DAMO开发者矩阵

数据要素市场化：给 AI 产业带来的真正机会

数据要素市场化：给 AI 产业带来的真正机会一、数据要素市场到底在解决什么二、机会具体在哪里三、真正的困难在数据之外四、工程上的几个现实五、长期看什么#具身智能 #机器人 AI #数字孪生 #智能体。

数据要素市场化：给 AI 产业带来的真正机会

数据要素市场化：给 AI 产业带来的真正机会。#具身智能 #机器人 AI #数字孪生。一、数据要素市场到底在解决什么。三、真正的困难在数据之外。四、工程上的几个现实。

如何使用通义千问3.0构建一个RAG（检索增强生成）系统？

通过结合使用通义千问3.0的指令、嵌入和重排器模型，我们构建了一个实用的RAG管道，充分利用了它们的优势。凭借256K的上下文长度和多语言支持，通义千问系列在实际任务中展现了其多功能性。

CVPR 2025 | 十大即插即用模块开源：像搭积木一样发论文，插上就用、用了就涨点！

【摘要】本文精选CVPR2025十篇论文创新模块，助力科研高效"搭积木"。SCSegamba提出轻量级裂缝分割网络，参数仅2.8M；LSNet模仿人眼视觉机制实现高效特征提取；MegaSam整合SLAM与深度先验提升动态视频分析；DyFo通过蒙特卡洛树搜索增强多模态模型细粒度理解。另有DeCLIP优化CLIP空间感知、HVI新型色彩空间、DCMPNet去雾深度协同、CATANe

OWL语言实战：手把手教你用Python构建人工智能知识图谱（附代码）

本文提供了一份使用Python和OWL语言构建人工智能知识图谱的实战指南。通过rdflib和owlrl等工具，详细讲解了从环境搭建、本体设计、数据填充到逻辑推理的全过程，并附有完整代码示例，帮助开发者快速上手知识图谱的构建与应用。

AI工具推荐：领先的开源 AI 代码助手——Continue

之前介绍了VS Code中的AI插件Cline与Roo Code，这两个都是根据给定一个任务，开始自动写代码的。除了这两个AI代码工具之外，在平常我还很喜欢的就是Continue。Continue 是领先的开源 AI 代码助手。你可以连接任何模型和任何上下文，在 VS Code 和 JetBrains 中构建自定义的自动完成功能和聊天体验。

计算机毕业设计Python+Neo4j知识图谱医疗问答系统 大模型 机器学习 深度学习 人工智能 大数据毕业设计 Python爬虫 Python毕业设计

计算机毕业设计Python+Neo4j知识图谱医疗问答系统 大模型 机器学习 深度学习 人工智能 大数据毕业设计 Python爬虫 Python毕业设计

开源智能语音转写系统：助力高效会议记录，精确还原访谈内容

在法院、政府或法律援助机构的听证会中，精准的实时记录是确保信息完整、准确的基础。思通数科AI平台的语音转写系统利用噪声过滤、声学建模与多层解码等技术，将噪音较大的环境下的发言也能清晰转写，确保记录质量。系统结合特征提取与语言建模技术，将多国人员的发言高效转换为精确文本，大大提高了信息获取与整理的效率，特别是在国际会议和多语种项目管理中显著提升沟通效率。通过Viterbi解码算法，将特征匹配到可能的

知识图谱与多模态学习的关系研究综述P3(《Knowledge Graphs Meet Multi-Modal Learning: A Comprehensive Survey》中文校对）

给定视觉图像。

文献阅读｜基于大型语言模型的慢性病辅助诊断聊天机器人问答系统

近年来，人工智能取得了，改善了我们日常生活的各个方面。然而，它们在辅助疾病诊断，特别是慢性病方面的作用尚未得到充分探索。本研究采用了GPT系列的大型语言模型，并结合深度学习技术，设计并开发了一个，命名为。该系统可以根据用户描述的症状，。1.研究利用GPT-2模型开发了Chat Ella，一个能够根据用户描述的症状，精确预测慢性病的智能系统。通过，该系统能够进行。2.Chat Ella的后端采用，前

