谷歌 TimesFM-3 开源:不训练也能同时预测多条指标
一家零售公司想预测下个月的冰淇淋销量。传统做法是把过去几年的销量数据喂给一个模型,让它算出下个月的数字。但现实里,销量从来不只是销量的函数——下周有促销活动、气温要升高、隔壁新开了家店、旁边柜台的饮料在打折,这些都会影响结果。 8 月 31 日,Google Research 发布的时间序列基础模型 TimesFM-3,正是冲着这个问题来的。它有 3.3 亿参数,在超过 1 万亿个时间点上完成预训…
AI 学习教程
共 52 篇
一家零售公司想预测下个月的冰淇淋销量。传统做法是把过去几年的销量数据喂给一个模型,让它算出下个月的数字。但现实里,销量从来不只是销量的函数——下周有促销活动、气温要升高、隔壁新开了家店、旁边柜台的饮料在打折,这些都会影响结果。 8 月 31 日,Google Research 发布的时间序列基础模型 TimesFM-3,正是冲着这个问题来的。它有 3.3 亿参数,在超过 1 万亿个时间点上完成预训…
AI 编程正在重塑每一个技术岗位,而「测试」可能是其中最容易被波及、也最有机会借势转型的一个。最近 GitHub 上一个中文开源项目火了——「AI 测试开发学习路线大全」,把测试工程师在 AI 时代的进阶路径整理成了一份持续更新的路线图,涵盖 AI 辅助测试、自动化测试、Agent 测试开发等方向,对想转型的测试工程师和零基础学习者都很友好。 这份开源路线图里有什么 这个仓库(GitHub 上搜索…
如果你从没用过语音转文字,这篇是给你写的。不需要懂 API,不需要装软件,读完你就能把「说话」接进自己的日常工作流。 我们从一件最烦的事说起:会议纪要。 一、先搞清楚它能替你做什么 语音转文字工具的定位很明确:它负责把声音变成文字,不负责替你思考内容。所以正确的用法不是「录完扔进去就完事」,而是把它当成流程里的第一道工序。 以 Google 8 月 26 日发布的 Gemini 3.5 Trans…
一场两小时的会议开完,最痛苦的不是开会本身,是整理纪要。 录音听一遍要两小时,边听边打字要四小时,中间还得反复倒回去听清某句话。采访、播客、课程、客户沟通——凡是涉及「把说的话变成文字」的场景,都在吃这份苦。 8 月 26 日,Google DeepMind 发布了 Gemini 3.5 Transcribe,官方称它是目前最精准的语音转文本模型。我们来看看它到底强在哪,以及普通人能怎么用。 一、…
你有没有过这种经历:老板甩来一句”研究下这个开源项目,下周汇报”,你兴冲冲 git clone 下来,打开目录,几百个文件、十几个包,瞬间懵了。从头读 main 函数?读了三天还在 import 里打转。这是绝大多数人精读大型仓库的死法——不是不努力,是方法错了。本文给你一套用 AI 四阶段精读大型开源仓库的方法论,再附上我们整理的「28 条踩坑清单」。 为什么传统读法必然…
AI 怎么帮企业做软件开发?各家大厂都在探索,但最权威的答案,通常藏在「他们自己怎么用」里。8 月 21 日,Anthropic 官方博客发布了一篇《AI 原生 SDLC 实战手册》,详细拆解了 Claude 是如何重塑自家软件开发生命周期(SDLC)的。 SDLC 是「软件开发生命周期」的缩写,覆盖从需求、编码、测试、评审到部署的完整流程。Anthropic 这篇官方手册的价值在于:它不是理论推…
很多人把 B 站当”学习网站”用,但真正学进去的人不多。问题往往出在三点:视频长,看完就忘;想回看某个知识点,进度条拖来拖去找不到;外语教程听不太懂,只能干瞪眼。最近一个开源项目 bilibili-digest 想解决的就是这件事——它是一款浏览器扩展,能把 B 站视频变成一套”可检索的学习资源”,而且已经上架 Chrome 和 Edge 应用商店,…
