文章系统介绍AI大模型在城市治理、医疗健康、金融科技等9大领域的60具体应用场景，展示了AI从聊天工具转变为生产力工具的落地实践。作者指出AI已进入精细化落地阶段，未来所有行业都将是"AI行业"。文章建议读者找到相关切入点、小步试错、持续学…

提升技术博客可读性：用Excalidraw绘制原创手绘图 在撰写技术文档时，你是否曾为一张清晰又不失亲和力的架构图而反复修改？是否经历过团队评审时因示意图过于“冰冷”而导致理解偏差？又或者，在远程协作中，因为…

Excalidraw 支持导入 Visio 文件吗？迁移路径详解 在技术团队日益依赖可视化协作的今天，图表工具的选择直接影响着沟通效率和设计迭代速度。许多团队长期使用 Microsoft Visio 绘制架构图、流程图和系统模型——它功能强大、精度高，但同时也带…

以大模型为核心的生成式人工智能（AIGC）正加速融入商业场景，成为驱动数字经济增长的新引擎。然而，技术狂奔的背后，伦理风险的阴影也日益凸显。数据滥采、算法黑箱、责任真空、偏见固化等问题呈现出明显的市场驱动特征&a…

从百度文心一言的效率迭代到商汤日日新的多模态突破，从DeepSeek-R1的全民普及到神农大模型的农业赋能，AI大模型正以迅猛之势重构技术格局与产业生态。作为人工智能领域的核心突破，大模型在参数规模、推理能力、应用场景等方面持续进阶&#x…

本文介绍了基于ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle多模态大模型构建的智能医疗问诊系统，通过FastDeploy实现本地化部署，结合ChromaDB知识库和多Agent协同机制，支持文本图像多模态输入。该系统从症状描述到治疗建议提供全流程智能问诊，平…

在现代高性能计算和大数据处理领域，数据拷贝是系统性能的头号杀手。无论是内存到内存的拷贝、用户态到内核态的数据传输，还是进程间的数据共享，传统的数据拷贝操作都会消耗大量的CPU周期和内存带宽。研究表明，在传统的网络文件服务器中，多达60%的CPU时间和内存带宽被浪费在…

大型语言模型（LLMs）在多个领域已达到最先进的性能，但其临床部署面临关键障碍，尤其是在复杂场景中推理不足和解释性有限。这些挑战在门诊和急诊的神经外科诊断中尤为突出，因为时间敏感的决策、数据碎片化和复杂的共病使…