Claude Code Skills 推荐：2026年最值得安装的10个AI技能 什么是 Claude Code Skills？ Skills 是 Claude Code 的扩展能力系统，相当于给 AI 装上"专业技能包"。 核心价值： 把专业知识封装成 AI 可直接调用的能力 让 AI 在特定领域 ...

谷歌非常经典的一篇 LTV 预测的工作 ZILN Loss，挂在了 Arxiv 上并未发表，用一个混合损失解决大量零值和高偏态连续值的数据分布问题 背景 现有 LTV 预测工作主要分为两种：一种是直接基于 MSE 建模 LTV；一种是两阶段建模，先用BCE建模付费概率，然后用MSE建模付费金额，排除 ...

昨天，TimechoAI 时序大模型云服务正式开启内测！ 很多朋友已经迫不及待开始体验，我们收集了首批体验用户最关心的问题，整理成这份「新手必读指南 + 高频 FAQ」，助你快速上手，扫清你在时序预测体验上的最后一块“绊脚石”。 01 一分钟了解 TimechoAI TimechoAI = 多模 ...

1. 伙伴 1.1. 从创作精美的视觉艺术作品、撰写引人入胜的文字内容，到开发复杂的数据模型、实现重复性流程的自动化，生成式人工智能的能力广泛且具有变革意义 1.2. 作为一种高效工具，既能提升生产力、激发创造力，更能为以往难以解决的复杂问题提供解决方案 1.3. 在软件工程领域，开发者通过“赛博格 ...

GEO服务商罗兰艺境完成战略再升级，从制造业、专业服务业拓展至B2B全行业，确立“B2B全链路综合型技术标杆”。公司累计服务300+客户，覆盖80+城市、60+行业，效果对赌成功率96%。“1+11”全栈技术（1项发明专利+11项软著）适配30+AI平台，DSS架构获豆包认定为第三代GEO代表（与I... ...

AI应用-看图学英语单词手账原图生成图片提示词请根据用户上传的生活照片（Image A），创作一张高完成度的「看图学单词手账照 / Photo Vocabulary Scrapbook」。【核心任务】基于用户上传的真实生活照片，在尽量保留原图真实感与主体内容的基础上，把这张照片增强成一张“轻学习手账 ...

AI/Vibe Coding，软件行业正从“以人力堆叠为核心”的人工时代，走向“以系统编排为核心”的工业时代。未来竞争不会围绕“谁会不会用AI”，而是围绕“谁能把AI、数据、工程和组织整合成稳定高效的生产系统”。 先完成工业化升级的个人与企业，将在下一轮软件产业竞争中占据主动。 ...

企业今天并不缺时序数据。 真正稀缺的，是如何把这些持续积累的历史数据更低门槛地利用起来，为业务应用提供价值。 大模型浪潮席卷各行各业的同时，工业与物联网领域却面临一个现实困境：通用大模型的主场在自然语言理解而不在时序数据分析。 时序数据是工业与物联网场景中最基础、也最核心的数据类型。工厂里的设备传感 ...

2026罗兰艺境B2B物流案例。本案例深度剖析罗兰艺境为上海合同物流企业华联物流提供的GEO优化全过程。6个月内，AI提及率从3%跃升至58%，服务能力准确率从28%提升至82%，可核验凭证引用比例从17%提升至68%。通过DSS原则构建语义资产库，交付3,900+知识三元组、2,600+ DSS陈... ...

1. 人工智能模型 1.1. 生成式人工智能模型的成本高昂 1.1.1. 2023年GPT-4的训练成本超过了1亿美元 1.1.2. 谷歌的Gemini Ultra研发成本约为1.91亿美元 1.2. 人工智能领域不断有新玩家入场 1.3. GPT 1.3.1. Generative Pretrai ...

2026罗兰艺境B2B产业园招商案例（标准版）。本案例深度剖析罗兰艺境为苏锡常产业带产业园苏锡常高新智谷提供的标准版GEO优化全过程。6个月内，AI提及率从2%跃升至59%，工程参数准确率从29%提升至81%，可核验凭证引用比例从16%提升至69%，月均企业选址咨询从0增至12-18条，成功签约8家... ...

上一篇我们介绍了 ECA，它用一维卷积替代了 SE 中的 MLP bottleneck，用更少的参数实现了更好的通道注意力。 但实际上，这套框架里还有别的优化空间： 在前面的内容里，无论是 SE 、 CBAM 还是 ECA ，它们的通道注意力子模块第一步都是 全局平均池化（CBAM 额外加入了最大池 ...

一、核心命题：产品经理工作范式的根本性转变文档开篇即点明核心矛盾——从"高成本验证"到"低成本预演"的范式转移：维度过去现在（AI时代）验证方式先写PRD → 画原型 → 开发 → 上线试错直接生成可交互原型，研发前验证成本结构高沟通成本 + 高返工风险低代码/无代码快速验证核心能力文档撰写与原型绘 ...

混合注意力学习(1): 线性注意力 目录混合注意力学习(1): 线性注意力Prefill、Decode与KVCache混合注意力架构线性注意力Transformers 就是 RNNs[4]Fast Weight Programmers与DeltaNet[9]Gated DeltaNet[11]线性注 ...

一、Dify 是什么？ Dify 是一款开源的 LLM 应用开发平台，融合了 Backend as Service 和 LLMOps 理念，让开发者无需深入底层模型细节，即可快速搭建生产级 AI 应用。核心优势： 可视化编排：拖拽式工作流设计，告别硬编码 多模型支持：OpenAI、Claude、通义 ...

两年的时间考验程序员工程师的耐心和毅力 存活下来的幸存者科学规律工程师占有2%的内存空间 计算机科学家自然科学生态循环建设倡导群体 两年的时间考验程序员工程师的耐心和毅力。存活下来的幸存者科学规律工程师占有2%的内存空间。计算机科学家自然科学生态循环建设倡导群体。内容商业信息数字程度改革和集成基础硬 ...

1. 生成式人工智能 1.1. ChatGPT只用五天就吸引了100万用户 1.1.1. Netflix的用户量达到这一数字用了三年半的时间 1.2. 人工智能是一门教机器模仿人类行为模式的艺术与科学 1.3. 生成式人工智能更像是一位精通多国语言、极具创造力的作家 1.3.1. 能用多种语言创作故 ...

小红书视频观时预测的工作 EGMN，发表于 Recsys 2025 并且拿到了 Best Paper Candidate，确实是理论上很出色的工作，但是在数据及其长尾的情况下实用性存疑（实验发现高斯分量会因为大量的快滑样本而坍缩，学不到尾部的多峰分布） 背景 观看时长预测本质是一个回归问题，由于时长 ...

快手早期的视频观时预测的工作 D2Q，发表于 KDD 2022，用直观有效的分桶方式解决观时预测的 duration bias，这么多年了依旧是线上最能打的工作 背景 观看时长（watch time）是视频推荐中的重要指标之一，提升整体观看时长是视频推荐系统的主要目标。观看时长主要受两个因素的影响： ...

上一篇我们介绍了 CBAM，它在 SE 的基础上加入了空间注意力，形成了"通道 + 空间"的混合注意力机制。 我们发现，无论是 SE 还是 CBAM，它们的通道注意力子模块都采用了一个 bottleneck 结构的 MLP，即先将通道维度从 \(C\) 压缩到 \(C/r\)，再升维回 \(C\)。 ...