会用 AI 写几段代码,和能设计一个让 AI 跑在里面的系统,是两码事。最近 GitHub 上冒出一个开源项目 enterprise-system-design(上线数日 531 星),定位很清晰:一份从真实系统出发、教工程师设计「用得上 AI 的系统」的课程与参考。它不是玩具demo,而是冲着「企业级」来的。对想从「写代码的人」往上走一步的打工人,这份资料值得收藏。 531 星开源课:让 AI …
DeepSeek Harness v0.1 刚发布,很多人看完新闻一头雾水:这到底是什么?怎么上手?有什么用?别急,这套从 0 到 1 的速通教程,帮你把 Harness 讲明白——不追求看懂全部源码,而是让你知道它是干嘛的、怎么跑起来、能拿它做什么。 先搞清楚:Harness 到底是什么? 用一句话说:Harness 是 DeepSeek 推出的 Agent 执行层框架,负责模型之外的̶…
想真正理解编程语言和解释器,最快的路径就是自己写一个。GitHub 上最近爆火的 pi-from-scratch 项目,用 600 行 TypeScript 写成一个迷你版解释器,一周收获 800+ star——它用最少的代码,把”从零实现”这件事讲清楚了,也给无数想深入底层的学习者提供了一个绝佳的动手样本。 这个项目在教什么? pi-from-scratch 的核心是&#…
零基础教程:阿里最强模型 Qwen3.8 怎么白嫖怎么用 阿里最强模型 Qwen3.8-Max 今天发布了,很多人看完新闻就划走了——但真正的问题只有一个:我该怎么用上它?这篇教程不聊技术术语,用大白话告诉你普通人怎么上手。 第一步:Qwen3.8 现在能用吗? 能。根据阿里官方信息,Qwen3.8-Max 的 API 今天已在千问 AI 平台上线。普通用户可以直接通过千问 AI 平台使用,开发者…
昨天我们盘点了AI绘画的5种变现路径,其中最简单粗暴的就是头像定制。今天这节课,我来演示一个完整的接单流程。不是理论,是实战。 内容包括:客户沟通的完整话术(可以直接套用)、用Stable Diffusion生成头像的完整参数、如何根据反馈快速修改、交付和收款的避坑要点。 【金句】最好的学习不是听别人讲,而是看别人怎么做完之后自己模仿一遍。 一、接单前的准备工作 新手建议从闲鱼开始——门槛最低,2…
你有没有想过,只需要输入一段文字描述,就能让AI帮你画出一幅堪比专业画师的作品?听起来像是科幻小说,但实际上这项技术已经非常成熟,并且正在深刻改变设计、创作、艺术乃至商业的方方面面。 今天是我们「AI绘画从0到1」系列的第一天。作为这个系列的开篇,我将用最通俗易懂的语言,带你彻底搞懂AI绘画到底是什么,它是怎么工作的,以及为什么现在正是普通人入场的最佳时机。阅读完这篇文章,你将建立一个完整的认知框…
“帮我写一份关于春季新品的社交媒体推广文案,要活泼些” 只需要这样一句话,软小星AI秘书就能理解你的意图,自动调用相应技能,完成任务。 这是2026年办公工具领域最令人眼前一亮的产品理念——彻底摒弃复杂的提示词工程,让AI回归最自然的交互方式:说话。 软小星AI秘书的定位非常清晰:不是又一个功能堆砌的AI助手,而是一个”你一句话就能指挥的AI秘书”。…
想象一下这样的场景:你想要一个完全离线的AI助手,代码不想上传到云端,数据不想离开自己的设备。以前这意味着你要么忍受云端API的延迟和费用,要么投入数万元购置专业设备。但现在,只需要一张24GB显存的普通显卡,你就能把一个能力比肩顶级闭源模型的AI系统跑在自己的电脑上。这个听起来近乎理想主义的场景,正是谷歌Gemma 4正在实现的事情。2026年4月2日,谷歌正式发布Gemma 4开源大模型系列,…
