算力驱动AI实践|重庆人工智能学院平台培训圆满收官
❖6月4日，重庆人工智能学院携手重庆数字资源集团圆满完成了算力服务保障平台第三期专项技术培训。本次培训面向学院在读学子敞开大门，学员们热情高涨、踊跃报名，借助国产算力平台实现了从理论认知到全流程实操的跨越式学习。技术专家授课现场培训采用"理论授课+代码实操+现场排错+真机演练"四位一体教学模式，紧密围绕国产AI算力落地、大模型训练与工程化部署等产业实际需求，结合学员课程学习与科研创新项目具体场景精心设计课程体系。重庆数字资源集团的技术专家从国产芯片基础能力出发，系统阐述了"阿里平头哥训推一体芯片"的硬件参
新书速递：《AI 智能体应用开发》抢先看
本书亮点（1）由西电博导鲍亮、西邮博导崔江涛、西交博导李倩、中国煤科博导范涛联袂打造。（2）研发垂直领域智能体缺乏理论支撑？缺少实战范例？阅读本书即可解决！（3）梳理智能体基本概念，涵盖感知、记忆、知识、情感、推理、工具及协同等核心能力。（4）深入解析智能体开发流程、应用参考架构及应用设计模式等工程落地技术。（5）完整呈现深度研究、数据分析、数据科学、决策优化、机器视觉等五大垂直场景智能体的开发全流程。（6）随书附赠示例代码、PPT 教学课件及读者交流微信群。编写宗旨本书全面构建 AI 智能体应用开发的全
声控手指机器人：AI智造营，让声音操控开关
神气兜兜专注于研发适应人工智能时代的科技创新教育产品、课程、教学活动及整体解决方案呵护孩子的好奇心与探索精神激励孩子成长为人工智能时代的创造者不再动手！只需发声，AI手指机器人就能帮你搞定开关！💡 试想一下，当你行动不便，或者躺在床不想动时，只需轻声发令，一个贴心的“AI手指”就能帮你完成关灯任务！这不再是遥不可及的科幻，而是即将由你亲手实现的现实！神气兜兜隆重推出《AI声控智造：手指机器人》项目式课程！这不仅仅是造出一个机器人，更是从零开始体验“产品”全生命周期的过程。🚀 课程特色：从理论到实践，用AI
65 行配置让 AI 编程准确率飙升至 94%，18 万开发者力荐
背景与痛点当前主流的 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor 等）在实际应用中，常暴露出随意臆测、代码冗余、改动幅度过大以及缺乏自我验证等弊端。这些缺陷直接导致生成的代码质量参差不齐，实际可用性大打折扣。核心解决方案GitHub 仓库 multica-ai/andrej-karpathy-skills 内包含一份名为 CLAUDE.md 的文件，全长仅 65 行。该文件基于 Andrej Karpathy 对大语言模型编码常见误区的洞察，高度概括了 4 条核心行为准则。目前，该项目已收获
解决AI编程混乱的28个技巧：GitHub高星项目解析
↑阅读之前记得关注+星标⭐️，😄，每天才能第一时间接收到更新大家好，我是杰克王，AI 算法 6 年老兵。你有没有遇到这种情况：让 Claude 或 Copilot 帮你写功能，它噼里啪啦写了一大堆，你一看，完全不是你想要的东西。重新说一遍，它又误解了。再来一遍，还是跑偏。最后你发现，自己花在"纠正 AI"上的时间，比直接自己写还多。今天我要介绍一个项目，能直接解决这个问题。不是什么神奇的大模型，就是 28 个 Markdown 文件。截至 2026-05-19，它在 GitHub 上攒了
AI 协作新范式：9.7k Star 中文指南解析上下文与元方法论
一种典型的 Vibe Coding 困境十分常见：你指令 AI 完成某项功能，它顺利交付。接着你要求它开发下一个功能，结果在过程中破坏了之前的成果。当你指出问题要求回滚，它在修复时又引发了新的故障。最终，你耗费数小时，仅仅是在处理由 AI 自身引发的混乱。许多人将此归咎于"AI 智力不足"或"提示词撰写不当"。然而，该项目指出事实并非如此。上下文是 Vibe Coding 的首要基石，输入混乱，输出必然糟糕。若你提供给 AI 的上下文模糊不清、杂乱无章且缺乏结构，其输出结果
新品速递 | AI 赋能控制原理系列教学方案
产品概览AI+ 控制原理系列实训装备，涵盖智能倒立摆与智能球杆系统，聚焦控制领域中典型的高阶、非线性、强耦合及不稳定被控对象。其核心教学目标在于为控制类核心课程搭建从理论至工程、从仿真到实物的全链路实践桥梁，助力学生精通控制理论建模、算法构建、系统调试及工程验证的全流程技能。作为新工科背景下的升级之作，该系列不仅适用于自动控制原理、现代控制理论、控制工程基础及智能控制等课程实验，更支持基于人工智能的深度强化学习控制实验。整个实践教学过程深度融合数理建模、软件仿真与实物部署，彰显工程教育特色，推动控制科学迈
AI学院开展'人工智能+'专题学术讲座
