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前段时间，我帮在悉尼做AI医美项目的朋友，和国内某大型医美公司的创投部门（负责人正好是我表哥）组织了一场会议和交流。会后也有一些思考和总结，欢迎大家指正、讨论、评论。（没事的朋友也可以当作英语阅读练习看一看 😄）Some time ago,i organised a meeting with my cousin and one of my friends in Australia.My friend is an entrepreneur who recently started a business in the facial beauty space.He’s developing a p...

本文介绍如何通过Jina Embeddings v2模型将 文本转换为向量 ，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。前提条件DashVector：已创建Cluster已获得API-KEY已安装最新版SDKJina AI已获得API密钥：Jina Embeddings v2模型Jina Embeddings v2模型简介Jina Embeddings v2模型，唯一支持 8192 个词元长度的开源向量模型，在大规模文本向量化基准 (MTEB) 的功能和性能方面与 OpenAI 的闭源模型 text-embedding-ada-002 相当。说明关于Jina Embeddings...

人形机器人 or AGV岗位为感知算法工程师

对已经在职场⼯作的读者来说，可以从⼏个⽅⾯来观察Agents 系统- 逐步积累组织内部数据场景，先培养 AI Agent 辅助的定位组织内部的⽣态优势：组织内部拥有丰富的待办事项、知识库、⽂档、聊天记录、⽇程安排、组织关系和会议纪要等数据，这些构成了⽤户个⼈的场景感知系统。这为组织在AI助理平台的发展提供了数据基础和先发优势。AI Agent的综合能⼒：与只依赖于⼤型模型的 copilot（辅助驾驶）不同，AI agent（智能体）需要整合感知系统、训练规划系统和⾏动系统，这包括理解、⽣成、记忆和逻辑处理能⼒。组织内部的数字化系统为AI agent提供了必要的场景感知能⼒。数字化与智能化的结合...

在 AI 浪潮下，无论是独立开发者还是企业管理者，都希望通过大语言模型（LLM）实现“降本增效”。但现实往往是：别人用 AI 提早下班，你用 AI 却在反复纠错，越用越累。经过对大量业务场景的观察与实战总结，我发现 AI 落地过程中存在 5 个最容易让人“踩坑”的误区。避开它们，你的生产力才会有质的飞跃。误区一：把 AI 当成搜索引擎，而不是协同大脑很多人习惯用 Google 的逻辑去写 Prompt：输入一行短促的关键词，就期待一个完美的答案。真相是：AI 需要上下文（Context）。搜索引擎是基于关键词的检索，而 AI 是基于逻辑的推理。如果你不给它具体的身份背景、目标受众和限制条件，它...

感觉逻辑没错，为啥就是通不过用例呢。有大佬可以帮忙看看吗对应输出应该为:ab&~#CccCCCcDdef&Fff%g@(hIkl@LM^mmOPP((p$P-Rs&T-t$t%Uuv)wxYy@y-yZ你的输出为:(792)#$A^!cCCCCccDdef&fFf%g@(hIkL@lm^MmOPP((P$p-Rs&T-t$t%Uuv)wxyy@Y-yZ  「求助大佬帮看看这道算法题吧！」 编写一个程序，将输入字符串中的字符按如下规则排序。 规则 1 ：英文字母从 A 到 Z 排列，不区分大小写。 如，输入： Type 输出： epTy 规则 2 ：同一个英文字母的大小写同时存在时，按... https://www.nowcoder.com/questionTerminal/5190a1db6f4f4ddb92fd9c365c944584