开源文档和团队知识库管理工具：Outline

无缝协作，知识共享

跃然纸上的灵感再现，手绘风格的开源绘图白板工具：Excalidraw

Excalidraw：即绘即思，直观呈现未来流程图！- 精选真开源，释放新价值。

计算机系统基础课程实验课bomb--phase_4

首先还是栈指针减24,应该也是为了存储多个值然后和phase_3一样,把输入的值放在了%rcx和%rdx输入格式也和phase_3一样,如图然后将返回值与2作比较,如果不等于2就爆炸,所以只能输入两个数字然后将第一个输入值d1与14作比较,如果d1<=14就跳转,否则就爆炸跳转之后把14放入%edx,0放入%esi,d1放入%edi,并调用函数func4现在跳到func4继续看反汇编代码首先

116_Power Pivot 先进先出原则库龄库存计算相关

博客：www.jiaopengzi.com焦棚子的文章目录请点击下载附件 一背景前面写过了一个关于进销存的案例，留一个话题就是先进先出的库存计算。刚好有朋友提了相关这样的需求。先来看看效果。效果图说明：1、按照先进先出的原则，计算库存的库龄结构，如效果图。2、特别说明下先进先出，即先入库产品先出库，从而有了库龄。3、工作中更多会用批次来管理，案例中没有批次，需要写出库龄结构是有些绕。4、

【调剂】2021年华北计算技术研究所硕士研究生调剂信息

点击文末的阅读原文或者公众号界面左下角的调剂信息或者公众号回复“调剂”是计算机/软件等专业的所有调剂信息集合，会一直更新的。华北计算技术研究所隶属于中国电子科技集团有限公司，是国家教育部批...

从“会调API的模型“到“可靠完成任务“：AI Agent开发工程师的8大核心能力，2026年必争岗位！

AI Agent开发工程师是大模型从“聊天机器人”迈向“自主执行”的关键角色。其核心能力涵盖后端工程、Python编程、Prompt工程、RAG、Agent Loop、记忆管理、评估与生产化部署等八大领域。相比传统开发，需掌握工具调用、上下文管理与系统可观测性。对后端工程师而言，现有技术栈可迁移，只需补足LLM交互与智能体逻辑设计能力，即可高效转型。

世界模型为什么被视为破局关键

世界模型 #通用人工智能 #AGI #大模型前沿#具身智能 #机器人 AI #数字孪生 #智能体 #多模态大模型。一、问题在于只预测下一步不够。三、世界模型不是通用仿真器。二、世界模型能做什么。四、工程上的现实难题。

大模型是怎么“学会“的：预训练、微调、对齐三段论

大模型是怎么"学会"的：预训练、微调、对齐三段论一、预训练：把世界压缩进参数二、微调：从"会续写"到"会办事"三、对齐：让能力可以被放心使用四、工程与业务视角五、治理：能力之外的责任#世界模型#AGI具身智能#AI技术前沿#Agent大模型。

【无标题】

三、真实落地案例：智能体正在改变产业。#人工智能#具身智能#VLA#大模型。一、为什么说智能体是“革新者”？智能体大模型时代的AI革新者。二、智能体的核心技术支柱。四、多智能体协同场景。五、产业落地案例速览。

智能体大模型时代的AI革新者一、为什么说智能体是“革新者”？二、智能体的核心技术支柱三、真实落地案例：智能体正在改变产业四、多智能体协同场景五、产业落地案例速览#人工智能#具身智能#VL

