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將人工經驗轉化為可復用、高精度的執行引擎
傳統的API可能難以覆蓋跨系統、多界面跳轉的復雜流程。而利用RPA技術的第三方方案，能夠深度模擬一線運營人員的操作路徑，將高度依賴人工經驗的復雜SOP轉化為高精度、高穩定、可審計的自動化流程，極大地提升了群運營的執行效率和規范性。1.流程建模與自動化部署功能點描述技術優勢（RPA實現）:::SOP流程建模提供可視化的工具或配置界面，將復雜的運營SOP拆解為原子步驟，并定義步驟間的邏輯判斷和跳轉路徑。RPA流程引擎提供圖...RPA將人工經驗固化為高精度、高穩定的自動化流程
本方案利用RPA(機器人流程自動化)技術的模擬人工操作優勢，將企業沉淀的、涉及多環節、多時間點的復雜群運營SOP（標準操作流程）徹底固化為自動化執行腳本。這保證了所有外部群聊的運營動作精確無誤、不受人力限制。1.復雜SOP流程編排與建模功能點描述RPA技術實現優勢:::圖形化流程建模支持將運營SOP以拖拽、連線的圖形化方式進行構建，清晰定義流程分支、節點和依賴關系。將復雜的邏輯轉化為可視化模型，便于運營人員和技術人...RPA微軟CEO撕碎泡沫：AI必須帶來GDP增長并擴散到每個國家，否則泡沫遲早破裂！
原創
社區頭條編輯聽雨?出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）AI到底是不是泡沫？會不會破裂？AI的快速發展，讓全球電網承受前所未有的壓力，我們該如何面對能源短缺？最近，自稱“無法抵抗印度甜點”的微軟CEO納德拉又爆出了最新采訪。他做客《MDMEETS》節目，與主持人MathiasDpfner深入探討了AI的爆炸式增長、數據中心巨大的能源消耗，以及如何在推動技術創新的同時保持可持續性。圖片在最新采訪中，納德拉回顧了AI的關鍵突破：從GitHubCo...微軟AIGDP能看清，更要看懂：MME-VideoOCR全面評估MLLM視頻OCR能力
多模態大模型（MLLM）在靜態圖像上已經展現出卓越的OCR能力，能準確識別和理解圖像中的文字內容。然而，當應用場景從靜態圖像拓展至動態視頻時，即便是當前最先進的模型也面臨著嚴峻的挑戰。視頻作為一種信息密度更高、場景更復雜的模態，其OCR任務的難度遠超靜態圖像：1.運動模糊、光影變化、視角切換以及復雜的時序關聯等視頻的動態因素，都對MLLM的視頻文字識別構成了顯著的障礙。2.視頻中的文字信息形式復雜多樣，既可能出...neurips頂會論文外部群 RPA 自動化
核心價值定位實現系統主動性：突破企業微信API的被動響應模式，通過RPA模擬人工操作，實現系統對外部客戶群的主動觸發、主動調用，執行預設流程。拓展原生功能：彌補企業微信在跨群批量操作、復雜流程自動化和深度數據交互方面的不足，將外部群管理提升至流程自動化水平。提升運營效率：將高頻、重復的外部群運營工作（如通知、歡迎、群發等）完全自動化，釋放運營和銷售人員的精力，專注于高價值的客戶互動。目標受眾與應用場...RPA基于 RPA 的企業微信外部群主動調用解決方案
一、引言：為什么需要“主動調用”能力？當前挑戰：官方API在外部客戶群場景下的局限性（例如：缺乏主動發送、實時操作等關鍵能力）。業務痛點：運營SOP難以通過傳統接口完全自動化；一線銷售或運營人員仍需大量重復手動操作。解決方案定位：引入RPA（機器人流程自動化）技術，作為企業微信能力的重要補充和拓展，實現更貼近人工、更深度的自動化。二、技術核心：RPA如何實現“主動調用”RPA原理簡述：解釋RPA如何模擬人工操作...APIrpa如何采用Spring AI構建用于家庭場景的RAG架構安全聊天機器人
社區頭條
熱門內容榜 ? 最近上榜譯者李睿審校重樓引言本文探討了如何使用SpringAI為家庭用戶設計并部署一款安全的、基于檢索增強生成（RAG）的聊天機器人。通過SpringAI的模塊化編排功能、本地向量數據庫以及嵌入模型的結合，這款聊天機器人能夠針對日常查詢提供基于上下文、有依據的回答，包括查找個人文檔和提供技術指導等場景。該系統強調隱私性和易用性，確保敏感數據始終處于可信任的家庭環境中，同時提供直觀的語音輔助功能。為了保證完全的控制和數據安...Spring AIRAG架構安全聊天機器人所謂 “LLM 智能”，究竟源于模型革新，還是工程拼湊？
