被低估的AI+数据标注
在见证自动驾驶汽车熟练穿行于城市街道，或者向DeepSeek提问并获得通畅回复的时刻，我们很少思考这背后真正的支撑力量。 它不仅仅是算法，也不仅仅是算力，而是由数以万计看不见的手完成的数据标注工作。 这些无名英雄正在中国县城的二层小楼中，对着电脑屏幕，点点鼠标，一遍遍地标注车道线、行人轮廓、语言情感，为AI革命提供不可或缺的养料。AI数据标注员"前面有多少智能，后面就有多少人工
短视频内容创作
交付能力的不足是制约AI在企业落地应用的最大障碍
当前AI 技术正以前所未有的速度渗透到企业的各个领域，从客户服务、到数据分析，AI 被企业领导寄予厚望，希望其成为降本增效的利器。然而，理想很丰满现实却很骨感，尽管 AI 技术不断推陈出新，市场上的 AI 产品和解决方案琳琅满目，但很多企业在尝试引入 AI 工具时，遭遇了一个棘手的难题 —— 交付能力不足，这已成为阻碍 AI 在企业落地应用及发挥价值的最大障碍。首先我们来谈一下什么是交付能力。
AI工作流与AI代理：理解两种人工智能模式的本质区别
在人工智能快速发展的今天，AI工作流(Workflow)和AI代理(Agent)成为了两种重要的人工智能应用模式。虽然它们都利用大型语言模型(LLM)来解决问题，但在本质、工作方式和应用场景上存在显著差异。本文将深入探讨这两种模式的区别，帮助读者更好地理解和应用这些技术。一、定义与本质区别 AI工作流(Workflow)AI工作流是一种预定义的序列化流程，在这个流程中，大型语言模型(LLM)和
几分钟内构建一个 iOS 应用：如何使用 Cursor AI 实现轻松开发
即使在 2025 年，产品设计中的设计和开发之间也存在差距。我们在 Figma 等工具中设计的内容与在代码中实现的内容是两回事。根据设计交接的质量以及设计师和开发人员的技能，这种差距可能是微妙的，也可能非常大。当设计和开发都由同一个人处理时，就可以弥合设计和开发之间的差距。但是，这需要编码技能，而 UI 设计领域中没有多少人拥有扎实的技能。2025 年可能是这种现状开始改变的一年，因为有一些
一种使用Cursor高效撰写专利的方法
在专利撰写这个专业性极强的领域，Cursor作为一款智能编程助手，能够显著提升专利文档的撰写效率和质量。下面介绍如何利用Cursor来撰写专利文档的方法：一、利用Cursor撰写专利 第一步：物料准备： 1. 下载并安装Cursor软件，确保已连接到AI服务，官网下载：Cursor - The AI Code Editor 2.给Cursor安装插件：PlantUML 3. 系统依
Claude Prompt：数据可视化专家 - 让复杂数据一分钟内说人话
点击关注⬆️公众号并设星?标，不错过最新内容起源老朋友知道，我一直在探索「隐喻」在prompt创作中的魔力，就像在这篇文章里面探讨的那样：Claude Prompt：概念「转译术」｜用隐喻让抽象变具体，征服你的听众。我原本是想延续这个思路，创建一个利用隐喻来增强视觉呈现效果的prompt。但有趣的是，在不断调试的过程中，我发现自己的思路自然而然地向我的日常工作靠拢了。我的本职工作经常需
来自cursor团队的12条AI编程技巧。
昨天 Cursor 的首席设计师 Ryo Lu（之前在 Notion 也是首席设计师）分享了他对如何用好AI编程的看法。无独有偶，归藏老师昨天也总结了一套实战心法。简单来说，用好 AI 编程助手的关键，在于结构清晰、心里有数，把它当作一个**需要引导和协作的伙伴 (Agent)**，而不是一个会读心术的魔术师~很多人一开始就跑偏了，总想着给 AI 一个模糊的想法，然后期待它能“哐”一下变出完美
AI内容检测的四种方法：AI水印的局限和出路
一、当我们在评估AI内容检测工具的能力时，我们需要考虑哪些因素？（一）技术方面1. 准确性：AI检测工具需要准确区分AI生成内容与人类创作内容，确保低误报和漏报率。除非工具能提供AI生成的概率，而不是简单的二元答案，“误报率1%”在很多应用场景下，如垃圾检测或教育中，可能仍然不够好。2. 抗规避能力：检测工具应该能够抵御故意规避检测的尝试，如文本改写或图片裁剪等常见手段，不容易受到此类攻击影响
【MCP黑科技】AI工具连携作战指南：一个指令全自动搞定！
当我第一次听说MCP时... "哈又来一个装X缩写词"（内心疯狂翻白眼.jpg）但当我发现这玩意儿简直是AI界的万能转换头?——就像手机笔记本通用的USB-C接口一样——我直接跪了！再也不用被各种限定环境的插件和复杂脚本折磨到秃头了...MCP让我秒变AI装备大师 现在我能像搭乐高一样，咔咔几下就组装出自己的AI复仇者联盟！这篇就带大家看看我怎么在：ClineWindSurf偶尔宠幸的Curs
FeedMe：通过AI摘要提升阅读效率
简介什么是 FeedMe ？FeedMe 是一个基于 AI 的 RSS 阅读器，旨在通过聚合和自动生成摘要来重新定义用户的 RSS 阅读体验。该项目可以轻松部署到 GitHub Pages 或使用 Docker 本地运行。主要特点多源 RSS 聚合：从多个信息源获取并整合 RSS 内容，便于用户集中获取信息。AI 摘要生成：自动使用大语言模型（LLM）为文章生成摘要，帮助用户快速了解内容要点。