Microduck深度分析：从一只双足机器鸭，看AI陪伴硬件的产品化难题

ai陪伴机器人

AI智能体搭建（1）智能体入门：核心概念理解#人工智能#具身智能#VLA#大模型

AI + 知识图谱 = GraphRAG：为企业构建更精准的聊天机器人

在本文中，我们了解了 GraphRAG 如何为企业提供客户支持聊天机器人。我已涵盖以下关键组件：构建知识图谱、为 Cypher 查询生成构建 LLM 驱动的管道，以及利用 FalkorDB 的功能创建高效、低延迟的 GraphRAG 系统。此方法展示了现代图数据库如何有效支持智能客户服务解决方案。我还比较了 RAG 系统中图数据库与向量数据库的优劣，并演示了如何根据业务需求选择更适合的解决方案。为

基于知识图谱+深度学习的大数据(KBQA)NLP医疗知识问答可视化系统（独家最详细讲解及源码/视频讲解/文档等资料）

本文介绍了一个基于知识图谱和深度学习的医疗知识问答可视化系统。该系统通过构建医疗领域知识图谱，利用Neo4j作为存储，结合贪心算法和Aho-Corasick多模式匹配算法进行数据处理和查询。系统实现了基于Flask的聊天机器人应用，用户输入和系统回答自动存储到SQL数据库。项目涉及数据爬取、清洗、分词策略、关系抽取、知识图谱建模等流程，最终封装为BERT+LSTM+CRF深度学习模型的完整系统。文

宇树科技登陆科创板：人形机器人第一股的硬核逻辑与“物理 AI 自进化“

宇树科技登陆科创板成"人形机器人第一股"，首日市值峰值达4400亿元，90后创始人王兴兴身家破千亿。王兴兴指出当前行业最大瓶颈是机器人泛化能力不足，提出"物理AI自进化"方案——通过AI自主编写控制代码并仿真验证，实现机器人自主迭代。中国人形机器人已占据全球86%市场份额，但量产仍面临精度控制等挑战。宇树的上市标志着中国具身智能产业进入资本定价新阶段，但真正

大数据知识图谱项目：基于neo4j知识图谱+flask的大数据电影问答系统（超详细讲解及源码）

本文介绍了一个基于Neo4j知识图谱和Flask框架的电影问答系统项目。系统通过构建电影领域的知识图谱实现自动问答功能，使用规则匹配方式对用户提问进行分类，并通过Cypher查询语句从Neo4j数据库中检索相关信息。项目详细讲解了环境配置（包括Java、Neo4j等组件的安装）、知识图谱构建流程、问答系统框架实现（包含问题分类、查询解析和结果处理等模块）以及基于Flask的聊天机器人界面设计。系统

大数据知识图谱项目：基于neo4j知识图谱+flask的大数据电影问答系统（超详细讲解及源码）

本项目基于电影方面知识的问答，通过搭建一个电影领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。本项目以neo4j作为存储，基于传统规则的方式完成了知识问答，并最终以关键词执行cypher查询，并返回相应结果查询语句作为问答。后面我又设计了一个简单的基于 Flask 的聊天机器人应用，电影AI助手会根据用户的问题返回结果，用户输入和系统返回的输出结果都会一起自动存储到sql数据库，项目整体的代码

新员工如何快速接手项目？AI平台辅助上下文理解与文档重建

150字摘要 新人接手项目慢的核心原因是"交接断层"——关键信息缺失在文档与老员工记忆之间。AI辅助接手有三种方案：1)代码问答工具快速理解局部代码；2)知识库机器人查询文档；3)全流程资产平台获取项目完整上下文。其中资产平台通过结构化沉淀需求、代码、测试等全流程信息，能从根本上减少交接断层。建议采用分阶段落地策略：先用代码问答应急，再逐步建立知识库，最终通过资产平台实现"交接即阅读"的良性循环。

机器人烹饪（从视频学习）（⭐⭐⭐）—— 观看YouTube烹饪视频，提取操作序列，在仿真中复现。技术栈：Video Action Recognition、Task Planning、SAPIEN

在非结构化环境中部署家用服务机器人，烹饪任务因其高变异性、长序列性和精细操作要求而被视为“皇冠上的明珠”。本文系统性地探讨了如何构建一个完整的管道（Pipeline），使通用机器人能够通过观看YouTube等平台的未经剪辑的烹饪视频，自动提取操作语义与动作序列，并在物理仿真环境SAPIEN中实现可复现的任务执行。

