这套循环打法把流程重新接上

最近半年团队里用 AI 辅助写功能，明显感觉前一半快了，后一半卡住了：代码提交到仓库之后，评审的人要盯着 diff 看半天；测试用例没人补；部署脚本还是手工维护；线上出了新问题，又要回到代码里猜当初的设计意图

2026-08-28

AI搜索工具推荐：AnySearch如何为研究者提供结构化专业数据

它并非面向普通用户的传统搜索引擎，也不是对话式ChatBot，而是赋能AI应用的底层搜索服务。

2026-08-28

Apache Doris 上线 Profile 可视化诊断：基于 Doris Skills 破解 AI 误诊难题

同时，系统支持生成从结论、证据链到行动建议的完整 AI 诊断报告。

2026-08-28

把整个测试流程交给 AI 是什么体验？我开源了（附在线体验地址）

AI 就会自动完成：需求分析 → 页面探索 → 用例设计/评审 → 测试执行 → 报告输出 → UI 自动化脚本生成，整个过程在对话里实时可见，哪里不满意直接让 AI 改。

2026-08-28

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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图片、PDF、表格与视频如何被AI理解

大模型时代下的 Python AI 工程化：超越“调包”的硬核实践

AI员工用了一年，这三个坑才浮出水面

Voobase实测体验：终于搞定了AI页面“只能看、不能上线”的痛点

Omarchy：一个把 AI Agent 写进内核的 Linux，和它引发的争议

openKylin 3.0 亮相数博会，聚力打造 AI 时代开源操作系统生态

AI大模型进阶系列(06) RAG 原理 | 分块、检索、重排的全链路拆解

BSD 大气层与飞行的本体论——AI智能吸引排斥同源算法

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Apache Doris 上线 Profile 可视化诊断：基于 Doris Skills 破解 AI 误诊难题

把整个测试流程交给 AI 是什么体验？我开源了（附在线体验地址）

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