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AI和分析如何改变供应链弹性
在一个充满波动性和前所未有的挑战的时代，供应链正面临着来自各方的巨大压力。 预见并缓解干扰的能力已成为企业成功的决定性因素。 “供应链比以往任何时候都更加关键，但也更加脆弱，”Qlik公司EMEA地区现场CTO马丁·汤姆斯强调，“从原材料短缺到地缘政治不稳定，从消费者需求的不断变化到自然灾害，任何干扰都可能破坏运营并损害信任。
5/27/2025 7:05:00 AM
Tom Chapman
在工作中与GenAI工具共享内容时要谨慎
我们在工作中使用GenAI来简化任务，但我们是否意识到其中的风险?据Netskope称，现在平均每个企业每月与AI工具共享的数据量超过7.7GB，75%的企业用户正在使用具有GenAI功能的应用程序。 GenAI的阴暗面事实上，89%的企业对AI的使用情况一无所知，这暴露了监督和控制方面的空白，更重要的是，71%的GenAI工具是通过个人非工作账户访问的。 即使使用了公司账户，也有58%的登录绕过了单点登录(SSO)，这意味着安全团队无法看到员工使用的工具或共享的信息。
5/27/2025 7:00:00 AM
Sinisa
基于 DSPy 与 Pydantic 的自然语言参数提取框架(含code)
一、参数提取的重要性在人工智能驱动的现代应用中，自然语言交互已成为用户与系统沟通的主要方式。 从智能助手执行日程安排到企业级工作流自动化系统处理复杂指令，将“星期二下午2点与萨拉创建关于预算的会议”这类对话式命令转化为可执行的结构化参数，是实现人机高效交互的关键环节。 然而，随着用户指令复杂度的提升，传统的正则表达式匹配或关键词提取方法暴露出明显局限性——规则维护成本呈指数级增长、语义理解能力不足、难以应对句式变化等问题，使得构建一个鲁棒性强、可扩展的参数提取框架成为学术界和工业界共同关注的焦点。
5/27/2025 3:23:00 AM
大模型之路
LUD-YOLO：兼顾精度与速度的无人机小目标检测轻量新方案
一眼概览LUD-YOLO 提出了一种基于 YOLOv8 的轻量级小目标检测网络，结合自适应多尺度特征融合和稀疏注意力机制，在保持高检测精度的同时实现高效 UAV 部署。 核心问题现有 UAV 目标检测面临图像复杂背景、小目标难识别、设备资源受限等问题。 如何在有限算力和存储条件下实现高精度的小目标实时检测，是本文关注的关键挑战。
5/27/2025 3:20:00 AM
萍哥学AI
机器人杭州上演格斗赛！拳拳到肉，宇树CEO王兴兴：创造了人类历史新时刻
激烈，着实激烈！ 全球首个人形机器人格斗赛刚刚在杭州落下帷幕，战况那叫一个精彩纷呈。 贴身肉搏、侧身闪避、倒地后快速爬起…格斗技巧的十八般武艺通通拿出来了：当然也不乏搞笑画风，有选手直接对着空气一通乱挥：本次公开表演赛一共有四支参赛队伍，均使用了宇树科技G1人形机器人。
5/27/2025 2:00:00 AM
智能体「Agent」技术全景：挑战、机遇与未来
大家好，我是肆〇柒。 这篇论文的研究来自 MetaGPT、Montréal & Mila人工智能研究所、南洋理工大学、美国阿贡国家实验室、悉尼大学、宾夕法尼亚州立大学、微软亚洲研究院、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、香港科技大学、南加州大学、耶鲁大学、斯坦福大学、佐治亚大学、俄亥俄州立大学、阿卜杜拉国王科技大学、杜克大学、香港理工大学、谷歌 DeepMind 以及加拿大高等研究院（CIFAR）等众多研究者的集体智慧与前瞻思考，历时半年创作而成。 这篇论文的质量很高，为我们综述了 AI Agent 领域的全景现状，能看的出来是花了大心思的。
5/27/2025 2:00:00 AM
肆零柒
利用DeepSeek与Python自动生成测试用例！
在当今快节奏的软件开发领域，自动化测试已然成为保障软件质量的中流砥柱。 传统手动编写测试用例的方式，非但耗时费力，还极易遗漏关键场景。 所幸，AI 技术的飞速发展为我们带来了全新的解决方案。
5/27/2025 1:45:00 AM
狂师
Spring AI Observations：让AI应用监控变得简单高效
在AI应用爆发式增长的今天，Spring AI 1.0版本带来了革命性的可观测性功能。 本文将深入探讨如何利用Spring AI Micrometer 构建企业级AI应用监控体系，实现成本控制、性能优化和全链路追踪。 为什么Spring AI应用急需可观测性？
5/27/2025 1:35:00 AM
PIG AI
LLM能理解数学吗？最新研究揭露大模型数学推理的致命缺陷
你有没有想过，那些在聊天中侃侃而谈的AI大模型，遇到数学题时会是什么样子？ 就像一个平时很会聊天的朋友，突然被问到复杂的数学问题时支支吾吾的样子。 最近有研究团队专门研究了这个问题，结果发现了一些让人意外的真相。
5/27/2025 1:27:00 AM
无影寺
拆解OpenAI最大对手的杀手锏：为什么会是MCP？
