随着人工智能(AI)技术的快速发展，AI模型的构建和优化变得至关重要。提示词工程（Prompt Engineering）是提升AI模型性能的一个重要研究方向，它专注于如何设计和构造输入提示，以便让AI系统能更好地理解和响应特定任务的要求。该技术主要应用于语言模型，如Google的BERT和GPT等，通过精细地调整提示词，可以显著提高模型的准确率和效率。 提示词工程的基本原理是，不同的提示词可以影响AI模型的输出和行为。通过对任务描述进行细微的调整，可以引导模型产生更加符合预期的结果。例如，在对话系统中，通过改变提问方式，可能会使得回答更加贴近用户的实际需求；在文本摘要任务中，提示词的设计会影响摘要的详细程度和准确性。 在进行提示词工程时，需要考虑的关键因素包括但不限于任务目标、输入输出格式、模型的先验知识、上下文信息以及反馈机制。有效的提示词应该简洁明了，同时包含足够的信息以引导模型理解任务并产生合适的输出。此外，提示词通常需要根据模型的反馈进行迭代优化，以达到最佳效果。 提示词工程的应用领域广泛，从自然语言处理（NLP）到图像识别，再到复杂问题求解等各个方面都有涉及。特别是在处理文本数据时，如何构造有效的提示词直接关系到任务的成功与否。在商业领域，提示词工程可以帮助企业提升自动化客服的效率，优化搜索引擎的检索结果，甚至在某些情况下，可以辅助决策过程，提供战略性的建议。 技术进步不仅为提示词工程带来了新的可能性，也提出了更高的要求。在当前的发展趋势下，模型的复杂性和规模不断扩大，这使得设计有效的提示词变得更为困难。但同时，这也促进了研究者对提示词理论的深入探索，促进了新算法和策略的开发。 提示词工程是AI优化的一个重要组成部分。它不仅要求研究人员具有深厚的AI知识和丰富的实践经验，还需要他们对具体应用的业务逻辑有深刻的理解。随着技术的不断进步和应用范围的不断扩大，提示词工程在未来将会继续发挥其关键作用，为构建更智能、更高效的AI系统提供坚实的技术支撑。

本文详细介绍了利用AI技术自动生成测试用例的系统设计与实现。系统支持从PDF/Word文档中解析文本、表格和图片内容，并通过定制提示词和大模型参数调整生成多样化的测试用例。关键技术包括文档解析（保持原始结构）、图片OCR识别（支持pytesseract和PaddleOCR）、表格解析（支持嵌套结构）、多LLM平台集成（如OpenRoute、QWen等）以及测试用例格式转换（支持JSON、Excel和XMind）。系统还提供token消耗统计和用例分布分析功能，为测试工程师提供高效的自动化解决方案。 AI生成测试用例技术是一种应用人工智能技术，实现从不同类型的文档中提取文本、表格和图片内容，并根据定制化的提示词和大模型参数自动生成多样化的测试用例的系统。该系统的设计和实现具有以下几个关键技术点： 首先是文档解析技术。系统能够保持原始文档的结构，解析PDF和Word文档中的内容，这包括对文本、表格和图片的准确识别和提取。文档解析技术是确保提取信息完整性的重要步骤，尤其在面对结构复杂的文档时。 其次是图片OCR（光学字符识别）技术。该系统支持使用pytesseract和PaddleOCR等工具将图片中的文本内容识别出来，使得系统不仅限于处理纯文本信息，也能够处理图像中的文本信息。 接下来是表格解析技术。该技术使得系统能够识别并解析文档中的表格内容，支持嵌套表格的解析，从而提取其中的数据信息，为生成测试用例提供必要的数据支持。 此外，系统还集成了多个大型语言模型（LLM）平台，如OpenRoute、QWen等，利用这些平台的能力，系统能够更加智能地生成多样化的测试用例。通过大模型参数的调整，测试用例能够适应不同场景下的测试需求。 系统还支持测试用例格式的转换，包括JSON、Excel和XMind等多种格式，这使得生成的测试用例能够轻松适应不同测试管理工具的需要。 为了更好地服务测试工程师，系统提供了token消耗统计和用例分布分析功能。