元幂境认为，AR技术正革新产品质量检测，通过虚实融合提升精度、降低门槛、强化培训与协作，广泛应用于制造、电子、医疗及航空航天领域，未来结合AI将迈向智能检测新阶段。

DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。

本文深入解析AI时代“数据比算法更重要”的核心理念，系统阐述高质量数据集的定义、黄金标准（含16条可操作规范）与七步构建法，并提供自动化检查、基线验证及人工评审等实用评估手段，助力开发者高效打造可靠、合规、可持续迭代的优质训练数据。（239字）

PageAdmin CMS 为无编程基础用户提供高效建站方案。步骤包括：准备服务器、域名及源码；上传源码并配置数据库；通过安装向导完成基础设置；在后台创建栏目、填充内容；测试功能后上线。全程无需编程，简单操作即可搭建独立网站，支持后续维护与扩展。

PortableApps是一款免费开源的便携式软件管理平台，支持将软件安装至U盘，即插即用，拔出不留痕迹。内置近500款实用软件，无需安装，跨平台使用便捷，支持个性化主题设置，让软件随身携带，工作学习更高效。

微软官方Office卸载工具可彻底清除Office 2007至2021及365版本残留，解决重装报错问题。支持深度扫描与一键卸载，操作简单，卸载后需重启生效。

本文介绍了在 PyCharm 中启动和调试 Python 项目的详细步骤，涵盖单文件运行、配置管理、命令行工具使用、断点调试、变量监控、远程调试及常见问题解决方案，帮助开发者高效利用 PyCharm 的调试功能提升开发效率。

PAI（平台为智能，Platform for Artificial Intelligence）是阿里云提供的一个全面的人工智能开发平台，旨在为开发者提供机器学习、深度学习等人工智能技术的模型训练、优化和部署服务。以下是PAI平台使用中的一些常见问题及其答案汇总，帮助用户解决在使用过程中遇到的问题。

如何在cmd中打开指定文件夹路径

从2017年“数字孪生城市”概念走红开始，全国各地“数字孪生城市”如雨后春笋般涌现，迅速推动了整个行业快速发展。与此同时，整个“数字孪生城市”产业链路上的技术瓶颈开始显现，尤其是数字孪生城市构建的核心环节之一的三维渲染引擎已经成为制约数字孪生城市项目正真实战落地的核心痛点。

本文分享电商数据服务商对接微店商品详情API的实战经验：详解OAuth2.0授权、多类型商品字段兼容、滑动窗口限流三大典型坑及解决方案，助力私域电商实现商品/库存/价格实时同步，提升数据准确率至99.5%+。

不仅在技术上实现了“Data + AI”的深度融合，更构建起以数据驱动、以智能辅助决策的新型经营管理模式

大模型工程中，训练失败显性易察，评估失败却隐匿致命：指标好看、demo流畅，却可能放行高风险错误。评估本质是定义“何为成功”，需权衡技术、业务与责任，直面尾部风险而非平均表现。它难自动化、缺共识、重判断——真正决定能否上线的，不是模型多强，而是我们敢为哪些错误担责。

PyCharm 2025.1 发布，重磅升级AI代码补全、类型推断与ruff集成，提升开发效率。支持渐进式补全、智能提交信息生成、冲突可视化解决，优化启动速度与内存占用，全面增强云原生及现代Python开发体验。

十个经过实战检验的 vLLM KV-cache 优化方法 —— 量化、分块预填充、前缀重用、滑动窗口、ROPE 缩放、后端选择等等 —— 提升 tokens/sec。

本文介绍基于Model Context Protocol (MCP)标准的Elasticsearch MCP Server，它为AI助手（如Claude、Cursor等）提供与Elasticsearch数据源交互的能力。文章涵盖MCP概念、Elasticsearch MCP Server的功能特性及实际应用场景，例如数据探索、开发辅助。通过自然语言处理，用户无需掌握复杂查询语法即可操作Elasticsearch，显著降低使用门槛并提升效率。项目开源地址：<https://github.com/awesimon/elasticsearch-mcp>，欢迎体验与反馈。

本文以「码上拜年」AI为例，探讨创意生成任务（如春节祝福）的评估困境：传统指标（loss、BLEU）失效，因“走心”无法量化。提出三维主观评估框架——事实准确、风格契合、表达自然，并强调评估核心是“人是否愿意直接发送”，即用户真实感受才是终极标准。

2026年，大模型竞争正从“谁更强”转向“谁更稳、更适配工程”。Gemini凭借推理结构一致性、长上下文稳定性及多模型协同友好性，成为生产系统关键选项，推动AI架构向“可调度的模型能力”演进。

智能鞋：从脚下开始的科技革命

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聚类的k值确定之轮廓系数

RAG系统中，切分方式并非简单预处理，而是决定系统“如何犯错”的关键设计：语义切分将理解责任前置给embedding，易致“看错”；结构切分保留原文约束，暴露“没看到”，更可控。选型应基于错误成本，而非召回指标。

