在人工智能（AI）技术飞速发展的今天，其在各个领域的应用不断拓展，从自动驾驶到智能助手，AI的身影无处不在。然而，在UI界面设计这一领域，尽管AI技术被寄予厚望，但其实际应用效果却远未达到预期。本文将探讨AI在UI界面设计中的影响、挑战，并结合具体工具案例进行分析。
企业AI的基本技术架构也已经达成共识：强大的AI模型+图技术加持的RAG+Agent搭建+安全护栏。
如果把人工智能比作人类技术史上的一场革命， 那么 Hugging Face 就是这场革命中的一位「使者」， 它用一场场真诚的拥抱，拉近了科研与应用、技术与人之间的距离。 今天，Hugging Face 已成为 AI 开源领域的明星，拥有超过 50 亿美元的估值，并成功将开源精神与商业化模式融合，成为全球最活跃的 AI 社区之一。 但这一切，起点却颇为意外，从一款聊天机器人开始。
近年来，AI for Science 发展提速，不仅为科研领域带来创新研究思路，同时也拓宽了 AI 的落地通路，为其提供了更多具有挑战性的应用场景。在这个过程中，越来越多的 AI 领域研究人员开始关注医疗、材料、生物等传统科研领域，探索其中的研究难点与行业挑战。
百川智能创始人王小川是她的第一个老板，清华大学计算机系教授唐杰是她的项目老师，而她还是月之暗面几位创始人的本科辅导员。
朋友们，想了解为什么同一模型会带来大量结果的不一致性吗？今天，我们来一起深入分析一下来自微软和麻省理工学院的一项重大发现——不同的Prompt格式如何显著影响LLM的输出精度。这些研究结果对于应用Prompt优化设计具有非常重要的应用价值。
在AI领域数据和算力的军备竞赛中，AI从业者要么紧密跟随OpenAI等领先公司做进一步的应用开发，要么在Transformer机制日益显现局限之时探索新的路径。
1966年，首个AI精神健康聊天机器人Eliza问世，作为一种简单的自然语言处理程序，它模拟了心理治疗师的对话风格，标志着AI在心理健康领域应用的起点。
近年来，代码语言模型（Language Models for Code，简称 CodeLMs）逐渐成为推动智能化软件开发的关键技术，应用场景涵盖智能代码生成与补全、漏洞检测与修复等。
在赛博空间里指挥若干个“AI”干活，年轻人毫无疑问是最先尝试新科技的人群。在AI应用遍地开花、用户争夺越来越激烈的当下，年轻人的选择成为判断AI产品前景的风向标。谁是第一款渗透到年轻人日常生活的AI产品，才有机会扩展到更广阔的人群。