5月12日下午，由科研处主办、人工智能学院承办的'人工智能+'学术报告会（第7场）顺利举行。本次报告会特邀吉林大学正高级工程师、吉林省吉创科豹科技有限公司总经理康冰担任主讲嘉宾，作了题为《人工智能框架下的实践教学、学科竞赛、科技开发和成果转化路径探索》的专题分享。学院全体教师参与了此次报告会，会议由副院长张凯主持。康冰凭借自身丰富的从教与创业经验，深入解读了在文科环境中培育工科人才的挑战与成就。他坦诚面对实践教学中'脏累'的实际情况，倡导'细致做事、稳住心态、以点带面'的教学思路。他强调，需要静心打磨每个
RAG工程实战：Naive RAG流程详解
在深入实践之前，我们有必要重申 RAG 的基本原理，这将指导我们在后续的工程开发中做出恰当的技术决策。数据是 RAG 运行的驱动力。输入低质量数据，必然导致输出低质量答案（Garbage In, Garbage Out）。这构成了 RAG 的关键所在。如何使计算机识别“苹果”与“水果”之间的关联性？其根本在于向量的运用。接下来，我们将利用 Python、LangChain 以及 HuggingFace 的开源模型，搭建一个完整的、可在本地运行的 Naive RAG 索引和检索系统。这段代码完整地展示了数据
AI智能体构建实战指南：从零起步打造完整系统
欢迎加入这场AI智能体构建的实战之旅！无论你是毫无经验的新手，还是具备一定技术基础的开发者，本指南都将引领你从原点出发，循序渐进地搭建一个高效的AI智能体系统。我们即刻启程！【资料获取方式详见文末】一、AI智能体构建全览本指南由三个核心篇章构成：认知与基础、AI原生基础设施、以及智能体。每个篇章都囊括了多个关键议题，旨在为你构建完备的知识框架与实操指引。二、第一篇：认知与基础在着手构建AI智能体之前，我们有必要掌握一些基础理论。此部分内容涵盖大模型技术全景、其运行机制、注意力机制、基于人类反馈的强化学习、
AI工程实战：从能力管控到交付落地
先聊几句实在话。近年来AI演进速度惊人，许多人一接触就被各类排行榜、流行术语和演示视频牵着鼻子走。今日某框架爆火，明日某智能体走红，后日又冒出新协议、记忆机制、浏览器调用、多智能体系统等概念。若整日追逐这些表面资讯，便会陷入一种误判：仿佛一切都在变，以至于不知从何入手，更辨不清哪些才是真正具备价值的核心。但我自身的感受愈发清晰：真正关键的，并非多记几个模型名称，也不是多看几场技术秀。真正重要的要素，实则聚焦在四个层面：因此若你问我：面对飞速迭代的AI技术，究竟该从何处着手学习？我的回答并非"先学最热门的模
边缘视觉AI实战：解码推理传输全面解耦
在安防AI的实际部署里，我们意识到：模型准确度往往不是短板，真正的决胜点在于工程实现。当场景从单路检测扩展到高密度人群监控、异常行为识别及火灾预警等复杂实时任务时，系统必须兼顾低延迟、高稳定性与动态切换。然而，传统方案往往止步于“能用”，上线后常遇卡顿、断流及资源泄漏等隐患。症结在于：视频采集、模型推理与前端传输高度捆绑，缺乏有效的调度策略与生命周期管理。RTSP流不稳定时，推理线程易卡死；切换流时旧资源未回收，致内存不断攀升；Web端连接无序，加剧了系统的不稳定性。为破解上述难题，我们开发了aiva_r
AI每日要闻第8辑|特斯拉AI5芯片设计完成、Allbirds转投AI算力、奇点智能大会沪上揭幕
每日清晨7:30，为你精选AI领域值得留意的三则动态。今天是2026年4月17日，周五。事件概要：马斯克于4月15日公开宣布，特斯拉新一代AI芯片AI5已完成流片设计，方案已交付代工厂，预期2027年投入量产。该芯片将由三星与台积电分别在其美国本土工厂制造，是特斯拉实现算力独立的关键举措。性能细节解析：单芯片性能：对标英伟达Hopper架构（H100等级）双芯片性能：接近英伟达Blackwell等级整体性能跃升：相比现有AI4芯片，性能提升约40倍成本与功耗优势：功耗及成本均优于同等级竞争对手AI5将成为
Rust与AI技术沙龙|系统编程携手人工智能，将开启怎样的新篇章？
近年来，人工智能正深刻改变着软件产业的各个层面。与此同时，Rust这门兼具高性能与高安全性的系统编程语言，也逐渐成为搭建新一代技术底座的优选方案。那么，当Rust与AI相互融合，将催生出哪些全新机遇？我们诚挚邀请您亲临现场，共同探讨这一话题。由Kong倾力打造的Rust与AI技术沙龙，定于4月25日下午盛大开启。本次聚会集结了来自产业前沿与学术界的资深工程师与开发者，聚焦：展开深度分享与思想碰撞。https://hdxu.cn/1GZqL这不仅仅是一次技术交流，更是一场关乎未来技术走向与工程实践的深度对话
AI大模型浪潮下，MCU开发怎样真正借力AI
随着 AI 在编程领域不断走向成熟，MCU 与嵌入式软件工程师的工作方式，也在不知不觉中发生转变。当一个新需求出现时，以前通常是 leader 或研发负责人先把需求拆开，我们只负责其中某一部分的落地；而在 AI 进入开发流程之后，你可以把 AI 看作一个非常聪明、但工程实战经验不足的初级工程师，甚至像是团队里一下子多了几名实习生——你需要一步一步地带着它完成任务。这个过程并非浪费精力，恰恰相反，当你开始以这种方式与 AI 配合时，你关注的重点会从“某一行代码该怎么写”，转向“系统应当怎样拆分、任务该如何分