AI与智能服务
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0 代码封神！Claude Code Skills 手搓爆款视频拆解神器【附教程】
前言：从“单次对话”到“系统化技能”的范式演进 在 AI 应用步入深水区的 2025 年，开发者和内容从业者面临的共同挑战不再是如何与 AI 对话，而是如何
数据管理与存储
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企业级对象存储Kodo：EB级非结构化数据分层与降本方案
当你面对千万级甚至EB级的图片、日志或备份文件时，传统的NAS或本地硬盘往往会成为系统的性能瓶颈。对于CTO而言，最头疼的时刻莫过于看着云账单上不断攀升的存储费用，却发现其中80%的数据已经超过三个月无人访问。这就是企业级对象存储真正发挥价值的战场——它不仅仅是一个巨大的“硬盘”，更是一套精细化的数
AI与智能服务
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继点外卖后，Qwen大模型上天：太空计算中心部署与端侧AI推理解析
在地球上点外卖早已司空见惯，但如果告诉你，现在连大模型都“上天”去处理卫星数据了，你会不会觉得科幻小说照进了现实？这并非空穴来风，继在地面生活场景广泛应用后，继点外卖后，Qwen大模型又上天了：太空计算中心部署成为了科技圈的新热点。这一突破标志着我们不再仅仅依赖地面接收原始数据，而是直接在太空中完成
AI与智能服务
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亚马逊宣布推出AI医疗助手：从AWS HealthScribe看医疗大模型合规落地
当亚马逊宣布推出AI医疗助手相关服务（如AWS HealthScribe）时，硅谷和医疗界的关注点并不仅仅在于它能多么流畅地与患者对话，而在于它如何解决困扰行业已久的“信任黑箱”问题。对于大多数医疗机构而言，医疗大模型落地的最大阻碍从来不是技术能力的匮乏，而是如何在极其严苛的合规框架下，让AI真正听
AI与智能服务
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具身智能吸金419亿元：机器人数据与算力底座解析
在资本寒冬中，具身智能赛道却燃起了一把火。最新数据显示，过去一年具身智能吸金419亿元，这笔巨资不仅流向了人形机器人的本体制造，更在悄然重塑背后的数据与算力基础设施。当我们在谈论机器人像人一样思考和行动时，真正的技术壁垒往往隐藏在看不见的角落：如何让机器人理解海量且混乱的真实世界数据？ 告别盲目堆料
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2026年OpenAI最看好的3个方向：智能体与推理布局
OpenAI 最近的动态和 Sam Altman 的公开发言，实际上已经为未来的战局画好了草图。许多人还在纠结大模型参数量的“军备竞赛”，但真正的风向标已经悄然转向。如果你仔细拆解这家 AI 巨头的布局，会发现2026年OpenAI最看好的3个方向其实非常清晰：从单纯的模型能力比拼，转向了智能体（A
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2026见！OpenAI硬件杀入，端侧AI红利期怎么抓？
引言：当大模型走出屏幕 科技圈最近被一则重磅消息点燃：据彭博社等多家媒体报道，OpenAI计划2026年推出首款硬件设备。如果说ChatGPT改变了我们与信息的交互方式，那么这款硬件极有可能彻底重塑我们与物理世界的连接。这不仅是一次简单的产品发布，更是一个信号——AI正在从云端算力走向端侧感知。 对
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Kimi估值48亿背后：大模型推理如何省下算力钱？
最近科技圈最重磅的消息莫过于Kimi开启新一轮融资！估值直冲48亿美元。这不仅让“月之暗面”这家独角兽公司再次站在聚光灯下，更折射出一个残酷的现实：大模型之战，早已从单纯的“拼参数”进化到了“拼算力、拼落地”的下半场。对于大多数开发者和中小企业而言，与其焦虑于巨头们的融资数字，不如思考如何在这场算力
AI与智能服务
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RAG 部署避坑指南：放弃暴力算力，这才是私有化落地的正确姿势！
企业在构建私有知识库时，往往容易陷入一种误区：过分关注大模型的参数量，而忽视了真正决定系统上限的“地基”——RAG知识库部署环境。许多技术团队在投入数月研发后才发现，由于基础架构选型不当，系统在面对高并发查询时响应迟缓，或者在处理海量文档时频繁崩溃。 一个稳健的企业级RAG架构，不仅仅是把LangC