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AI应用层革命(六)——智能体的伦理边界与法律框架:当机器开始“做决定”本文为《AI应用层革命》系列第六篇,延续前五篇对智能体自主演化、生命特征、社会结构变革的探讨。本篇将聚焦于一个更为紧迫且复杂的议题:当智能…
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Linly-Talker在远程教育中的实际应用效果调研报告 在一场偏远山区中学的在线物理课上,学生小李对着麦克风提问:“老师,为什么月亮不会掉下来?”不到两秒后,屏幕中一位神情亲切的数字人教师微微侧头,仿佛在思…
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家庭网络中部署了多个服务后,你是否遇到过这样的困扰:NAS、智能家居、个人博客等服务需要不同的端口访问,端口号记不住还要担心安全问题?Lucky的反向代理功能正是为解决这些问题而生。本文将带你从实际问题出发,通过实…
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提示工程架构师职业规划:AI提示系统创新突破的3条发展路径 引言:AI大模型时代,你需要成为“提示系统建筑师” 当你用ChatGPT写产品文案时,是否遇到过“答非所问”的尴尬? 当你用AI客服解决问题时,是否觉得…
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第一章:Open-AutoGLM学习Open-AutoGLM 是一个面向自动化自然语言处理任务的开源框架,专注于增强大语言模型在复杂推理与多步任务中的表现。该框架结合了图神经网络与提示工程机制,能够动态构建任务执行路径,实现对输入问题的结构化…
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