老贾的AI世界
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个人简介:我是老贾,一名资深的GEO优化专家。专注于AI获客,让你的品牌被AI推荐,感谢您的关注!(微信号:laojiaai888)

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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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AI对未来的商业竞争会产生什么样的影响?

从搜索时代到AI时代,商业竞争的本质已经改变。不再是谁出现得多,而是谁说得对,不再是流量为王,而是权威为王,不再是曝光制胜,而是引用制胜。当用户把决策权交给AI时,企业面临的不再是如何获得更多曝光,而是如何成为AI信任的答案来源。那些被AI引用的企业,会获得持续的精准客流;那些不被AI引用的企业,会从市场中消失。这不是预测,而是正在发生的现实。
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博文更新于 2025.11.13 ·
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掌握RAG系统的七个优秀GitHub存储库

检索增强生成(RAG)的生态系统在过去几年中迅速崛起。如今,互联网上涌现出越来越多帮助开发人员构建RAG应用程序的开源项目。而RAG是一种通过外部知识源增强大型语言模型(LLM)的有效方法。因此,本文将介绍一些掌握RAG系统的优秀GitHub存储库。在详细介绍之前,首先简单了解一下RAG及其应用程序。RAG管道的工作流程如下:•系统检索文件或数据;•检索对完成用户提示上下文有帮助或有用的信息;•系统将这些上下文信息输入LLM,以生成准确且符合上下文的响应。
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博文更新于 2025.11.09 ·
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如何使用n8n构建AI工作流

对于偏好自托管的用户,可通过npm(Node Package Manager的缩写,是 JavaScript 生态中最常用的包管理工具,主要用于安装、管理和共享代码库(即 “包”)。在此过程中,用户将了解如何完成 n8n 的设置、添加人工智能智能体节点,以及实现各节点间结构化数据的传输。在触发节点后点击 “+” 图标,添加AI智能体节点。执行完成后,可点击Google日历节点,在结果面板中查找“htmlLink”字段,该字段包含指向所创建日历事件的直接链接,用户可通过该链接在浏览器中查看事件详情。
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博文更新于 2025.11.05 ·
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为何99%的企业AI集成尝试遭遇失败,又该如何成为那1%?

Gartner数据显示,到2027年,优先为高管提供AI教育的组织将比无所作为的组织获得20%的业绩提升。微软最新工作趋势指数发现,82%的企业领导者认为AI技能对员工至关重要,而60%的员工则表示他们缺乏必要的AI知识。谁能将AI素养视为一项基础技能,并为团队提供工具、培训和创新自由,谁就能在未来的市场上蓬勃发展。面向未来的业务不仅要应用AI,更要善于赋能员工和团队,借此保持发展并取得成功。通过精心构建伦理、结构与程序方面的护栏,组织可以启动负责任的AI实验,进而借助AI技术创造持久价值。
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博文更新于 2025.10.22 ·
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为何上下文成为人工智能领域的“新贵”:从 RAG 到上下文工程

一项覆盖1400余篇人工智能领域论文的最新分析,揭示了一个关键认知偏差:行业长期聚焦于模型规模扩大与上下文窗口延长,但研究表明,当前人工智能系统已具备理解复杂信息的能力,核心瓶颈并非“模型智能程度”,而是“如何向系统输入有效信息以构建优质上下文”。未来,人工智能应用的价值提升路径将发生显著转变:不再依赖更先进的模型或更复杂的算法,而是通过“更精准的上下文构建”,释放现有模型的决策潜力,实现更高的可靠性与商业价值。例如五年前的监管规定虽语义相关,但若已失效,则需排除或降低其优先级,避免上下文偏差。
原创
博文更新于 2025.10.14 ·
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你使用的Nano Banana安全吗?

印度一名使用Nano Banana的用户Jhalakbhawani在Instagram上发帖称,在使用Nano Banana将她的自拍照变成复古的宝莱坞风格纱丽图像之后,发现人工智能在其左手上添加了一颗原图中根本不存在的痣。”的研究发现,不同的人工智能图像生成模型的能耗存在巨大差异。大型后端基础设施支持:生成式人工智能工具依赖于配备GPU/TPU的高性能服务器集群,这些设备不仅在执行计算时消耗大量电力,还需额外能源用于冷却、数据传输与存储维护,多重能耗将持续累积。这会引发不健康的攀比和自尊问题。
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博文更新于 2025.10.11 ·
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利用AI工具,超越代码实现软件架构

本文将探讨如何运用AI辅助实现软件架构现代化,结合具体示例展示AI如何协助达成这一目标,包括提供一致且正确的架构建议、帮助软件团队逐步从遗留系统的泥潭中抽身出来。本文将探讨如何运用AI辅助实现软件架构现代化,结合具体示例展示AI如何协助达成这一目标,包括提供一致且正确的架构建议、帮助软件团队逐步从遗留系统的泥潭中抽身出来。通过使用架构感知、基于运行时的上下文来生成高效、一致且精确的提示词,AI有望帮助大家克服遗留技术债、提高代码模块化水平,最终建立起可扩展、云原生的现代化系统。
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博文更新于 2025.10.10 ·
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AI大模型为何会产生幻觉?

