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美国多所社区大学遭“机器人学生”渗透：一切行动都为了助学金

现如今线上教学已经蔚然成风，但一种被称为“机器人学生”的现象在美国社区大学日益普遍。这些“学生”并非真正为学习而来，而是为在领取助学金之前维持在籍身份而注册，且数量仍在持续增长。

4/21/2025 8:22:19 AM

清源

纯自回归图像生成模型开源来了，复旦联手字节seed共同捍卫自回归

基于Transformer的自回归架构在语言建模上取得了显著成功，但在图像生成领域，扩散模型凭借强大的生成质量和可控性占据了主导地位。虽然一些早期工作如Parti、LlamaGen，尝试用更强的视觉tokenizer和Transformer架构来提升自回归生成的效果，但他们论文中的结果表明，只有更多的参数量才能让自回归模型勉强和扩散模型“掰掰手腕”。这也让越来越多的研究者质疑自回归视觉生成是否是一条可行、值得探索的路径。

4/21/2025 8:20:00 AM

量子位

生成式AI时代下的数据、模型与用户保护全攻略

译者 | 核子可乐审校 | 重楼生成式AI正在重塑企业运营模式，以前所未有的规模实现自动化、内容生成和智能决策。从AI驱动的聊天机器人到高级代码生成和创意设计，生成式AI正在通过提升效率与创新能力引发行业革命。然而，伴随技术进步而来的还有企业必须应对的重大安全风险。

4/21/2025 8:19:36 AM

核子可乐

基于ChatGPT用AI实现自然对话

1.概述ChatGPT是当前自然语言处理领域的重要进展之一，通过预训练和微调的方式，ChatGPT可以生成高质量的文本，可应用于多种场景，如智能客服、聊天机器人、语音助手等。本文将详细介绍ChatGPT的原理、实战演练和流程图，帮助读者更好地理解ChatGPT技术的应用和优势。 2.内容在当今快速发展的人工智能领域，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术是研究的重要方向之一。

4/21/2025 8:13:58 AM

打破LLM的语境障碍：InfiniRetri vs RAG

译者 | 晶颜审校 | 重楼大型语言模型（LLM）正在重塑人工智能的格局，然其亦面临一项持续性挑战——检索和利用超出其训练数据的信息。目前，有两种模式相左的方法可以解决这个问题：其一为InfiniRetri，该方法借助LLM自身的注意力机制，从长输入中检索相关上下文；其二是检索增强生成（RAG），它在生成响应前，动态地从结构化数据库获取外部知识。每种方法都有其独特的优势、局限性和权衡之处。

4/21/2025 8:11:09 AM

晶颜

天工机器人：人形机器人即将实现小批量量产，未来售价可与入门轿车相当

据中新经纬昨日报道，天工队、北京人形机器人创新中心CTO唐剑在接受采访时表示，随着人形机器人的大规模落地，其价格将与一台入门级的小轿车差不多。

4/21/2025 7:45:51 AM

清源

半马变翻车现场！宇树科技最新回应：G1开跑即摔倒系未使用原生算法！天工换三次电池夺冠——但也非独立智能！

出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）宇树科技回应了机器人半马“开跑即摔倒”争议！昨日，北京亦庄科技园举办了一场别开生面的赛事：全球首场人形机器人半程马拉松。 21台机器人被安排在专属跑道上与数千名人类选手同时出发，试图完成21公里的挑战。

4/21/2025 7:41:41 AM

OpenAI o3 模型基准测试成绩遭质疑，实测分数远不及宣称

OpenAI的o3模型在内部测试与第三方基准测试结果存在显著差异，Epoch研究所独立测试得分仅10%，远低于OpenAI宣称的25%。#AI争议##OpenAI#

4/21/2025 7:24:55 AM

远洋

研究：AI 医疗诊断平均准确率 52.1%，与非专家医生相当

大阪都会大学研究显示，生成式AI在医疗诊断中平均准确率达52.1%，与非专家医生相当，但专家医生仍领先15.8%。AI在皮肤科表现突出，泌尿科数据有限。研究认为AI可用于医学教育和资源有限地区。#AI医疗##医学诊断#

4/21/2025 7:07:00 AM

远洋

谈谈 RAG 的四个级别

选择正确的 RAG（检索增强生成）架构主要取决于具体的用例和实施要求，确保系统符合任务需求。 Agentic RAG 的重要性将日益增加，与Agentic X的概念相一致，其中代理能力嵌入个人助理和工作流程中。这里的“X”代表代理系统的无限适应性，能够实现无缝任务自动化和跨不同环境的明智决策，从而提高组织效率和自主性。

4/21/2025 6:25:00 AM

晓晓

企业级RAG选择难题：数据方案的关键博弈

智能时代，企业数据每日剧增。员工寻找答案的效率直接影响工作流程，StackOverflow调查表明54%的开发者因等待问题答案而工作中断。信息就在那里，却被深埋在企业资源迷宫中。

4/21/2025 4:50:00 AM

大数据AI智能圈

基于 Spring AI + MCP + DeepSeek-R1-7B 构建企业级智能 Agent 工具调用系统

在大模型 Agent 发展浪潮下，如何通过模型驱动外部工具调用（Tool Calling）已成为构建智能业务系统的关键能力。本文将手把手带你通过 Spring AI MCP（Model Context Protocol） DeepSeek-R1-7B 打造一个可落地的企业级智能 Agent。项目背景与架构设计技术选型Spring AISpring 官方推出的 AI 接入框架，支持 LangChain、MCP、RAG 等能力；MCP（Model Context Protocol）模型与工具之间通信的协议桥梁；DeepSeek-R1-7B国产高性能开源大模型，已支持 Chat Completion、Tool Calling 接口；Ragflow用作 RAG 架构引擎（可选）；系统功能用户向模型提问模型判断是否调用工具（如数据库查询）MCP 注册的工具服务完成任务模型生成最终响应环境准备安装依赖复制本地部署 DeepSeek-R1-7B 模型推荐使用 vLLM 启动 DeepSeek-R1-7B 模型服务：复制构建 Spring AI MCP 工具服务示例业务：产品信息查询复制注册 MCP 工具复制模型端配置（Ragflow 示例）在 ragflow.config.yaml 中配置模型地址及 MCP 工具启用：复制前端调用（可选）复制测试效果用户输入：复制输出结果：复制模型会自动触发 query-product 工具，无需用户指定，展示 Agent 工具能力。

4/21/2025 4:22:00 AM

编程疏影

告别SQL！四大技术重构数据查询：Text2SQL/RAG/TAG/MCP谁主沉浮？

想象这样的场景：市场部新来的实习生对咖啡机说：“帮我查华东区过去半年销量TOP3的爆款饮品，按周环比增长率排序。 ”系统秒速生成动态报表——这不再是科幻片桥段，而是自然语言查询技术带来的现实革命。随着大模型突破性发展，企业数据正从“程序员黑箱”迈向“全员可探”的新纪元。

4/21/2025 4:10:00 AM

推推君

Cursor模型选型终极指南：解锁高效开发新姿势

引言在AI驱动开发的浪潮下，如何选择合适的工具模型成为决定项目成败的关键。本文将结合MacOS环境下的Cursor 0.48.9实战体验，深度解析四大核心模型（Auto/Claude 3.7/GPT-4O/Gemini 2.5）的选型策略，助您构建高质量开发闭环。一、智能开发新范式：Cursor的核心优势作为新一代AI开发利器，Cursor通过模型即服务的架构重塑开发流程。

4/21/2025 3:30:00 AM

前端组件开发