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拥抱Data+AI｜B站引入阿里云DMS+X，利用AI赋能运营效率10倍提升
本篇文章针对B站在运营场景中的痛点，深入探讨如何利用阿里云Data+AI解决方案实现智能问数服务，赋能平台用户和运营人员提升自助取数和分析能力，提高价值交付效率的同时为数据平台减负。
【由浅到深】从神经网络原理、Transformer模型演进、到代码工程实现
阅读这个文章可能的收获：理解AI、看懂模型和代码、能够自己搭建模型用于实际任务。
具身智能高校实训解决方案 ----从AI大模型+机器人到通用具身智能
在具身智能的发展历程中，AI 大模型的出现成为了关键的推动力量。高校作为培养未来科技人才的摇篮，需要紧跟这一前沿趋势，开展具身智能实训课程。通过将 AI 大模型与具备 3D 视觉的机器人相结合，为学生搭建一个实践平台。
LongRAG：智谱联合清华和中科院推出的双视角鲁棒检索框架
LongRAG是由智谱、清华大学和中国科学院联合推出的双视角鲁棒检索增强生成框架，专为长文本问答设计。该框架通过混合检索器、LLM增强信息提取器、CoT引导过滤器和LLM增强生成器等组件，有效解决了长文本问答中的全局上下文理解和事实细节识别难题。LongRAG在多个数据集上表现优异，提供了自动化微调数据构建管道，增强了系统的“指令跟随”能力和领域适应性。
XGrammar：陈天奇团队推出的LLM结构化生成引擎
XGrammar是由陈天奇团队推出的开源软件库，专为大型语言模型（LLM）设计，提供高效、灵活且可移植的结构化数据生成能力。基于上下文无关语法（CFG），XGrammar支持递归组合以表示复杂结构，适用于生成JSON、SQL等格式数据，并通过字节级下推自动机优化解释CFG，实现百倍加速。
探索AI在自然语言处理中的创新应用
本文旨在揭示人工智能技术如何革新自然语言处理领域。我们将从基础的文本分析到复杂的情感识别，逐步深入探讨AI如何提升语言理解的准确性和效率。文章将通过实际代码示例，展示AI技术在自然语言处理中的应用，并讨论其对日常生活的潜在影响。读者将获得关于AI技术在理解和生成自然语言方面的实用知识，以及如何将这些技术应用于解决现实世界问题的见解。
智能化软件测试：AI驱动的自动化测试策略与实践####
本文深入探讨了人工智能（AI）在软件测试领域的创新应用，通过分析AI技术如何优化测试流程、提升测试效率及质量，阐述了智能化软件测试的核心价值。文章首先概述了传统软件测试面临的挑战，随后详细介绍了AI驱动的自动化测试工具与框架，包括自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）算法在缺陷预测、测试用例生成及自动化回归测试中的应用实例。最后，文章展望了智能化软件测试的未来发展趋势，强调了持续学习与适应能力对于保持测试策略有效性的重要性。
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