移动端也能玩转！OpenClaw iOS/Android 端部署教程，语音唤醒 + 全场景随身 AI 助手
OpenClaw的iOS/Android端部署为随身AI助手提供了轻量化、高隐私的解决方案，通过本地模型推理实现了全场景离线交互。在实际使用中，可通过以下方向优化：模型裁剪：根据设备性能选择不同量化精...
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嗨! Coze 的 AI 漫游：解锁智能体与工作流，轻松拿捏智能应用（1）
本文介绍了字节跳动开发的AI智能体开发平台Coze（扣子）的基本功能和使用方法。Coze是一个低代码/零代码平台，允许用户无需编程基础即可创建基于大语言模型的AI应用，如智能客服、虚拟助手等。文章详细...
人工智能：自然语言处理与计算机视觉的融合应用
多模态学习（Multimodal Learning）是指处理和理解来自多个模态（如文本、图像、音频）的数据的过程。NLP与CV的融合是多模态学习的一个重要分支，它结合了文本理解和图像分析的能力，使计算...
告别命令行！用 ClawX 3分钟部署你的专属 AI 助手
然而，对于许多普通用户乃至非专业的开发者而言，想要真正部署和定制一个功能强大的 AI 助手，往往面临着不小的挑战。它不仅封装了 OpenClaw 的核心功能，更提供了一套完整的桌面级体验，让用户无需编...
软件测试中引入人工智能（AI）
在软件测试中引入，能够解决传统测试的痛点（如重复劳动多、回归测试成本高、难以覆盖复杂场景、缺陷定位慢等），实现测试的。以下是AI在软件测试中的核心应用场景、技术方案、工具及实施步骤，兼顾理论与实操。
一文彻底讲透AI Infra：从底层逻辑到落地实战，小白也能看懂的技术全攻略
AI Infra不是高深莫测的玄学，而是支撑所有AI应用落地的“地基”——从个人副业的AI绘画平台，到企业级的AI知识库，再到端侧的智能设备，都离不开AI Infra的支撑。2026年是AI落地的关键...
【AI 大模型】LangChain 框架 ① ( LangChain 简介 | LangChain 模块 | LangChain 文档 )
一、LangChain 简介1、LangChain 概念2、LangChain 定位3、LangChain 开发语言与应用场景4、LangChain 核心组件5、LangChain 学习路径二、Lan...
人工智能 ：自然语言处理（NLP）的实战应用与优化
本文介绍了自然语言处理(NLP)的基础概念、文本处理技术和常用模型。主要内容包括：1) NLP的基本概念、重要性和应用场景；2) 文本预处理技术如清洗、分词、词性标注和实体识别；3) 特征工程方法包括...
科研绘图：顶刊的图文摘要Graphical Abstract，如何巧用AI绘制？
区别于其他类型的科研绘图，图文摘要Graphical Abstract是用图形的方式来展示论文的主要发现，将论文的创新性和主要贡献视觉化展示。我调用了DALL E绘图模型，让GPT根据以上图文摘要的描...
春哥的Agent通关秘籍04：智能记账，还能安慰你的小秘书【实战篇】
本文介绍了如何开发一个具备记账功能和情感反馈的AI助理系统。通过Pydantic库定义JSON Schema来规范AI输出格式，包括金额、分类、商品、情绪和AI评论等字段。文章详细讲解了系统提示词设计...