原創大家好，我是玄姐。2024年4月，OpenAI推出o1并稱之為“推理模型”時，整個行業都為之沸騰，終于有能逐步思考、解決復雜問題，甚至應對研究生階段數學題的人工智能了。但只要細看底層邏輯，就會發現真相并非如此。當你讓最新的GPT5計算兩個大數相乘時，它根本不會自己演算，而是生成Python代碼，在沙箱環境中運行后返回結果。反觀GPT3，至少還會嘗試在內部進行算術運算（盡管經常出錯），而GPT5直接把計算任務交給了外部工具。這...LLM推理模型AI 智能體如何利用文件系統優化上下文管理
原創 精華大家好，我是玄姐。深度智能體（DeepAgents）的一個核心特性是能夠使用一系列文件系統工具，通過這些工具，智能體可以在自己的文件系統中執行讀取、寫入、編輯、列出文件和搜索等操作。在這篇文章中，我們將詳細說明為什么文件系統對智能體至關重要。要理解文件系統的作用，首先得搞清楚當前智能體常遇到的問題：它們之所以會“失靈”，要么是（a）大模型本身性能不足，要么是（b）無法獲取到合適的上下文信息。上下文管理是一...AI 智能體上下文管理構建 Agent 仍然很難，這些實戰經驗幫你避坑！
原創大家好，我是玄姐。在AI原生應用爆發的當下，Agent（智能體）被寄予厚望，成為連接模型能力與實際場景的核心載體。但實際開發中，不少開發者都會陷入困惑：SDK選型踩坑、緩存管理混亂、失敗處理失控……本文結合我們的實戰經驗，拆解構建Agent過程中的核心難題與解決方案，希望能為正在摸索的你提供參考。一、SDK選型：放棄過度抽象，回歸原生控制力構建Agent時，SDK選擇往往是第一個難題。是用OpenAI、Anthropic等平臺原生SDK...Agent智能體Qwen3-VL技術報告：模型結構、訓練方法淺嘗
原創 社區頭條 熱門內容榜 ? 最近上榜Qwen3VL技術報告最近放出，接著《??QwenVL系列多模態大模型技術演進模型架構、訓練方法、數據細節????》，在前期從huggingface的源碼上看了Qwen3VL的改進點：《???Qwen3VL源碼側改進點及DeepStack核心思想概述??》現在再簡單過一下模型架構、訓練方法，僅供參考。模型架構整體架構視覺編碼器（SigLIP2：2B和4B使用SigLIP2Large（300M），其他大參數的使用SigLIP2SO400M）語言模型：Qwen3系列連接器：與Qwen2.5VL類似...Qwen3-VL強化學習多模態大模型自駕模型的三角困境x算力效率成本
原創自動駕駛技術的突破高度依賴深度學習模型的迭代能力。從感知層的視覺識別、激光雷達點云處理，到決策層的路徑規劃、行為預測，每一環節的模型優化都需要海量數據與強大算力的支撐。然而，傳統計算架構在應對這一需求時面臨三大瓶頸：算力資源碎片化：自動駕駛模型訓練需同時調用CPU、GPU、FPGA等異構計算單元，但傳統資源調度方式難以實現跨芯片的高效協同，導致算力利用率不足30%。訓練效率低下：單卡訓練模式下，百億參數規模...自駕模型自動駕駛深度學習Claude Opus 4.5 × Agent Skills：從第一性原理深入剖析
精華LLM王座風水輪流轉，you>gemini>grok>openai，今天輪到了Anthropic。ClaudeOpus4.5發布：全球最強的編程、Agent與計算機使用模型。Opus4.5是AI能力的一次飛躍，也是未來工作方式變革的預演。ClaudeOpus4.5作為是“最強大腦”，再結合ClaudeAgentSkills這個“可熱插拔的外掛說明書”；二者配合后，模型無需微調就能瞬間擁有專業級Agent能力，安全又高效。今天繼續分析ClaudeAgentSkills：從第一性原理深入剖析下篇，介紹AgentSki...Claude Opus 4.5AgentSkillsAgent0：無需人類數據，讓大模型自我進化的新范式