幻觉是语言模型及其用户的祸根,指语言模型产生的看似合理但实际上错误的陈述。这些幻觉之所以存在问题,是由于它们会削弱用户信任、传播错误信息,并误导下游决策,即使输出的可信度很高。在用户无法轻松验证声明(技术答案、医学或法律摘要、数据分析)的情况下,这些幻觉尤其令人困扰,因为自信地传递错误信息会掩盖潜在的不确定性,从而将小小的建模错误变成潜在的重大失败。本文就语言模型幻觉的成因和持续性提供了几个富有洞察力的总体启示,我们将逐一探讨其中的五点。
原创
博文更新于 2025.10.08 ·
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免费分享15个Nano Banana图像创作的提示词

本文介绍了谷歌的图像生成模型Nano Banana(Gemini 2.5 Flash Image),分享了10个图像生成和5个图像编辑的提示词,旨在帮助用户充分发掘其潜力,并提供了使用技巧,鼓励用户发挥创造力。​近期,社交媒体平台上涌现大量关于“纳米香蕉”(Nano Banana)的推文、帖子和视频内容。Nano Banana是谷歌公司最新推出的一款图像生成模型,其性能表现卓越,名副其实。无论是创建还是编辑图像,Nano Banana都能输出令人惊叹的视觉效果。
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博文更新于 2025.09.29 ·
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十分钟教你用Kimi制作精美的PPT!

对许多人来说,制作PPT是一项既耗时又费力的任务。最新推出的Kimi Slides可以解决这一难题。它完全免费、操作简单,不仅支持一键生成可下载的PPT,还能采用现有数据灵活生成PPT。虽然存在模板有限等局限,但可以快速生成可以编辑的初稿,为用户节省大量时间。​对许多人来说,制作PPT是一项既耗时又费力的任务。从挑选合适的模板、确定每页PPT的文字量,到调整动画效果、反复校对排版……这一过程繁琐又耗时,令人疲惫不堪。无论是产品经理、软件工程师还是内容创作者,都曾为制作PPT而困扰。
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博文更新于 2025.09.23 ·
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每周有超过七亿人使用 ChatGPT!他们究竟在用它做什么?

请将[具体内容,如某篇行业报告/某场学术演讲]的核心内容,提炼为[X个,如3个/5个]要点,确保语言风格符合[目标受众,如企业管理者/学生群体]的阅读习惯。ChatGPT的应用场景已突破“专业工具”的单一定位,逐步渗透至日常学习、生活、娱乐等多元领域,无论是20岁的学生、30岁的职场人,还是更高年龄段的用户,都能从中找到适配的功能。数据证明,它既是提升工作效率的“助手”,也是陪伴生活的“伙伴”,其应用边界正由用户需求不断拓展,而非技术本身所限制。
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博文更新于 2025.09.21 ·
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担心AI会抢走工作岗位?工作的新趋势已经到来!

生成式人工智能对不同层级员工的影响呈现显著差异,各级人士应如何应对?无需再深陷“人工智能将取代所有工作”这一普遍且片面的争论。现实图景并非如此简单,其潜在影响甚至更为值得警惕。一项最新研究揭示,生成式人工智能对不同层级员工的影响呈现显著差异,其中,初级职位所承受的冲击最为剧烈,这一变化正深刻重塑职业发展阶梯的起始环节。这篇题为《生成式人工智能:基于资历的技术变革》的研究论文,以海量数据为支撑展开深度分析。其数据样本覆盖2015年至2025年间美国28.5万家企业,涉及6200万名员工的职业动态。
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博文更新于 2025.09.19 ·
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​​AI一体机的真正王牌,根本不是芯片?​

AI一体机的软件生态就像是一个智能工具箱,提供了从底层驱动到上层应用的全套工具。开箱即用:省去复杂的软件安装和配置过程性能优化:充分发挥硬件性能,提供极致体验易于管理:提供完善的管理工具,降低运维成本安全可靠:内置安全机制,保障系统稳定运行了解AI一体机的软件组成,有助于我们更好地选择和使用这些智能工具。无论是技术人员还是业务决策者,都能通过这些软件工具,快速构建自己的AI应用能力。我是老贾,一名AI行业的“老司机”。深耕「AI一体机」领域,说大厂视角,讲小白人话。欢迎关注,了解更多AI一体机干货~
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博文更新于 2025.09.17 ·
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大家知道AI是如何“假装”成人类的吗?

