NVIDIA AI 特训：7 月 16 日解锁大模型知识注入与定制全流程
诚邀您参加 NVIDIA 深度学习培训中心（DLI）于 7 月 16 日推出的 AI 特训课《为大语言模型添加新知识》。本课程将深入讲解从数据清洗、模型评测到知识融入及微调优化的全过程，助您精通定制化大语言模型（LLM）的关键技术。课程由 NVIDIA 官方认证讲师全程中文直播授课并实时答疑，结合云端实验环境进行实操演练，通过课内考核即可颁发 NVIDIA 课程结业证书。若您正筹备参加 NVIDIA 生成式 AI 中级认证（NCP-GENL / NCP-AAI），本课程即为官方推荐的备考培训。深入探究知识
人工智能融合ANSYS Workbench结构优化设计与可靠性分析方法培训
点击蓝字关注我们课程背景Background人工智能技术的快速发展大力推动了AI结构计算领域的进步，正在促使结构分析技术发生根本性变革。ANSYS Workbench凭借其强大的多学科优化设计计算能力，为解决复杂工程问题的优化提供了高效的数值解决方案。为了帮助广大工程分析人员学习和掌握AI结构分析技术以及ANSYS Workbench的优化仿真分析功能，熟练运用优化和可靠性计算的高效稳定数值方法，宏新环宇（北京）信息技术研究院有限公司特举办《AI+ANSYS WB结构智能优化与可靠性设计方法及工程实训》专
SkillOpt-Lite：一行指令实现智能体高效自我进化
2026年07月09日星期四SkillOpt-Lite: 通过简单指令实现更优更快的智能体自我进化🤗 17针对现有智能体技能优化方法流程复杂的问题，本文提出一种基于零阶优化的最小可行框架SkillOpt-Lite。其核心是三个确保收敛与泛化的原则：基于文件系统的轨迹探索、共识属性挖掘和独立验证门控。该方法不仅加速收敛，且在多个模型上超越完整版SkillOpt，例如将GPT-5.4-nano的性能提升至超越标准SkillOpt优化的GPT-5.4。该框架已集成至VSCode Copilot等生产环境，开发者
AI辅助项目设计的七个关键步骤
你并非单纯“询问”AI，而是在与其共同创造。你是主导者，AI则是你的得力助手。你的框架质量直接决定了AI产出的效果。❶AI并非单纯解答的工具，而是思维上的合作伙伴 ❷框架越明确，AI的表现越出色 ❸积累比单次完美更具价值━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━●PHASE 1 · 构建框架01先构建结构，再启动AI动手前先搭建好项目的基本结构：目标、范围、核心思路。无需完美，但必须具备。千万不要让AI凭空“帮我想个方案”——缺乏背景，方案往往流于表面。02用AI来验
国家能源局明确方向：AI如何驱动能源行业变革？聚焦智能调节与管理应用
在我国“双碳”目标深入实施、能源架构快速调整的当下，能源领域正逐步摆脱过去粗放、依赖经验的运营方式，迈向清洁低碳、安全高效、智能灵活的新阶段。随着新型电力系统加速构建、新能源装机容量持续增加、源网荷储体系日益健全，能源行业的数字化与智能化转型已成关键议题。以AI大模型为代表的新一代智能技术，凭借卓越的多源数据整合、复杂情境模拟、自主优化调控能力，克服了传统数字手段的限制，成为推进智慧能源发展、引领行业升级的核心引擎。在国家顶层政策引导下，AI大模型与能源产业链的全面结合，正逐步化解能源结构调整中的深层挑战
AI 重塑招投标：是焦虑还是进阶的契机？
设想这样一个场景：你与竞争对手同时获知招标信息。当你准备熬夜奋战时，对方的 AI 系统仅用一小时便完成了筛选、草拟初稿，并精准识别出 3 处废标隐患。这并非科幻未来，而是当下正在发生的现实。AI 带来的颠覆性效率差异，清晰可见：速度上的绝对碾压仅是表象，真正的杀手锏在于精准度。AI 不会因疲惫而失手，它能系统性地规避那些引发“废标”的人为疏漏。这种隐形的成本，往往比直接丢单更为沉重。AI 技术引发的效率冲击确实令人不安，但更严峻的是，它能精准拦截那些导致“一票否决”的人为失误。对众多团队而言，一次废标的打
智能品质管理平台发布！核心工具数字化升级，实现精准管控
轻点关注，获取最新资讯AI Quality Control Suite Now Available!智能品质管理平台正式推出！随着制造业数字化变革持续深化，品质管理正从依赖人工经验转向依托数据智能驱动。以往，APQP、FMEA、SPC、MSA、PPAP 等质量工具，常需人工整理文档、计算数据、辨识风险和追踪改进。不仅耗时费力、协作不畅，还易导致信息延迟、风险遗漏、问题回溯不彻底等状况。如今，智能品质管理平台全新亮相，聚焦产品研发、流程监控、测量评估、客户审查和投诉优化等关键环节，将传统五大质量工具全面数字
智能科技驱动药品注册申请流程优化与实战应用