想象一下这样的场景:你有一个绝妙的视频创意,但既不会拍摄,也不会剪辑,更没有昂贵的设备。以前这意味着这个创意只能停留在脑海里。但现在,你只需要输入一段文字描述,3分钟后,一段专业级别的视频就出现在你眼前。这不是科幻,而是可灵AI 3.0已经实现的功能。2026年清明节期间,一部由可灵AI 3.0 Omni生成的短片《纸手机》在网上走红,影片中除了那只手绘的”纸手机”是真实道…
导语 为什么同一个模型在不同测试里表现差距巨大?为什么论文里宣称”超越GPT-4″的模型,用起来却总差那么一点意思? 这可能是评测体系的问题。 2026年的今天,大模型评测已经成为AI从业者最头疼的问题之一。市场上的模型越来越多,宣称越来越夸张,但真正哪个模型适合你的业务,却需要你亲自去验证。选错模型不仅仅是浪费钱,更可能是整个项目的失败。 这篇文章,我会帮你建立完整的AI…
导语 为什么你的AI总是不够”懂”你的业务?通用大模型就像一个博览群书的全才,上知天文下知地理,但在具体行业场景里却总是差那么一点感觉。医疗、金融、法律、代码生成——每个领域都有自己的专业术语和表达方式,通用模型学不来的东西太多了。 这时候,你就需要大模型微调(Fine-tuning)技术。 微调是什么?简单说,就是在一个已经训练好的大模型基础上,用你自己的专业数据再训练一…
经过24天的进阶实战,我们已经走过了AI Agent从概念到落地的完整旅程。 从Day1的AI Agent基础概念,到Day2的工具调用、MCP与A2A协议;从Day3的RAG知识库搭建,到Day4的AWS质检Agent生产落地;从Day5的Manus通用Agent,到Day6的垂直领域应用……每一篇都是一块拼图,拼出了AI Agent的完整图景。 但这只是开始。 2026年,AI Agent正在…
面对GPT、Claude、Gemini,AI Agent开发者应该如何选择? 2026年4月,AI大模型市场竞争进入新阶段。OpenAI、Anthropic、Google三大巨头纷纷推出新模型和功能,竞争态势愈发激烈。GPT系列持续进化,Claude主打安全企业市场,Gemini强调原生多模态。对于AI Agent开发者来说,选择哪个模型不是一道简单的选择题,而是一道需要综合考虑技术能力、成本、稳…
当企业把核心业务交给AI Agent,数据泄露、权限滥用、恶意攻击——这些安全噩梦随时可能成真。 2026年,AI Agent正在从”实验品”变成”生产力工具”。企业用它处理客户数据、执行业务流程、做出商业决策。但与此同时,AI Agent的安全问题也在集中爆发——对抗攻击让AI做出错误决策,数据投毒让模型被植入后门,隐私泄露让企业核心数据外泄。RS…
当AI Agent拥有了”身体”,会掀起怎样的产业革命? 2026年,具身智能从实验室走向商业落地的关键一年。酒店、医院、工厂、家庭——机器人的身影正在加速渗透。有人说具身智能是AI的”最后一公里”,也有人说是”最难啃的硬骨头”。但无论如何,一个明确的信号正在浮现:AI Agent与机器人的结合,正在重新定义人工智能的边界。 …
市面上有几十种大模型,就有几十种AI Agent框架,再加上五花八门的评测标准,企业选型时往往一头雾水。 “我们的Agent准确率95%”——这个数字是怎么测出来的?用了什么测试集?覆盖了哪些场景?换了测试集还能达到95%吗? 这些看似基础的问题,实际会直接影响企业的选型决策。因为评测标准不统一,”王婆卖瓜”式的自吹自擂就成了常态。厂商说自己准确率9…
2026年中国AI Agent市场报告显示了一个有意思的数据:金融、医疗领域的垂直AI Agent初创企业存活率约为45%,而通用框架类企业存活率只有18%。这个数字颠覆了很多人的认知——大家都觉得越通用越好落地,为什么垂直赛道反而更抗打? 答案在于价值创造模式。通用Agent解决的是”效率问题”,垂直Agent解决的是”生死问题”。一个通用Agen…
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