坦白说，很多人曾与a16z的观察者持相同观点：GPT Wrapper凭借其优雅的抽象层设计，理应成为智能体通信协议的事实标准。 但MCP的逆袭轨迹颠覆了所有预测——这个最初仅为Claude Desktop打造隐私优先本地化集成的协议，竟在短短三个月内完成了从边缘工具到生态基石的跃迁。 这验证了网络效应铁律：协议价值永远锚定在已有生态密度。
5/27/2025 1:25:00 AM
曹洪伟
深度剖析向量数据库HNSW索引，参数优化与性能权衡
随着深度学习在特征表示领域的突破，向量嵌入已成为处理和检索非结构化数据（如文本、图像、音频）的核心技术。 向量数据库，作为专门存储、管理和查询大规模向量数据的系统，其性能高度依赖于高效的近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor, ANN）搜索算法。 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 作为当前业界领先的图 ANN 索引算法之一，因其出色的搜索速度和召回率平衡而备受青睐。
5/27/2025 1:20:00 AM
贝塔街的万事屋
如何给自研 MCP 服务，加上安全认证？
一、举例，对接高德地图 MCP高德地图 MCP Server；复制官网： - 官网提供了创建对接 Key1. 代码使用示例复制对接时，需要设定 sseEndpoint 如果不设定个，Spring AI 默认是对 builder 的 baseUrl 值添加 /sse 的。 所以，如果你要对接外部带有验证权限的 MCP 服务，需要手动设置下 sseEndpoint 值。
5/27/2025 1:10:00 AM
小傅哥
硅基模型vs.碳基大脑：AI能否成为超越人类的超级预测者？
如果能精准预测未来，就能在生活中占尽先机，无论是预判房价涨跌，还是捕捉下一个产业风口，预测的魅力都无人可挡。 随着 AI 技术的蓬勃发展，一个核心问题开始引发思考：人工智能能否成为超越人类的超级预测者？ 在这一思潮的推动下，预测领域正加速构建 AI 预测机器人。
5/27/2025 1:00:00 AM
小刀
RAG系列：问题优化 - 意图识别&同义改写&多视角分解&补充上下文
在实际业务场景中，知识库不会只有单一领域的知识，可能会存在多个领域的知识，如果对用户问题不提前做领域区分，在对基于距离的向量数据库进行检索时，可能会检索出很多与用户问题不属于同一个领域的文档片段，这样的上下文会存在较多的噪音或者不准确的信息，从而影响最终的回答效果。 另一方面知识库中涵盖的知识表达形式也是有限的，但用户的提问方式却是千人千面的，用户遣词造句的方式以及描述问题的角度可能会与向量数据库中存储的文档片段存在差异，这就可能导致用户问题和知识库之间不能很好匹配，从而降低检索效果。 为了解决此问题，我们可以对用户问题进行查询增强，比如对用户问题进行意图识别、同义改写、多视角分解以及补充上下文，通过这几个查询增强方式来更好地匹配知识库中的文档片段，提升检索效果和回答效果。
5/27/2025 12:40:00 AM
燃哥讲AI
社区造数服务接入MCP
一、背景今年 MCP 的概念非常火，市面上也涌现出了一大批 MCP 相关工具。 作为技术一线者，都会按捺不住地去实操一下，很早的时候就有个设想，如果把我们的测试工具都改造为符合 MCP 服务协议标准，然后全部接入 AI Agent，打造一个集万千工具于一体的智能管家来帮助我们提效，是不是一个很完美的设想。 很多宏伟或者天马行空的想法想要真正的落地，必然需要不断向下，拆解成可落地的任务模块，这里我们先从造数开始。
5/27/2025 12:15:07 AM
阿凯
基于图的 RAG 方法总结（GraphRAG、 GraphReader、LightRAG、HippoRAG和KAG）
在自然语言处理领域，检索增强生成（RAG）技术通过结合外部知识库与语言模型，显著提升了模型在知识密集型任务中的表现。 近年来，基于图结构的 RAG 方法成为研究热点，通过引入知识图谱的实体关系建模能力，有效解决了传统 RAG 在多跳推理、长文本理解和全局语义捕捉中的局限性。 本文详细分析五种代表性方法：GraphRAG、GraphReader、LightRAG、HippoRAG和KAG ，从实现细节、优缺点及适用场景展开对比。
5/27/2025 12:15:00 AM
Goldma
封面做不好？AI生成作品集封面的6个思路
对于设计求职来说，影响我们求职成功的因素很多，其中作品集算是最主要的因素之一，作品集的质量是直接反映设计师能力的关键。 面试官打开作品集映入眼帘的第一眼便是作品集封面，如果封面设计都做不好，还怎么拿下面试官呢！ 作品集封面设计的方向很多，其中图标方向、字体方向、卡通形象方向、卡通人物方向、背景营造方向等是最为常见的。
5/27/2025 12:11:04 AM
黑马青年
国际劳工组织报告：全球25%就业岗位或受生成式人工智能影响
近日，国际劳工组织（ILO）与波兰国家研究院发布联合研究报告《生成式人工智能与就业：全球职业受影响程度精编指数》，对生成式人工智能如何重塑劳动世界进行了迄今最详尽的评估。 报告指出，全球 25% 的就业岗位可能受到生成式人工智能影响，高收入国家这一比例更高，达 34%。 该指数通过整合近3 .
5/27/2025 12:10:00 AM