央国企数字化转型中知识工程的重要性从“数据堆积“到“知识驱动“

从"数据堆积"到"知识驱动"——一份有理论、有实战的方法论。2.3 数据 → 信息 → 知识 → 智能。四、实战篇二：基于 RAG 的企业知识问答。#VLA 模型 #具身智能 #人工智能进阶。2.4 为什么是现在：大模型带来的拐点。央国企数字化转型中知识工程的重要性。一、引言：数字化转型走到了哪一步。三、实战篇一：构建企业知识图谱。二、理论篇：知识工程是什么。2.2 知识工程的四层架构。五、落地路

央国企数字化转型中知识工程的重要性从“数据堆积“到“知识驱动“

VLA 模型 #具身智能 #人工智能进阶 #视觉语言动作模型。2.3 数据 → 信息 → 知识 → 智能。四、实战篇二：基于 RAG 的企业知识问答。2.4 为什么是现在：大模型带来的拐点。央国企数字化转型中知识工程的重要性。一、引言：数字化转型走到了哪一步。三、实战篇一：构建企业知识图谱。二、理论篇：知识工程是什么。2.2 知识工程的四层架构。五、落地路径与组织建议。

VLA：驱动具身智能迈向通用的关键引擎

VLA 模型 #具身智能 #人工智能进阶 #视觉语言动作模型。5.1 最小 VLA 的 PyTorch 实现（教学）5.2 使用 OpenVLA 进行真实推理（生产实践）三、为什么 VLA 对具身智能至关重要（理论）VLA：驱动具身智能迈向通用的关键引擎。二、VLA 是什么：从三模态统一说起。3.3互联网知识迁移，放大泛化能力。3.4数据飞轮：仿真与真实高效协同。3.1统一表征，打破"模块鸿沟"3

具身智能规模落地的三大支点：数据集、应用场景与性价比——「十五五」规划如何为具身智能全面赋能？

具身智能要打破“数据缺乏—泛化不够—硬件可靠性不足—场景受限”的负向循环，关键在于以场景开放为突破口、数据回流为引擎、技术底座为支撑，标准引领、同步发力，加快从技术验证走向大规模商业化落地。「十五五」的政策组合拳恰好补齐了这三块短板——数据集行动方案解决“燃料”，实景实训专项行动解决“考场”，模块化标准化与产投机制解决“性价比”。[6] 中国电子报 / 经济日报.《从“能用”到“好用”：具身智能蓄

从“预测下一个Token”到“预测下一个物理状态”——AI的范式革命

从“预测下一个Token”到“预测下一个物理状态”——AI的范式革命。#AI范式革命#大模型Token 预测#世界模型#具身智能。一、Token预言家的高光与局限。四、具身智能：预测即行动。五、虚实融合的AGI路径。三、从概率到因果的跃升。二、转向预测物理状态。

大模型智能体——从模块化架构到自主协作

首先，拆解现代大模型智能体的核心架构，剖析推理、感知、记忆、规划、行动与学习各大核心模块之间的协同机制；为了让推理更可靠，研究分两路：一是“推理时缩放”，用更大算力换更稳的推理，如思维链（CoT）、自洽（多路径投票）、思维树（ToT）、Self-Refine（生成—自评—精炼）；具身智能体则架起“计算”与“物理动作”之间的桥：固定基座机械臂操作、移动机器人导航、自动驾驶（VLA 架构、LMDriv

具身智能的“1万台生死线”：为什么工厂先于家庭迎来机器人

具身智能的“1万台生死线”：为什么工厂先于家庭迎来机器人。#万台生死线#工厂确定性#家庭模糊性#账本对比#工厂先行。一、那道“生死线”：万台交付为何是脱虚向实的门票。四、冰火两重天：工厂账本与家庭账本的残酷对比。三、家庭的模糊性：当机器人面对满地玩具和猫。五、万亿家庭的曙光：必须先跨过工厂这道坎。二、工厂的确定性：在混乱中找标准答案。