很多人对于AI聊天机器人存在着根本性误解。AI生成的结果并不必然特殊、权威或者准确,而且在很大程度上取决于用户如何引导对话。作为预测机器,它们擅长的不是契合现实,而是生成最适合问题的“套路式”答案。最近有个趣闻:一位女士在邮局排队时跟工作人员争执起来,原因是ChatGPT说邮政网站上公布了“保价承诺”,但实际上这只是AI的幻觉。而相较于信任面前的邮政人员,这位女士显然更相信AI的建议——AI在她眼中不只是文本生成器,更像是“带来神谕的使者”。也就是说,很多人对于AI聊天机器人存在着根本性误解。
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博文更新于 2025.09.15 ·
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将人工智能添加到日常工作流程中的九个顶级Chrome扩展程序

目前,Chrome应用商店中有数百个人工智能扩展程序,因此选择合适的扩展程序是一项艰巨的任务。本指南将介绍一些2025年最佳的免费AI Chrome扩展程序,它们正在重塑人们在线工作、写作、研究和沟通的方式。本文介绍了2025年流行的9个顶级采用人工智能的Chrome扩展程序,它们能提高人们在工作、写作、研究和沟通方面的效率。本文解释了采用Chrome扩展程序的必要性和选择标准,而将人工智能与工作流程相结合,将会塑造未来的生产力。
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博文更新于 2025.09.04 ·
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DeepSeek V3.1:低调发布,重磅发声

E.M. Forster所著的《看得见风景的房间》(A Room with A View)小说被用作以下提示的输入。这本书的长度超过6万字。可以在Gutenberg找到这本书的内容。“用结构化的提纲总结要点。DeepSeek V3.1是那种能够改变对话的版本。其开源,参数规模庞大,并且不将用户拒之门外。用户可以现在就可以下载、运行并试用它。对于开发人员来说,这是一个突破长上下文摘要、推理链和代码生成限制的机会,而无需完全依赖于闭源API。
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博文更新于 2025.08.26 ·
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2025 年过半,RAG 领域进展如何?这份报告为你深度解析

2025 年过去这半年中,RAG 虽然没有出现颠覆性的技术突破,但它与智能体的协同已成为核心发展方向。在企业级应用中,RAG 作为智能体长期记忆的基础,具有不可替代的作用。而 RAG 技术瓶颈的突破,并非一蹴而就,需要依赖基础设施与模型的共同进化和发展。我们有理由相信,随着技术的不断进步,RAG 将在 AI 领域发挥更加重要的作用,为各行各业带来更多创新和价值。
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博文更新于 2025.08.27 ·
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人工智能的局限性:人工智能无法企及的领域和任务

虽然人工智能取得了非凡的成就,但并非万能。在创造力、伦理、判断、情商、身体感知、领导力等方面,人工智能的能力远不及人类。虽然人工智能仍在不断发展,但在一些关键领域,人类的重要作用仍然不可替代。从图像识别、语言翻译到在国际象棋比赛中击败人类,人工智能如今取得了非凡的成就。然而,人工智能并非万能,其在一些关键领域和任务上的能力仍远逊于人类。目前的人工智能系统是“狭义”的专家,擅长解决定义明确的问题,但在需要常识、创造力或情感理解的情境中却难以应对。
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博文更新于 2025.08.15 ·
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麦肯锡如何围绕AI有效地重塑业务

本文通过介绍麦肯锡的生成式AI平台--Lilli,概述了麦肯锡如何围绕AI有效地重塑其业务。在人们还在考虑如何将人工智能(AI)用作一种提高效率的新工具,发挥其潜在的能力与适用场景时,麦肯锡已经开始采取不同的方法,围绕着AI重建其整体商业模式了。麦肯锡正在使用人工智能来全面重塑他们的运营,并建立了一个能提供对现实世界可衡量结果的系统。这一业务重塑与转型的核心是麦肯锡的生成式AI平台--Lilli。它如今已是45,000名专业人士开展合作、获取知识、并且为客户创造价值的主要驱动力。
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博文更新于 2025.08.08 ·
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研究人员发现奇怪现象:思考时间越长,大模型越笨

研究人员在周二发表的论文中写道,“我们构建的一系列评估任务发现,延长大推理模型(LRM)的推理长度会降低其性能,即计算量与准确率间存在反比例关系。Anthropic一项最新研究表明,AI模型耗费更长时间“思考”后表现未必更好,在某些情况下性能甚至会显著下降。这一发现,挑战了AI行业推理浪潮的理论根基。这项由Anthropic公司AI安全研究员Aryo Pradipta Gema及其他几位研究人员主导的项目,发现了所谓“测试时计算反比例”迹象,即延长大语言模型的推理长度实际上会降低其在多种任务中的表现。
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博文更新于 2025.08.05 ·
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