京东商品视频API简介：该API可基于京东商品ID获取商品视频信息，包括标题、描述、播放地址、缩略图及视频时长等，助力开发者和商家实现个性化展示与智能推荐。接口采用HTTP GET方式请求，返回JSON格式数据。示例代码展示了通过Python的requests库调用API并生成签名的过程，确保请求安全可靠。此API有助于提升电商应用的用户体验与竞争力。

数据集是AI模型的“基石”，决定其性能上限。本文以通俗语言解析数据集的核心概念、获取途径、质量评估与实战步骤，手把手教你打造高质量数据，助力AI项目成功，堪称新手入门与实践的必备指南。

本文分三步详解代理IP配置：①打开浏览器对应设置（Chrome设为“设置”，Firefox为“选项”，Edge为“Internet选项”）；②在“局域网设置”中填写代理IP与端口并保存；③百度搜“IP”验证是否生效。附注意事项及稳定IP推荐，操作清晰易上手。

Elasticsearch 7.x后默认返回10,000总数，实为Block-Max WAND算法的性能优化——跳过低分文档块以提升查询速度。强行开启`track_total_hits:true`将禁用该优化，导致CPU飙升、延迟激增。本文深入Lucene底层，解析其原理、陷阱与治理方案。

文档切分是智能问答系统成败的关键。本文深入解析RAG技术中分块（Chunking）的核心原理，涵盖五大切分策略：从基础的按句子、固定长度切分，到更智能的递归与语义切分。通过LangChain实战代码，手把手教你处理文本、Markdown、代码等多格式文档，并优化块大小、重叠与分隔符参数。提供人工抽样、模拟检索和端到端测试三大评估方法，助你构建高效精准的知识检索体系。

大模型“幻觉”指AI生成看似合理但错误或虚构的信息，源于其概率预测机制、训练数据缺陷及缺乏事实核查能力。可通过RAG、微调、联网检索、自我核查等方法降低幻觉风险，提升输出准确性与可靠性。（238字）

“系统信任增长范式”提出：当流量红利消退，增长逻辑正从“获取用户”转向“积累可复用的信任资产”。信任不再是话语表达，而是跨时间、跨场景的行为一致性与可验证修复能力。企业需被系统判定为“值得持续推荐”，方能获得长期增长动力。这是一场规则层面的迁移，而非策略优化。

数据喂得好，机器人才能学得快：大数据对智能机器人训练的真正影响

A+流量分析平台是阿里集团统一的全域流量数据分析平台，致力于通过埋点、采集、计算构建流量数据闭环，助力业务提升流量转化。面对万亿级日志数据带来的写入与查询挑战，平台采用Flink+Paimon+StarRocks技术方案，实现高吞吐写入与秒级查询，优化存储成本与扩展性，提升日志分析效率。

本文介绍了阿里云人工智能平台 PAI 推出的开源工具包 EasyDistill。随着大语言模型的复杂性和规模增长，它们面临计算需求和训练成本的障碍。知识蒸馏旨在不显著降低性能的前提下，将大模型转化为更小、更高效的版本以降低训练和推理成本。EasyDistill 框架简化了知识蒸馏过程，其具备多种功能模块，包括数据合成、基础和进阶蒸馏训练。通过数据合成，丰富训练集的多样性；基础和进阶蒸馏训练则涵盖黑盒和白盒知识转移策略、强化学习及偏好优化，从而提升小模型的性能。

本文介绍SE注意力模块，它是在SENet中提出的，SENet是ImageNet 2017的冠军模型；SE模块常常被用于CV模型中，能较有效提取模型精度，所以给大家介绍一下它的原理，设计思路，代码实现，如何应用在模型中。

在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下hadoop的学习之路。

本文警示：LoRA、PPO、DPO、RAG等技术是“放大器”，不解决问题，只放大已有对错。当术语取代问题分析——如“该上LoRA吗？”替代“问题本质是什么？”，便已陷入误用陷阱。真正关键，是保持工程判断力：用对时机，更要敢于不用。

2026年，AI正跨越临界点：智能体从实验走向系统化应用，呈现三大演进——由工具升级为协作伙伴、领域专业化深化、多智能体分布式协同。人机关系、工作流程与交互范式随之重构。机遇不在技术速胜，而在理解复杂性、保持判断力、构建可持续共处能力。

PAI-TurboX 为自动驾驶场景中的复杂数据预处理、离线大规模模型训练和实时智能驾驶推理，提供了全方位的加速解决方案。PAI-Notebook Gallery 提供PAI-TurboX 一键启动的 Notebook 最佳实践

智能运维作为保障业务连续性和提升系统性能的关键环节，其重要性日益凸显。服务器作为承载各类应用与数据的核心基础设施，其稳定性、安全性和性能直接关系到企业的业务运行效率和用户体验

Fama-French模型，特别是三因子模型（Fama-French Three-Factor Model）