具身智能的“1万台生死线”：为什么工厂先于家庭迎来机器人

具身智能的“1万台生死线”：为什么工厂先于家庭迎来机器人。一、那道“生死线”：万台交付为何是脱虚向实的门票。#万台生死线#工厂确定性#家庭模糊性#账本对比。四、冰火两重天：工厂账本与家庭账本的残酷对比。三、家庭的模糊性：当机器人面对满地玩具和猫。五、万亿家庭的曙光：必须先跨过工厂这道坎。二、工厂的确定性：在混乱中找标准答案。

给所有想转Agent开发或者Agent进阶同学的一些建议

这篇文章探讨了从传统开发转向Agent开发的核心挑战和学习路径。主要内容包括： 思维转变是关键：传统开发（确定性编程）与Agent开发（概率性编程）存在本质差异，需要适应从"if-else逻辑"到"Prompt设计+模型推理"的转变，并掌握评估替代调试的方法。 高效学习三阶段： 1刷（1-2天）：建立框架整体认知 2刷（3-5天）：动手实践所有示例 3刷（2-3天）：独立实现强化记忆 学习路线建议

世界模型，是“空中楼阁”还是AGI的“最后一块拼图”？

世界模型，是“空中楼阁”还是AGI的“最后一块拼图”？#世界模型#AGI#物理认知#具身智能#因果推理。三、拼图之重：世界模型与AGI的逻辑锁链。二、现实困境：为何说它是“空中楼阁”一、认知物理学的野心：何为世界模型。四、破土之声：从视频生成到具身智能。五、理性构筑：跨越虚幻走向务实。

企业知识图谱构建实践：从非结构化企业数据到大语言模型理解体系

某供应商2026年提高GPU服务器价格，导致AI训练成本增加。随着大语言模型进入企业应用阶段，企业知识管理正在发生变化。总结：企业知识图谱是连接企业与AI的重要基础设施。拥有完整知识结构的企业，更容易被人工智能理解。这类混合架构正在成为企业知识增强的重要方向。九、企业知识图谱与AI Agent的发展方向。未来企业AI Agent不会只是聊天机器人。五、GraphRAG在企业知识推理中的应用。未来企

共同推动AI从“数字世界”走向“物理世界”

具身智能#数字孪生#多模态感知#transformer。共同推动AI从“数字世界”走向“物理世界”四、工业孪生：虚拟演练，现实执行。一、跨越虚实：智能进化必经之路。二、感知升维：赋予机器物理感官。三、具身智能：AI长出行动躯体。五、生态共建：共筑物理智能未来。

共同推动AI从“数字世界”走向“物理世界

共同推动AI从“数字世界”走向“物理世界”#具身智能#数字孪生#多模态感知#空间智能。四、工业孪生：虚拟演练，现实执行。一、跨越虚实：智能进化必经之路。二、感知升维：赋予机器物理感官。三、具身智能：AI长出行动躯体。五、生态共建：共筑物理智能未来。

信息系统智能体

具身智能学习路径深度强化学习学习路径，是嵌入 / 对接各类信息系统（ERP、OA、MES、数据库、业务平台、管理信息系统 MIS 等）、以大模型为核心，具备能力的软件智能实体。通俗理解：它是现有信息系统的；不再只是被动查询数据，能够理解自然语言业务目标，自动跨多系统完成一整套信息获取、计算、流程操作、报表输出。

AI发展范式跃迁的必经之路

一、从“符号逻辑”到“神经连接”：第一次范式跃迁的启示。三、从“生成式”到“世界模型”：从“造句”到“懂物理”四、从“数据驱动”到“规律驱动”：因果推理的回归。五、从“数字空间”到“物理世界”：智能的终极考场。二、从“单模态”到“多模态”：感知维度的跃迁一。#人工智能培训#知识工程#具身智能#深度学习。