
如何教 AI 做好一张图?我拆了一个 Skill,找到了 4 个关键
从选图、用色到检查成图,看看 dataviz 技能怎样把人的制图经验,变成 AI 可以执行的具体方法。

从选图、用色到检查成图,看看 dataviz 技能怎样把人的制图经验,变成 AI 可以执行的具体方法。

知识库效果好不好,很大程度上取决于文档有没有被正确解析。复杂 PDF 如果在入口处就把表格、公式和阅读顺序弄错,后面的检索和生成再强也很难补回来。

从论文 PDF 到考研试卷,各种格式的文档都能认出标题、正文、公式、表格……MinerU 是怎么做到的?本文拆解它的四阶段流水线,讲清模型与规则如何分工协作。

GPT-6 Astra 并不是第一次让 AI 搜资料、写代码、操作电脑或制作文档。真正值得关注的是,这些能力开始在复杂任务中更顺畅地串联起来。

用 USB-C 的类比讲清楚 MCP(模型上下文协议)是什么、为什么 AI 需要它,以及它如何统一 AI 与外部工具的连接方式。

中央网信办系统梳理当前人工智能面临的五大安全挑战,剖析算法黑盒、前沿模型失控与高权限智能体越权等核心隐患。


从三个问题拆解 BM25 的核心设计:词频收益为什么该递减?稀有词怎么加权?长文章是否天然占便宜?看懂这些,就理解了搜索系统里最经典的『关键词匹配』算法。

大模型决定了智能体的下限,而“外部工作框架”决定了它的上限。本文深度拆解智能体落地的四层核心循环,教你如何通过叠加循环,构建真正可靠、能干活的 AI 自动化应用。

智能体渴望更大的权限去自由探索,人类又无法承受真实系统被破坏的代价。Sandbox 用隔离的'假世界'化解了这个矛盾——撤掉所有审核枷锁,给智能体最渴望的绝对自由,同时把破坏死死挡在边界之内。