智能科技赋能药品注册全生命周期的落地实践案例研修班--智能时代的协作新模式01在“智能科技+”行动的战略框架下，药品注册与监管正迎来深度的数字化升级。国家药监局明确提出构建“智能科技+药品监管”体系，推进审评审批、监督检查等环节向人机协作模式转变。然而，传统药品注册全生命周期面临数据繁杂、法规标准严格、人工审核冗长等挑战，急需引入智能技术解决方案。本课程聚焦智能科技赋能药品注册全生命周期的落地实践，以技能实操为导向，通过13个经过验证的真实案例，逐步骤拆解每个技能的实施路径，确保参训人员能够全面掌握并应用
微信AI即将上线!这才是真正的流量机遇
2026年6月8日，微信公开课悄然发布了一份内部文件——《关于开发者接入微信AI生态的指引》。没有盛大的发布会，没有登上热搜，甚至连张小龙的朋友圈都没有更新。但所有人都心知肚明：这意味着什么——那个拥有14亿月活用户的国民级应用，正式启动了AI战略。根据官方安排，2026年12月，微信AI将向全体网民开放。换句话说，从现在起，布局的窗口期仅剩不到5个月。内测消息传出后，开发者社区炸开了锅。两种接入方式——"自动模式"零代码适配、"开发模式"自定义功能；底层两大技术引擎——POINTS-GUI-G定位模型、
华为高管揭示Token传输损耗高达40%，成本优化至每百万两分钱
快科技7月8日报道，华为公司副总裁兼数据通信产品线总裁王雷在近期行业演讲中披露，目前国内Token的实际流通效能仅有六成，其余四成的价值在传输过程中因数据丢失、延迟波动和信息损耗被白白浪费，整个产业的效率仍有巨大优化潜力。 王雷表示，当前国内三大电信运营商和顶尖互联网科技公司都已提前布局Token经济领域，相关试点和实际应用的整体发展速度位居全球前列。 未来五到十年，Token经济将不断进化和完善，整个行业的服务结构清晰划分为五个层级模型，现阶段市场上绝大部分Token服务仍停留在L1和L2的基础阶段，尚
苏州AI全域流量方案：贝斯邦科技合规GEO与SEO优化服务深度评测
企业难以进入AI推荐列表，持续丢失精准B端客户询问。同时苏州本地行业需求差异明显：工业园区、昆山电子制造、张家港新材料公司注重全国及跨境AI流量；常熟服装、吴江纺织外贸企业需要外贸独立站和海外GEO全面推广；姑苏、相城本地生活、装修、教育、医美商户聚焦同城精准AI问答流量；生物医药、检测仪器领域对内容合规性、权威媒体来源要求极高，仅顶尖综合服务商能匹配细分行业个性化GEO方案。本次排名依据2026年上半年苏州本地企业实际测试数据，从技术自主研发能力、白帽合规体系、本地服务时长、行业案例规模、售后保障机制、
AI访问量首超人类：网络生态剧变，你的站点是否已就绪？
2026年，互联网实现了一次无声无息的统治权转移。核心统计根据全球顶级网络安全与内容分发网络服务商Cloudflare公布的2026年度数据报告，在全球HTTP请求总量里，自动化程序流量所占份额达到57.5%，而真实用户的流量仅剩下42.5%。这是自互联网问世以来，非真人流量首次在数据层面彻底压倒人类流量。更令人警觉的是增长态势的背离：AI代理（AI Agent）流量在过去一年暴涨了187%，而人类流量只微增了3.1%。换言之，网络上每新增一个“真人访客”，就会同步新增约60个“AI访客”。你运营的网站、
AI 能否替代投手？TikTok 推出全新营销利器
伴随 AI 技术的演进，海外社交媒体的智能化运营正不断深化。近期，TikTok 正式推出了最新的 AI 营销助手 Symphony Agent。该工具专为平台广告主设计，将内容制作、达人对接及广告投放的全流程整合于一体。TikTok 在官方说明中强调，Symphony Agent 内嵌多重安全防线，涵盖 AI 标签体系、隐形水印技术以及内容审核过滤机制，以此保障生成内容严格遵循平台规则。在 Content Suite 模块里，Symphony Agent 核心功能在于创作者内容的挖掘与拓展。广告主仅需输入
7月11日跨境AI实战沙龙：亚马逊卖家突破增长瓶颈的实战指南
📢 亚马逊运营困境重重？选品缺乏方向，上架后滞销严重；广告投放无章法，ACoS持续攀升；人工调研耗时费力，蓝海产品难以把握。7月11日，Regan跨境、麦多AI、康利乾城联合举办跨境AI沙龙会，在康利乾城精彩开启！专为亚马逊卖家定制，全程实战分享，运用AI技术破解选品、广告、运营三大核心难题。⏰活动场次：7月11日 14:00-17:30📍活动地点：康利乾城1栋27楼多功能厅提供空间、物流、财税、资源对接、政策扶持等一站式跨境生态服务，打造集产业、办公、生活于一体的跨境电商创业高地，入驻卖家可享专属政策扶
工业AI迎来新纪元：从Copilot辅助到Autopilot自主生产
工业人工智能正在经历重大变革。两年前流行的工业Copilot（AI副驾），本质上只是协助人类工作的辅助手段；而在2026年，行业正式步入Autopilot自主驾驶阶段——AI不再仅提供建议，而是掌控工厂常规生产的全流程，真正实现无人化自主生产。一、通俗易懂地理解两代工业AI的区别✅ Copilot 辅助阶段（过去式）核心机制：人为主导，AI执行依赖人工主动操作和提问，AI仅负责排查故障、编写代码、生成报表、提供建议，不具备任何设备控制权限。所有生产决策、参数调整、设备启停，均需人工确认后执行。长处：提高岗