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2025年是AI人工智能大规模使用的一年。AI大模型能力在不断挖掘的同时，如何基于大模型做更进一步的升级呢，于是AI智能体就应运而生。AI智能体是结合了众多软件技术的合集，充分发掘大模型的能力，并且拓展大模型的能力，让更多使用者即使不懂大模型，也能低成本的快速掌握AI的使用。在众多的智能体平台中，像Coze ， Dify ，FastGPT等，都在构筑自己的智能体平台，为普通的非互联网人员也能快速打造属于自己的智能体应用，接下来以Coze平台为例，基于Coze制作一个在新媒体行业非常流行的诗歌生成，并且为诗歌配图的完整过程。
coze是新一代AI应用发布平台，不管你是否有编程经验，都可以在coze这个平台上面快速搭建基于大模型的各类AI应用，并将AI应用发布到各个社交平台，通讯软件等，也可以通过API或者SDK将AI应用集成到你的业务系统中。平台入口：
一、基础操作界面与模式 1. 操作模式切换 * 手动模式：用于编程、调试和手动操作 自动模式：用于程序自动运行（需满足安全条件） 2. 动作模式选择（手动模式下） * 单轴模式：单独控制每个关节轴（1-6轴） * 优点：最直观，与坐标系无关 * 用途：调整机器人姿态，避免奇异点 * 线性模式：TCP沿直线运动 * 重定位模式：TCP位置不变，只改变工具姿态 点击示教器左上角 进入菜单栏 3. 坐标系选择（线性/重定位模式下） 四个可选坐标系： * 大地坐标系：机器人安装的基础坐标系 * 基座坐标系：机器人底座中心为原点（多数基本选择） * 工件坐标系：用户自定义的工作平面 * 工具坐标系：以工具末端为原点 二、三大核心数据设置 1. 工具数据（tooldata） 定义：描述工具（
一些叽里咕噜的话 新人报道！今天是我跳槽进入新公司的第一天，也是我从传统FPGA开发转变为FPGA原型验证的一天。一切重新开始，一切重新学习。 第一天无非就是装装电脑，配置下服务器，闲来无事，阅读了下S2C公司撰写的数字芯片与验证相关的白皮书《Prototypical II》，觉得很有收获。不知何故，突然涌现一种强烈的分享欲望，想着也正好趁着刚开始学习新东西，不如开个专栏，作为自己日常学习笔记，同时也为了更好的以一个初学者的视角去记录我的学习心得，为更多跟我一样的初学者提供一些帮助。如果我的笔记有帮到您，那是我的荣幸，也让我倍感舒心。 另外，我也把《Prototypical II》链接放在了文章最后，有兴趣的小伙伴可自取，不过该网站需要您注册一些信息才可获取，另外该网站还提供了很多其他的资料供大家学习。 开篇之问：Simulation or Emulation？ 在入手一门新技术时，总是要先问what/why，再去学习how。所以在进入FPGA原型验证的技术学习之前，我们需要先问清楚：什么是FPGA原型验证？为什么需要用到FPGA原型验证？而今天的第一篇笔记就是抛开乱七八糟
手把手教你用 OpenClaw + 飞书，打造专属 AI 机器人 当前版本 OpenClaw（2026.2.22-2）已内置飞书插件，无需额外安装。 你有没有想过，在飞书里直接跟 AI 对话，就像跟同事聊天一样自然？ 今天这篇文章，带你从零开始，用 OpenClaw 搭建一个飞书 AI 机器人。全程命令行操作，10 分钟搞定。 一、准备工作 1.1 安装 Node.js（版本 ≥ 22） OpenClaw 依赖 Node.js 运行，首先确保你的 Node 版本不低于 22。 推荐使用 nvm 管理 Node
摘要：在生成式人工智能（AIGC）浪潮席卷全球的今天，大语言模型（LLM）已不再是科技巨头的专属玩具。然而，数据隐私泄露的隐忧、云端 API 高昂的调用成本以及网络延迟的不可控性，正成为阻碍企业深度应用 AI 的“三座大山”。本文基于“智聊机器人”项目的核心架构，深入剖析从大模型理论基础到本地私有化部署的全链路实践。我们将摒弃对云端服务的依赖，利用 Ollama 推理引擎与 Streamlit 前端框架，在消费级硬件上构建一个安全、可控、低成本的智能对话系统。这不仅是一次技术环境的搭建，更是一场关于“数据主权”与“AI 民主化”的深度探索。 文章目录 * 🌐 第一章：觉醒时刻——为何我们需要“私有化”大模型？ * 1.1 大模型时代的机遇与隐痛 * 1.2 破局之道：开源模型与本地部署的崛起 * 1.