这样不仅能够为测试工程师提供高效的自动化测试用例生成工具，同时也帮助他们进行测试用例的管理和分析，优化测试流程。 这种AI生成测试用例的技术在测试自动化领域具有重要的应用价值。它不仅提升了测试用例生成的效率，降低了测试过程中的重复劳动，同时也提高了测试用例的多样性和全面性，从而可以更有效地发现潜在的问题。 在实际应用中，这种系统可以帮助快速定位软件中的缺陷，提高软件的质量和稳定性。同时，它也支持敏捷开发过程中快速迭代的需求，适应持续集成和持续部署（CI/CD）的现代软件开发流程。对于企业而言，这不仅意味着测试成本的降低，还意味着产品能够更早地推向市场，获得竞争优势。 随着人工智能技术的不断发展，未来的AI生成测试用例系统将更加智能，能够处理更加复杂和多样化的数据输入，生成更加精确和全面的测试用例。这将极大地促进软件测试行业的进步，推动整个软件产业的发展。

可解释的AI 打开机器学习模型的“黑匣子”不仅在理解我们创建的模型，而且还可以将见解传达给其他人方面具有巨大的意义。 当我遇到可解释的AI的不同用例时，我正在将见解提炼成可管理的块并公开共享。 多重回归模型的可解释性 演示一种使用探索多元回归模型的可。 查看ipynb（建议在下载并运行整个笔记本） 将Shapely值应用于多元线性回归模型，以探索特征对多种输出/标签的影响。

RoOP模型，全称为Recurrent Output Projection，是一种用于序列数据处理的神经网络架构，常见于自然语言处理（NLP）和语音识别等领域的应用。在本案例中，我们讨论的是"inswapper-128.onnx"模型，这是一个经过训练的RoOP模型，其文件格式为ONNX（Open Neural Network Exchange）。ONNX是一种开放标准，它允许在不同的框架之间共享和运行深度学习模型，比如从PyTorch或TensorFlow转换到Caffe2或其他平台。 RoOP模型的核心概念在于其循环结构，如RNN（循环神经网络）或LSTM（长短期记忆网络），这些网络能够处理序列输入，通过在每个时间步上捕获上下文信息来理解和预测序列模式。"inswapper"可能指的是该模型在序列数据中的某个特定任务，如插入、替换或删除元素，这在文本生成、语音合成等领域十分有用。 "128"通常表示模型的某种维度大小，可能是隐藏层单元的数量或序列长度。在RNN和LSTM中，这个数字越大，模型通常能捕获更复杂的长期依赖，但同时也需要更多的计算资源和训练时间。在ONNX格式下，模型的结构和权重都被编码，使得其他开发者可以轻松地部署和推理。 在AI领域，序列模型的使用非常广泛，因为它们能很好地处理具有时间顺序的数据。RoOP模型的ONNX版本使得跨平台的推理更加便捷，这对于在移动设备或边缘计算环境中部署模型至关重要。此外，ONNX还支持模型优化，可以提高推理速度并减少内存占用。 为了使用这个"inswapper-128.onnx"模型，开发人员首先需要安装ONNX库，然后加载模型，接着进行输入数据预处理，最后执行推理。这个过程通常涉及将原始数据转换为模型期望的格式，例如，对于文本数据，可能需要进行分词、编码等步骤。模型的输出结果可以进一步解析和应用到实际任务中，比如生成新的文本或进行语音识别。 RoOP模型inswapper-128.onnx代表了一个特定的、针对序列数据的深度学习模型，已经转化为ONNX格式，便于跨平台部署和使用。其背后的AI技术，如RNN和LSTM，是处理时间序列问题的强大工具，而ONNX则提供了一个通用的接口，促进了模型的互操作性和效率。

