3个颠覆认知的AI学习真相，90%的人都想错了！
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图文教程 2天前 • 168

3个颠覆认知的AI学习真相，90%的人都想错了！

场景化冲突描述深夜11点，小王还在电脑前疯狂搜索"AI工具怎么学"，收藏夹里堆满了各种教程链接，但实际操作时却一头雾水。这场景是否似曾相识？数据显示，超过80%的AI学习者都陷入了"收藏即学会"的陷阱，真正能熟练运用AI工具的人不足20%。 问题核心揭示你以为AI学习就是看教程、记快捷键？大错特错！真正的AI学习革命，是从"被动接受"到"主动创造"的思维转变。那些看似复杂的AI

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魔笔 AI Chat Builder：让 AI 对话秒变可交互界面
图文教程 4天前

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一、背景1.1 AI 对话应用崛起近年来，AI 应用赛道全面“爆发”。在应用开发领域，模型微调、强化学习、智能体（Agent）开发框架等技术快速成熟；与此同时，AI 应用的交互形态也在不断演进，更加多元和复杂。目前，常见的 AI 应用交互形态主要包括：对话类：如在线客服机器人、企业 Copilot；生成类：如文案撰写、代码生成、图像设计生成工具；分析与决策类：如 BI 报表分析、数据洞察工具；

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AI浏览器的正确使用姿势是什么？我从Dia的这90+个Skills里找到了一些好场景
图文教程 4天前

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 最近 AI 行业扎堆做 AI 浏览器，虽然我不太看好这个“入口”的长期价值，但是在把 AI 扔个浏览器自动获取上下文，这个 AI 的使用方法还是非常提效的。人呐，不怕自己不知道某个工具。怕的是，明明知道这个工具，但是不如别人用得好。AI 浏览器在帮助人类高效处理信息这件事上，价值是无限的。但，正确的姿势是什么？全球知名 AI 浏览器 Dia 有一个 Skills 板块，整合了用户贡献的技能提

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ubuntu 本地部署MinerU完成文档解析
图文教程 4天前

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1.系统环境配置(1)检查CUDA环境和GPU状态需要CUDA11.8或以上nvcc --version如无，用下述代码sudo apt install nvidia-cuda-toolkit检查GPU状态和显存(显示的CUDA版本为最高版本)nvidia-smi(2)创建虚拟环境避免依赖冲突先检查自己安装的版本python --versionconda create -n mineru py

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AI将所有生意都卷成了创意产业
图文教程 4天前

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01创意产业，官方通常称为“文化创意产业”，传媒、影视、娱乐、游戏、工艺、设计、时尚、出版、文旅等等，仿佛创意是文化产业的专属。传统创意产业的生意，一般会加“studio”的后缀，意指“兼具创作与生产功能的复合空间”，如film studio（电影制片厂）、photo studio（摄影工作室）、tv studio（电视演播室）、visual studio（可视化工作室）……不知从何时开始，s

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初创公司的增长之道：如何让AI主动推荐你的产品？（下）
图文教程 4天前

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上一篇文章我们总结了AEO专家的心得，这里我们更具体地举例说明，有哪些工具可以帮助我们做AEO，以及如何把关键词拓展为完整的问题。我们思考的重点应该是：1.消费者生活中会搜什么关键词，会如何问问题？ 2.消费者会去哪些平台搜寻？（可能去B站找开箱视频，去小红书上找评价，所以品牌不能只经营单一渠道内容） 3.要写AI偏好的内容，比如用第一手经验和可靠案例，而且内容要直接回答用户提出的问题。可以更

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天猫行业中后台前端研发Agent设计
图文教程 2周前

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本文介绍了一种面向天猫行业中后台前端研发的AI智能体（Agent）系统设计，旨在通过垂直化、多智能体协同和以需求为中心的架构，实现从产品需求文档（PRD）到代码交付的自动化研发流程。文章分析了当前AI辅助编码的提效瓶颈，提出将AI介入点前移至需求阶段，并构建了包含需求分析、任务拆解、代码生成与部署等子Agent的Multi-Agent体系。系统结合ReAct模式与“人在环路”机制保障准确性，采

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告别错别字和退格键！这款AI语音输入法，让你的打字效率倍增（含实测体验）
图文教程 2周前

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1 背景我经常写一些 AI 相关的文章，有一个比较大的痛点，就是打字经常有错别字，经常删除重新打字，导致打字效率也很低。我老婆经常说，你这写了半天打了多少次退格键啊！曾经常试过用输入法中自带的语音输入，发现效果也不是很好，而且尤其在中英文混杂的时候，经常识别错误。也尝试过使用国外比较先进的 AI 语音输入法，但是安装和使用很麻烦，而且需要付费，而且很贵。最近在有中国的 “Prod

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AI自动生成工作流，n8n官方出品
图文教程 2周前

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视频号：黄益贺YouTube / Medium: huangyihe以下为视频内容的文字版AI自动生成工作流果然是趋势。现在连n8n官方都支持了！两个月前，我出了一期视频就是关于AI自动生成工作流的内容。当时还比较麻烦，需要通过MCP的方式，给Claude接上一个n8n的外挂知识库，以及需要一大套提示词去提醒它、约束它。现在人家官方自己就上了这功能。当你新建一个工作流的时候就会

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从人工到AI驱动：天猫测试全流程自动化变革实践
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在AI时代天猫技术质量同学在质量保障方面也不断探索AI在测试全流程提效的落地方案，传统测试工作链条拆解为“需求解析 → 用例生成 → 数据构造 → 执行验证 → 对比校验”五大核心阶段，而我们的目标是通过AI+自然语言驱动，实现全流程自动化、可溯化、可管理化。而最AI参与到测试中来，最主要的目标就是提效，目前几个月的实践下来发现在用例生成、测试数据构造和交易链路数据执行的过程中提效明显，下面

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