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SPX-Algorithm：构建多模态搜索服务的一些心得
项目背景和定位 SPX-Algorithm 本质上是一个图像搜索推荐模块。用户输入文本描述，系统从图片库里找出最相关的结果。听起来简单，但实际做起来发现挑战不少。 传统的图片搜索主要靠标签匹配，但这种方式局限性很明显。图片的标签往往不够丰富，用户的表达又很灵活。所以我的目标很明确：用AI来理解文本和
AI Agent深度应用：重塑跨境电商供应链的价值与实践
在风起云涌的全球跨境电商市场，当许多企业还在为日益激烈的价格战和不断攀升的运营成本而焦虑时，一些头部玩家已经悄然找到了决胜未来的新引擎——人工智能。年销售额超过50亿人民币的知名跨境大卖倍思奇（Baseus），正是这股浪潮中的先行者。他们通过将AI深度融入供应链的每一个环节，不仅实现了物流与采购成本
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从Sora到快手可灵：一文看懂万亿赛道的新玩法与新陷阱
OpenAI在2024年初发布Sora，并非AI视频时代的终点，而是一声发令枪。这场由AI驱动的内容创作革命，在过去一年中以前所未有的速度席卷全球。紧随其后，中国的科技巨头们迅速响应，生数科技的Vidu、快手的可灵（Kling）、百度的蒸汽机（MuseSteamer）
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从“机器人安卓”看，通用机器人的技术与生态
在语言大模型的竞争日趋白热化之际，人工智能的下一个主战场已然清晰——物理世界。将AI的智慧注入到物理实体中，让机器人具备通用的、适应各种场景的能力，已成为全球科技巨头竞相追逐的“圣杯”。在这场竞赛中，谷歌DeepMind近期发布的Gemini Robotics 1.5系列，不仅展示了其在技术上的领先
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Gemini Robotics与具身智能的技术突破
长期以来，人工智能的发展似乎遵循着两条并行的轨迹。一条是以大语言模型为代表的“大脑”进化之路，它们在数字世界中展现出惊人的知识储备和推理能力，但无法与物理世界直接交互。另一条则是机器人的“身体”进化之路，其机械结构和运动控制能力日益精进，却始终缺乏真正的、通用的智能。 然而，谷歌DeepMind近期
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AI优化器技术演进全景：从AdamW到TML的“流形Muon”
在人工智能的世界里，如果说大型神经网络是那个能够学习和思考的“大脑”，那么优化器（Optimizer），就是指导这个“大脑”如何学习、学习多快、以及最终能学得多好的“隐形之手”。从一个随机初始化的网络，到一个能够理解语言、生成代码的强大智能体，优化器在其中扮演着至关重要的角色。 然而，随着模型规模的
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解析TML“模块流形”：重构AI大模型训练稳定性的新范式
2025年，人工智能领域的竞争进入了一个新的维度。不再仅仅是模型参数规模的比拼，一场围绕顶尖人才和底层技术创新的竞赛已然拉开帷幕。在这场变革的中心，一家名为Thinking Machines Lab（TML）的新兴公司，以其星光熠熠的创始阵容和创纪录的融资规模，迅速成为全球科技界瞩目的焦点。本文将深
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关于架构设计的几点认知体会
架构设计，在很多人眼里是个高大上的话题。 一提到架构，很多人脑海中浮现的可能是高并发、高可用、微服务、分布式这些听起来就很 “技术” 的词汇。似乎只有那些处理海量数据、支撑千万用户的系统才需要做架构设计，而日常的业务开发，就是按需求写代码，哪里需要什么架构？ 恰恰相反，在我看来，这种认知是对架构设计
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从被动辅导到主动探索：灵矽 AI 赋能 AI 拍学机，让学习更有趣
在许多家庭的日常里，孩子的学习成长总绕不开这样的 “小难题”：作业题卡壳，家长对着小学数学公式抓耳挠腮；孩子在公园指着陌生植物追问 “这是什么花”，家长只能含糊回应 “不清楚”；想陪孩子练口语、疏导小情绪，却总是 “心有余而力不足”…… 家长们需要的，不是帮孩子找答案的工具，而是能随时随地回应孩子好