犀牛Rhino三维建模AI助手工具。只需要输入中文需求，比如“马克杯”，“电脑显示器”，或者更详细的包含尺寸，角度，材质等等信息的建模需求，点击“一键生成脚本”或分步骤生成可以在Rhino犀牛软件中可以直接执行的py脚本，快速生成模型。后台调用的是阿里的iFlow CLI，所以需要注册账号，免费使用国内主流大模型。本程序2026年1月的时候上传，测试效果glm-4.7效果最好，大家可以试试。 Rhino建模AI助手是一款面向犀牛Rhino三维建模软件的智能化工具，它能够让用户通过输入中文指令，例如“马克杯”或“电脑显示器”等，来快速生成相应的三维模型。用户不仅能够输入简单的产品名称，还可以提供更加详细的建模参数，包括尺寸、角度、材质等，以便获得更符合需求的设计成果。 该AI助手的核心功能之一是“一键生成脚本”，用户只需点击相应的按钮，即可生成可以在Rhino软件中直接运行的Python脚本。这些脚本能够自动化执行建模任务，极大提高设计效率和准确度。此外，该工具还支持分步骤生成脚本，用户可以根据自己的建模流程需要，逐步构建脚本并执行建模。 技术上，Rhino建模AI助手的后台调用依赖于阿里云提供的iFlow命令行接口（CLI），用户在使用之前需要进行账号注册，从而能够免费享受国内主流AI大模型的服务。该程序的开发考虑到了用户的不同需求，它不仅可以处理简单的建模请求，也可以应对复杂的定制化建模任务。 Rhino建模AI助手的测试效果在2026年1月时表现最佳，开发者推荐的版本是glm-4.7，这是经过用户测试验证后，表现稳定、功能可靠的版本。用户可以根据自身情况选择是否尝试其他版本，但推荐使用开发者推荐的版本以保证最佳的使用体验。 这款工具的发布，对于需要大量进行三维建模工作的设计师和工程师来说，无疑是一个重大利好。它不仅简化了复杂的设计流程，还降低了对设计师三维建模技能的依赖，使得非专业人士也能够快速上手。通过智能化、自动化的方式，它能够帮助用户节省大量的时间和精力，让他们能够更加专注于设计创意的实现。 Rhino建模AI助手的出现，预示着三维建模行业将迎来智能化的浪潮。它将设计与技术相结合，使得三维建模更加高效和智能化。这款工具的推出，不仅会提高设计工作的效率，也可能对整个三维建模行业的工作模式产生深远的影响。 Rhino建模AI助手不仅仅是一个简单的脚本生成器，它代表了未来设计工具的发展方向，即通过人工智能技术来辅助人类完成更加复杂和精细的设计任务。这款工具将AI技术与三维建模工作相结合，为用户提供了一个高效、智能的设计环境，使得三维建模工作变得更加轻松和有趣。 Rhino建模AI助手的推出，对于教育和培训领域也有着重要的意义。通过这款工具，学生们可以在学习三维建模的过程中，更快地掌握设计技能，同时深入理解模型背后的逻辑和原理。对于专业人士来说，Rhino建模AI助手也能够帮助他们快速验证设计想法，提高工作效率。 Rhino建模AI助手是一款具有划时代意义的工具，它将三维建模工作带入了一个全新的智能时代，不仅提高了工作效率，也拓展了设计的可能性和边界。

《RUHMI & RA8P1 教程》附件中详细介绍了RUHMI与RA8P1的使用方法，并提供了相应的样例工程源码。这份教程不仅为开发者提供了从基础到进阶的操作指南，还通过样例源码帮助开发者更好地理解和运用这两种技术。通过教程，用户可以学习如何在嵌入式设备上实施RUHMI和RA8P1，以及如何进行相关的编程和开发工作。 RUHMI是一种集成了先进人工智能技术的硬件模块，它具有强大的数据处理和分析能力。而RA8P1则是一种常用的嵌入式微控制器，广泛应用于物联网(IoT)等场景中。在教程中，用户将学习到如何将RUHMI与RA8P1相结合，以实现更为复杂和智能的功能。 在教程中，用户将接触到如何设置和配置RUHMI和RA8P1，包括它们的通信接口、硬件接口和软件接口。用户还将学习到如何编写代码来控制这些硬件，以及如何处理和分析数据。通过实际的样例工程，用户可以逐步掌握RUHMI和RA8P1的使用，并能够开发出自己的嵌入式AI项目。 附件中的样例工程源码是为了让使用者更快地掌握RUHMI与RA8P1的实际应用。每个样例工程都针对不同的应用场景设计，例如，通过实例演示了如何利用RUHMI进行图像识别，或如何使用RA8P1进行环境数据监测。这些样例不仅展示了硬件的使用方法，也提供了代码层面的详细解析，帮助开发者理解每一行代码的作用和执行流程。 