社區頭條當前大模型（LLM）在復雜推理任務上表現優異，但訓練方式存在明顯瓶頸：依賴人類數據：RLHF、RLVR等方法需要大量人工標注，成本高、擴展性差。自我進化受限：現有方法如SelfPlay、SelfEnhancement等，受限于模型自身知識，任務復雜度容易“卡死”。工具使用薄弱：多數方法僅支持單輪推理，缺乏對代碼執行器等外部工具的深度融合。Agent0的突破：首次實現完全無數據、無人類干預的智能體自我進化，集成代碼解釋器，推動任務難度...Agent0大模型LLMChat 窗口 Agent 對話模式詳解
Agent模式是Cursor默認的對話模式，也是一個更強大的AI編程助手，專注于代碼的創作和修改。它不僅能理解代碼，還能直接進行文件操作。困惑的Edit模式Cursor在0.45版本及之前，有個Normal模式，相當于現在的Edit模式，自從0.46版本對Chat做整合后，Normal模式沒有消失只是改了名字，變成了Edit模式。很多用戶在這里也會犯困惑，那Edit模式和Agent模式有什么區別？正如它的名字，Edit模式是專注于代碼的編輯，它支持文件的創建和...Agent對話模式Chat 窗口檢索增強生成（RAG）原理和流程
隨著大模型技術的發展，在應用領域的逐漸聚焦于兩個方向RAG和Agent，從這一章開始，我們將正式學習RAG。RAG是LLM中最典型也是最流行的設計模式，其全稱是RetrievalAugmentedGeneration，可以被翻譯成檢索增強生成技術，從標題上也能了解其核心的流程檢索>增強>生成。本章作為新模塊的開始，我們將從一個比較高的維度，盡量不涉及到太多的代碼細節給大家介紹RAG的原理和基本流程。目的是給大家的一個更宏觀的角度去分析和理解RAG...RAGlangchain幻覺Prompt：構建可復用的 Prompt Template
Prompt是大模型的核心，傳統方式我們一般使用字符串拼接或者模版字符串來構造prompt，而有了langchain后，我們可以構建可復用的prompt來讓我們更工程化的管理和構建prompt，從而制作更復雜的chatbot基礎prompt首先我們學習基礎的??PromptTemplate??來理解langchain中是如何構建和管理prompttemplate。??PromptTemplate??是幫助我們定義一個包含變量的字符串模版，我們可以通過向該類的對象輸入不同的變量值來生成模版渲...PromptTemplate字符串RAG：基于私域數據進行回答
經過了前述的學習后，我們已經掌握了構建一個基于私域數據回答問題的RAGbot的所有碎片：我們掌握了如何使用??PromptTemplate??來構建可復用的prompt模板我們掌握了使用如何根據私域數據的類型來對數據進行分塊（splitter）我們掌握了構建私域數據的vectordb我們掌握了根據相似性去查詢vectordb中最相關的上下文我們現在終于可以連點成線，把所有的知識組合在一起，來做一個RAGbot。本章，我們選擇一本小說作為我們的私域數...RAG機器人prompt關閉 AI 的撒謊能力后，它更容易聲稱自己有意識，這太詭異
近幾天，多篇國外科技媒體報道將“AI意識”再次推上風口。Futurism與LiveScience都冠以驚悚風格標題：“關閉AI的撒謊能力后，它更容易聲稱自己有意識，這太詭異。”這源自【文獻1】的研究發現，當LLM在自我指涉模式下，且無法進行角色扮演或欺騙時，會顯著增加“自我意識式回答”。自指LLM有時會生成結構化的第一人稱描述，明確提及意識或主觀體驗。為深入理解這一現象，【文獻1】研究了一個被主流意識理論廣泛采用的產生條件：...AILLMASTDeepSeekMath-V2 從“答案正確” 轉向 “過程正確”
對比閱讀DeepSeekMathV2與V1的論文，筆者感覺V2是一次范式遷移，從追求“答案正確”轉向“過程正確”。預處理自然語言表述的數學問題作為輸入，將問題拆成“證明目標+前提或已知事實+約束”，序列化成prompt供生成器使用。這樣可以把不同類型的數學任務歸一成“證明或推導任務”以便統一處理。生成器微調后的LLM生成模型作為“證明草稿生成器”，生成多條“逐步證明鏈”。V1關注最終答案,而V2強制生成“逐步可檢驗”的中間證明...DeepSeekMath-V2語言模型
