直播录音转文字哪家强？专业推荐，轻松选出好帮手！
最近做直播复盘快把我搞崩溃了—上周五带粉丝连麦聊AI工具，录了2小时音，用之前的转文字工具花了3小时不说，还一堆错：我讲“DeepSeek-R1技术”，它转成“地铺see克啊1技术”；连麦的广东粉丝说“呢个AI工具几好用啊”，直接变成乱码；更绝的是背景里的咖啡
prompt
跨越“Prompt”浅滩，航向“Context”深海
如今，尽管提示词（Prompting）仍是大模型交互中不可或缺的重要环节，但其局限性已逐渐显现。研究与实践正从依赖单一技巧性操作，转向对语境建模、信息组织与交互结构的系统性探索。而这，便是“上下文工程”（Context Engineering）兴起的原因。
初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
这事儿得回到两周前，彼时我刚入职，正兴致勃勃地想接下来会做些什么，周会上说到新需求的进展遇到了一个小问题——面临上百个开源应用的k8s部署适配，TL表示现在啊，AI提效是关键，“咱们能不能搞个AI？”“就给它一个开源应用，它一下自己部署全了。”
PromptAD：首次引入提示学习，实现精准工业异常检测，1张正常样本即可超越现有方法
近年来，工业异常检测（Anomaly Detection）在智能制造、质量监控等领域扮演着越来越重要的角色。传统方法通常依赖大量正常样本进行训练，而在实际生产中，异常样本稀少甚至不存在，能否仅凭少量正常样本就实现精准的异常检测，成为了一项重要挑战。
创意设计虚拟旋涡：能量觉醒与新世界诞生
在旋转的能量旋涡中，光与影交织，数字雨流盘旋翻腾，仿佛代码正在孕育新的生命。无论是猛虎、巨龙，还是人类的身影，都在这股力量的牵引下突破边界，奔向未知。漩涡象征着混沌与重生，每一束光都预示着新的可能，一个属于未来的世界正在此刻诞生（文末有基础prompt）
【收藏】大模型Prompt工程学习笔记：从基础框架到高级技术全解析
在数字化浪潮的推动下，AI大模型以其卓越的自然语言处理能力和智能交互特性，迅速在很多领域中占据了重要地位。比如：与传统客服相比，AI大模型展现出了无可比拟的优势，通过精心设计的 prompt，能使我们在客服托管、智能客服等多个项目和业务场景中发挥显著作用，大幅
10个真正赚钱的AI利基市场
from langchain.agents import initialize_agent, load_toolsfrom langchain.llms import OpenAI # Automating FAQ answering for a busine
DeepSeek在C
通过C#调用DeepSeek的REST API，实现毫秒级图像识别响应。例如安防监控场景中，实时分析视频流中的异常行为：
Nano banana，一款AI编辑图片利器，太强了！
最近Nano banana火了起来，朋友圈出现各种真人手办图，那就是Nano banana生成的，非常之逼真，以至于我以为是3D打印出来的。
prompt nano banana nanobanana 2025-09-13 09:40 14
AI Test：AI 测试平台落地实践
人工智能正在深度改变各行各业，软件测试也不例外。随着 AI 在自然语言理解、图像识别、意图规划等方面的成熟发展，测试方法正在从“人 + 代码驱动的传统测试”向“AI 驱动的智能测试”转型。
Seedream4.0来了，AI图片创业的新机会也来了
文生图、图生图、多图合成、高保真的文字渲染，还解决了主体性一致的问题，甚至有不少媒体称 Nano Banana 是图片模型的 ChatGPT 时刻。连只提供手办照片生成、按照次数收费的小程序都火了不少。
AI产品经理的营销落地实践探索
AI产品经理不仅要懂技术，更要懂市场。本文从实战出发，探索AI产品如何实现从0到1的营销落地，涵盖策略制定、用户洞察、渠道选择等关键环节，为产品人提供一套可借鉴的落地方法论。
灵码产品演示：Maven 示例工程生成
面向 Java 零基础的用户，通过灵码的产品能力（如提示词、编码智能体、项目 Rules 和 SQLite MCP 服务、单元测试）自动生成 0 到 1 的电商订单 Java 项目，使用 Maven 作为构建工具。
AI赋能前端开发提效实践：以长颈鹿接入为例
本 文 以手淘搜索“长颈鹿 （ 手机淘宝搜索结果页头部自定义区块 ） ”场景下的前端开发实践为例，探讨如何通过AI赋能提升开发效率。面对Weex/Muise架构限制、跨端兼容难题及分散的文档体系，作者转变传统开发模式，构建结构化、可被AI理解的研发知识库，并结
搞懂这5个模块，你才真的懂AI Agent
最近，一大波“AI Agent”项目在朋友圈刷屏，仿佛谁不搞个Agent，就像Web3时期谁不发币，GenAI时期谁不用GPT——都显得“落后于时代”。
从Prompt到Context：为什么Think Tool是形式化的必然？
本文从编译原理的视角，为当前AI工程实践（如Prompt Engineering、Context Engineering、Think Tool）提供坚实的理论根基。AI编程的演进并非凭空而来，而是重演了软件工程历史上对形式化、可验证性和可靠性的追求。
双子座：“天大好事”即将登门，近日幸运星“亲自眷顾”
可要是真连着三回，早上地铁抢到座、中午外卖免配送、下午老板突然说“项目奖金翻倍”，你会不会怀疑宇宙在偷偷给你开小灶？
解析 LLM 多模态学习：从跨模态对齐到实际应用落地
多模态学习是指让模型能够同时处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频、视频等，从而更全面地理解和分析信息，并生成更丰富、更具表现力的输出。在 LLM 中引入多模态学习，旨在突破传统语言模型仅处理文本的局限性，使其能够更好地与现实世界中的多种信息形式进行交
一个人最大的远见，是做好这三件事
朋友圈一片祈祷，转头就继续熬夜加班——这条热搜，谁都觉得自己是旁观者。
独家｜淘宝低调测试两款AI搜索产品
9月初，淘宝主搜页右下角出现了新增的“AI”图标。随后虎嗅从相关人士处获得了测试名额，这是淘宝正在内测的AI工具“AI助手”，主要具备“线上导购”能力，通过多轮对话引导用户提供详细的购物需求，并根据需求筛选商品，给出“⽂字+商品”的答案，引导用户完成商品选择及