此外，教程还提供了对RUHMI和RA8P1的深入解析，包括它们的技术细节、性能参数以及应用场景。通过学习这些内容，开发者可以更精确地评估和选择适合自身项目的硬件和软件方案。教程的编写者通常会结合行业内的最佳实践和经验，给出一些专业化的建议和技巧，让开发者在实际开发过程中少走弯路。 在完成教程学习后，用户将能熟练地运用RUHMI和RA8P1进行嵌入式AI项目的开发。这不仅限于理论学习，更重要的是通过实际操作来加深理解。因此，样例工程源码的实践环节在整个教程中占据着举足轻重的位置，它不仅为理论提供了实践的检验，还能够激发用户进行创新和探索。 对于从事嵌入式AI开发的工程师来说，掌握RUHMI与RA8P1的使用技巧是提高工作效率和项目质量的关键。因此，《RUHMI & RA8P1 教程》的发布对于相关领域的专业人士而言，是一个宝贵的资源和工具。通过这份教程和提供的源码，用户可以充分挖掘RUHMI与RA8P1的潜力，为自己的嵌入式AI项目增添新的活力和可能。

随着科技的进步，人工智能技术已渗透至多个领域，其中人像提取技术更是得到了广泛的应用。人像提取技术允许用户从各种背景的图片中精确地提取出人物形象，而无需联网操作的离线版本软件，更是解决了网络依赖的痛点，为用户提供了极大的便利。 离线版的人像提取软件，顾名思义，是一种不需要互联网连接即可运行的程序。这意味着用户不需要担心网络不稳定或者流量限制的问题。只需下载相应的压缩包文件，解压后运行软件即可开始使用。在处理过程中，用户可以选择任意图片，软件便会自动扣出图片中的人物形象。这项技术不仅适用于现实主义风格的图片，而且对于二次元风格的图像也同样适用，显示了其广泛的应用范围和强大的适应性。 在技术实现方面，人像提取软件背后通常依赖于深度学习算法。通过大量的数据训练，软件能够识别和分割出图片中的人像。软件的运行依赖于一系列动态链接库（DLL）文件的支持，如人像提取.exe.config、mklml.dll、opencv_world411.dll等。这些文件包含了软件运行所必需的程序代码和资源，它们相互协作，共同完成人像提取的功能。 例如，opencv_world411.dll是OpenCV库的一部分，这是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能。而mklml.dll、paddle_inference.dll、onnxruntime.dll等文件则可能是与AI推理引擎相关的动态链接库，它们负责运行预先训练好的深度学习模型，用于智能识别和提取人像。这些库文件通常需要正确配置和安装，否则可能会影响到软件的正常运行。 此外，mfc140.dll、msvcp140.dll等文件则属于微软的C运行时库，它们是Windows操作系统运行时库的一部分，对于支持软件运行和兼容性至关重要。在实际使用过程中，用户可能需要确保操作系统版本与这些库文件兼容。 对于不熟悉AI技术的用户而言，一键扣图的功能极大地降低了使用门槛。用户不再需要专业的图像处理知识和技能，就能轻松获取高质量的人像提取结果。这不仅适用于个人娱乐，如制作相册、表情包等，同样在商业领域也有着广泛的应用价值，比如在广告、时尚设计、视频编辑等领域。 AI人像提取离线版工具的出现，不仅体现了人工智能技术的成熟，也展现了其在实际应用中的便利性与高效性。随着未来技术的不断进步，我们可以预见这类工具将会变得更加智能、更加易用，进而为人们的生活和工作带来更多的便捷和可能性。

