快速构建AI开发环境：Anaconda/Minconda高效配置与实战指南
前言“0基础学AI医疗特辑”每篇文章都分为基础版和幼儿园宝宝版，幼儿园宝宝版在后面哦基础版Anaconda安装与使用写Python代码需要：1、编辑器完成代码书写的工具2、解释器解释器就是我们在上步安装的 python 可执行文件，在 windows 中它是python. exe，在 Mac / Linux 中它是名为 python 的可执行文件3、包管理工具管理pytho
GPT将会对网络内容创作
AI as Me：我用Monica打造了一个比自己还了解自己的AI分身！
AI居然比我更懂我自己？！"你现在是黄叔，今年40岁了，你有些焦虑，应该如何应对这种焦虑？"昨天，我把这个问题丢给了Monica（一个AI助手），结果它的回复直接让我惊掉了下巴：像不像一位了解多年的老友！随后，它又以"AI版黄叔"的身份给出了一系列应对建议：这种体验，我的一位群友形容得特别传神："每次都有人提着探照灯帮我照一下的感觉，点我一下：你要做的事情是xxx这些"这已经不是简单的AI助手
做AI产品两年，我得出的实操经验
前段时间我去QCon北京全球软件大会分享了一个专题：AI时代的新范式：如何构建AI产品？观众反响特别好，想着要不把分享的内容公开出来，所以整理了这篇文章。本篇内容是对我过去两年时间，做了无数个AI产品demo的一个阶段性的总结，主要聚焦这三个方面的经验：为什么AI产品这么难做？提示词工程被极大低估AI 产品团队如何构建谨小认知，仅供参考。写给所有AI路上的朋友们。简单自我介绍，我是ONE2X
又见2050：用AI重塑产品工作流
Hi，我是银海。你身边的AI产品经理，陪你解决每一个真实问题。又到了一年的 2050大会。今年，对我来说意义尤为不同 —— 不仅作为一名参与者，更作为一名分享者，参与了两场主题分享。近期，我也会把这两场活动的内容整理同步给大家，主题分别是：用AI重塑产品设计的工作流（WaytoAGI专场）AI让所有有创造力的人被看见（Datawhale专场）今天，先想和大家聊聊其中一个主
中小企业 AI 省钱攻略：算力租，算法买，人才组，数据场景自己建
企业导入AI能力，通常绕不开“算力、算法、数据、场景、人才”这五个关键要素。先看懂 AI 五要素的 “底层逻辑”可以把它们想象成盖房子：算力：像 “电力 / 能源”，是最底层的支撑。不管盖啥风格的房子（对应 “算法 / 业务”），都得用电；AI 里，不管是简单的客服机器人，还是复杂的大模型，所有算法跑起来都得靠算力。它的特点是通用性极强—— 就像芯片、服务器这些算力载体，只要和 AI 沾边，不
EasyDoc：将你的文档变为 AI 友好格式的万能神器
我们正站在一个路口的拐角——内容的「人机分野」正在模糊。在ChatGPT 出现之前，互联网上的内容，基本都是面向人类的，追求的是视觉美感、阅读体验。但这些对AI 模型来说却是噩梦——HTML的层层嵌套、PDF的复杂排版、Word文档的格式标记……在我看来，最终的信息世界将会是面向AI 的世界——内容是为AI 准备的AI Friendly 的结构化数据。All for AI.但现在还不
小白入门 AI 编程需要注意的几件事
大家好啊，我是唯庸。前阵子做了一些有关AI Coding的分享，把讲稿整理成了几个核心观点，分享给大家，受限于我个人的知识范围和能力水平，有瑕疵的地方欢迎指正，欢迎交流。谢谢大家（鞠躬一、AI编程路线目前主要有工程化编程与氛围编程，两种AI编程使用的流派工程化编程：传统的严肃编程方式，注重代码的严谨性和工程化管理。vibe coding 氛围编程：面向小白，不学代码，学思维，依赖模型
Cline 3.12 来了，在AI编程工具这条赛道上，Cline一骑绝尘
一、v3.12 三大核心升级模型收藏功能（Model Favorites）支持将常用模型（如 GPT-5、Claude 4、Grok-4 等）标记为收藏，一键切换省去翻页时间OpenRouter 深度集成：收藏列表实时同步 API 用量与成本统计 高性能差异编辑器动画性能跃升：超万行代码的 diff 对比加载时间缩短 80%，新增 编辑计数器 实时显示 AI 修改次数（如
AI时代测试工程师应该掌握的30个AI术语
AI时代汹涌而来，对AI的应用逐渐成为我们工作中必不可少的技能之一，AI也正在渗透进入测试领域的方方面面。作为测试工程师，要跟上这场技术变革的浪潮，并在基于AI的相关的应用和讨论中不成为局外人，对于一些AI技术术语和概念，我们还是应该掌握并了解其具体含义。下文整理30个关于AI和机器学习的术语，大家参考基础概念1. 人工智能（Artificial Intelligence, AI）
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。