本文深入探讨了AI测试的三大核心领域：自动化测试框架、智能缺陷检测与A/B测试优化，旨在帮助开发者从零开始构建完整的AI测试体系。文章详细介绍了AI测试的定义、核心价值、应用场景及行业影响，并通过代码示例、架构图与实战分析，展示了如何利用Python实现自动化测试框架、使用CodeBERT模型进行智能缺陷检测，以及通过A/B测试优化产品功能。此外，文章还展望了AI测试的未来趋势与挑战，为开发者提供了实用的技术指南与发展建议。 随着人工智能技术的快速发展，AI测试作为一个新兴的领域，已经成为确保智能系统可靠性和安全性的关键环节。AI测试不仅仅局限于传统的软件测试，它包含更多自动化测试框架的构建、智能缺陷检测机制的实现以及A/B测试的执行来优化产品。构建完整的AI测试体系，对于从零开始的开发者而言，意味着需要深入理解AI测试的定义、核心价值以及它的应用场景和行业影响。 文章首先明确了AI测试的定义，即确保人工智能系统的性能和质量满足既定标准的过程。随后，文章详细阐述了AI测试的核心价值在于通过减少错误的发生、降低测试成本、提升开发效率等手段来提升产品竞争力。在应用场景方面，AI测试贯穿于机器学习模型的训练、验证和部署各个环节，确保数据的准确性和算法的可靠性。 文章接着深入讲解了自动化测试框架的构建，详细说明了如何利用Python这一流行编程语言来设计和实现测试脚本、测试用例以及测试数据的生成。通过架构图和实战分析，展示了自动化测试框架的有效性和效率，以及它在持续集成和持续部署中的关键作用。 智能缺陷检测是AI测试的另一个核心领域。文章讲解了如何使用先进的机器学习模型，比如CodeBERT，来实现对代码中的缺陷进行智能检测。通过训练模型识别出潜在的错误模式和缺陷，开发者可以更快速地定位和修复问题，从而提高软件的整体质量。 A/B测试作为优化产品功能的有效方法，在AI测试中同样占有重要的地位。文章指导读者如何实施A/B测试来比较不同版本的系统在特定场景下的表现，以数据驱动的方式决定哪些功能或改动能够带来最佳的用户体验和性能提升。通过详细案例分析和代码示例，文章展示了A/B测试的整个流程，包括测试计划的制定、测试数据的收集和分析、以及最终决策的制定。 除了以上三大核心领域外，文章还对未来AI测试的发展趋势和挑战进行了展望。在发展趋势方面，可以看到AI测试将会趋向更加自动化和智能化，测试工具和方法将更加多样化，测试数据将更加丰富。在挑战方面，AI测试将面临算法透明性、测试数据隐私保护、跨学科人才缺乏等问题，这需要整个行业共同努力解决。 为了支持开发者的实践，文章提供了实用的技术指南和发展建议。从测试工具的选择、测试流程的优化、到团队技能的提升，文章都给出了具体的建议，以帮助开发者有效构建和优化AI测试体系。 文章为读者提供了一个全面的AI测试实战指南，从基本概念到实际应用，从技术细节到行业趋势，内容丰富详实，对于希望深入了解和实践AI测试的开发者具有很高的参考价值。

该内容介绍了一份包含98页PPT的绘图模板资源，专为大模型、深度学习及机器学习领域设计。模板支持100%自定义修改，包括线条、结构、文字等。资源涵盖90+图片模板，涉及深度学习的池化、卷积、MLP、决策树、Transformer及变体等，以及大模型部分的RAG、Agent、LLM、预训练模型等内容。部分模板标注了论文出处，并额外附赠130页开源的ML Visuals模板。资源可通过B站小店购买，线上交付自动发货。 本文介绍了一套专为AI领域，尤其是深度学习与机器学习大模型设计的AI绘图模板整合包。这套整合包共包含98页的PPT模板资源，每一个模板都能够进行100%的自定义修改，用户可以根据自己的需求灵活调整线条、结构以及文字等元素。整合包中包含丰富的图片模板，涉及了多个深度学习的关键技术领域，例如池化、卷积、多层感知机（MLP）、决策树以及Transformer等模型及其变体。同时，也为大模型部分提供了多种模板，包括但不限于响应式注意力生成（RAG）、智能代理（Agent）、大型语言模型（LLM）、预训练模型等，从而满足专业用户在绘制相关领域图解时的需求。 整合包特别指出，部分模板中还包含了相关的论文出处标注，有助于用户在使用这些模板时，进一步了解其背后的研究背景和理论基础，提高绘图的专业性和准确性。除此之外，还额外赠送了130页的开源ML Visuals模板，这进一步丰富了整合包的内容，为用户提供了更多的选择和便利。 该资源的获取途径十分便捷，用户可以通过B站小店进行购买，购买后线上交付，实现自动发货。这一便捷的服务流程，不仅保证了用户能够快速获得资源，也确保了交易的安全性和高效性。 在标签方面，这套整合包被标记为“软件开发”、“软件包”、“源码”以及“代码包”，这反映了整合包本身的定位和使用场景，使其更易于被需要在软件开发、尤其是机器学习和深度学习领域进行视觉展示的专业人士找到和使用。 AI绘图模板整合包是一套针对AI领域深度学习和大模型绘图需求的专业模板资源，它不仅涵盖了广泛的技术内容，还提供了高度的自定义性和丰富的附加资源，是AI领域研究人员和开发者在进行技术交流和学术展示时的有力工具。通过这一整合包，用户能够以更加直观和精确的方式，展示和解释复杂的AI技术，从而提高研究和交流的效率。

成都入坞科技开发的“炼刀AI员工”系统是中国首套真正落地的AI员工系统，能够替代特定岗位执行任务，而非仅仅增强工具功能。该系统聚焦于视频运营、客户接待和营销触达三类高频重复、流程固定的岗位场景，通过远程语音控制实现自动化操作。例如，用户只需下达指令，AI员工即可独立完成视频剪辑、发布、客户回复等任务。这一创新不仅提升了效率，降低了执行成本和出错率，还解放了创作者的“非创意劳动”，使组织形态向“1个决策者+3个AI员工”的小团队模式转变。炼刀AI员工系统标志着岗位重建和组织结构变革的开端，引发了对传统岗位定义和组织概念的重新思考。 在当今快速发展的科技背景下，人工智能技术的应用已不再局限于辅助工具的角色，而是逐渐发展成为可以独立执行任务的智能“员工”。成都入坞科技开发的“炼刀AI员工”系统是中国市场推出的首套真正落地实施的AI员工系统，该系统的特点是能够在特定岗位上替代人类完成任务。 “炼刀AI员工”系统主要面向三类工作场景，分别是视频运营、客户接待和营销触达。这些场景中通常包含大量的重复性工作，且工作流程相对固定，这为AI系统的应用提供了良好的基础。通过使用先进的语音识别和处理技术，系统可以实现远程语音控制，从而完成一系列自动化操作。用户只需要下达简单的指令，AI员工就能够自主处理视频剪辑、内容发布、客户回答回复等具体工作。 该系统不仅显著提高了工作效率，同时也大幅降低了执行任务的人力成本和错误率。在解放创作者的“非创意劳动”的同时，也促使组织形态发生变革。传统的工作模式往往是大量人力堆积于执行层，而决策层则相对较少。随着“炼刀AI员工”系统的应用，组织内部的资源分配和人员配置开始向“1个决策者+3个AI员工”的小团队模式转变。这种方式大幅度精简了组织结构，提高了决策效率，也为企业管理带来新的模式和思考角度。 这种革命性的变革不仅仅是技术上的进步，更是对传统岗位定义和组织概念的重新思考。它挑战了传统雇佣关系和岗位职责的界限，同时也为未来职场发展和人才结构的重塑提供了新的方向。随着人工智能技术的不断进步和应用领域的不断扩展，“炼刀AI员工”系统预示着未来更多领域将会出现类似的人工智能“员工”。 “炼刀AI员工”系统的成功应用，也证明了中国在人工智能领域的研发和创新实力。作为首个真正落地实施的AI员工系统，它不仅为国内的企业和组织带来了新的发展机遇，也为全球AI技术的实际应用树立了典范。随着技术的不断成熟和市场的进一步开拓，预计未来会有更多类似的人工智能产品和解决方案进入人们的视野。 与此同时，“炼刀AI员工”系统的出现也带来了对于工作与生活平衡的新思考。随着AI员工可以处理大量重复性工作，人类的工作内容将越来越多地转向创意和策略性任务，这将有助于提升工作的乐趣和创造力。因此，社会和企业文化也需要逐渐适应这一转变，为人类员工和AI员工之间的和谐共处和协作创造条件。 “炼刀AI员工”系统不只是一个单纯的技术产品，它是对当前工作模式和未来工作形态的探索和挑战，是人工智能技术与人类社会需求相结合的产物。它为各行各业提供了新的工作方式，也为人们提供了更多的可能性和选择。随着AI技术的进一步发展和应用，我们可以预见，在不久的将来，AI员工将成为工作中不可或缺的一部分，为人类社会的发展贡献更多力量。