INSERT、DELETE、UPDATE 三种SQL语句是数据库技术的三大基本语句. 在通常的web开发中对它的处理可以说是无处不在. 如果简单的都用手工来构造这些SQL语句的话, 一方面给我们的开发带来很大的工作量, 另一方面系统灵活性受到很大的限制. 那么能不能基于某种规则让系统自动从页面表单
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这是《窄播Weekly》的第66期，本期我们关注的商业动态是:Google最新的AI图像生成模型Nano Banana，可能会给AI图像领域带来一场应用大爆炸。 去年这个时候，我想把照片中人物手里拿的玩具火车换成玩具飞机，还需要给玩具火车做出精细标记，找到干净的玩具飞机图片，告诉AI将其替换成另一张图里的飞机。我花费一个小时，多番尝试下来，飞机会变形，人物的手会消失，最后的�
本文汇总了AI领域的最新动态：腾讯升级混元生图模型至2.1版，支持2K分辨率与中英文输入；爱诗科技获阿里领投6000万美元融资，聚焦AI视频生成；Freepik上线Seedream 4.0图像模型，提供高分辨率生成选项；阿里千问新模型通过MoE架构提升推理效率10倍；微软在Office 365中集成Anthropic技术，调整AI供应商策略；首款AI Agent浏览器Fellou CE发布，简化工作流程；清华团队开源GUAVA技术，实现
今天，在WAVE SUMMIT深度学习开发者大会2025上，百度文心大模型X1.1正式发布，在事实性、指令遵循、智能体等能力上均提升显著。 百度王海峰介绍，文心大模型X1是基于文心大模型4.5训练而来的深度思考模型，升级后的X1.1主要采用了迭代式混合强化学习训练框架。 一方面通过混合强化学习，同时提升通用任务和智能体任务的效果；另一方面通过自蒸馏数据的迭代式生产及训练
今天下午，DeepSeek发布了《关于AI生成合成内容标识的公告》。 公告中称，Deepseek始终高度重视AI的安全问题，已在平台内对AI生成合成内容添加标识，并明确提醒用户相关内容由AI生成。 此举为贯彻落实《人工智能生成合成内容标识办法》（2025年9月1日起施行）及《网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法》等国家标准的相关要求，防止AI生成内容可能引发的公众混淆、�
文章探讨了考试数字化的重要性，指出考生常因系统、网络、支付等问题焦虑。考试管理涉及多部门协作，报名费清算复杂。数字化推动考试成为数字中国建设的试金石，体现公共服务水平。AI赋能教育考试，生成海量数据但多被闲置。易宝支付等机构助力考试数字化转型，提升效率与公平。未来考试将减少对传统题库依赖，实现自动组卷与智能评分。考试数字化面临地域差异挑战，需打通“云-网-端-安”全链路。易宝支付定制化系统保障安全，服务超30省份，优化考生体验并提升政府效能。
字节跳动Seed团队推出豆包图像创作模型Seedream4.0，支持文生图、图像编辑及多图参考等功能，在专业评测中达到业界领先水平。该模型已上线豆包App、即梦AI等平台供用户免费体验，并通过火山引擎开放给企业客户。Seedream4.0具备多模态创意能力，可生成4K分辨率商用图像，适用于教育、电商、广告设计等场景。团队表示将持续探索实时交互生成体验，深度融合多模态推理与世界知识。
大模型选择能力已成为AI时代企业核心竞争力。文章提出“能力-成本-场景”三维评估框架，强调需超越单一指标崇拜，基于客观数据和实际需求进行理性选择。通过Qwen2-Plus与DeepSeek-V3的对比分析，展示不同模型在特定场景下的差异化优势。建议企业建立科学选型流程，采用专业工具进行多维度评估，通过三阶段验证策略确保决策既数据驱动又经实践检验。最终目标是选择最适合业务场景的模型，而非盲目追求流行模型。
近日，千万网红甲亢哥在美国正直播时，疑因涉嫌超速被捕。 据报道，事发时，甲亢哥正在佛罗里达州直播，他被捕全程被观众目睹。 据视频画面，在被捕过程中，他被警方拦下，并戴上手铐大声喊冤称Speed只是我的名字”，期间还解释喊冤称自己并未超速，也不开车。 不过，很快就有网友质疑，这又是在炒作。 有网友发现逮捕时执法人员”也没按流程没收设备，分析逮�
面对琳琅满目的大模型API，开发团队常陷入选择困境。文章指出，2024年既是机遇也是挑战的时代，闭源模型选择丰富但性能与成本平衡复杂。通过AIbase等数据驱动平台进行客观对比至关重要。以Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3为例，前者综合能力强适合多语言场景，后者在代码生成和成本控制上优势明显。建议开发者明确需求，通过实际测试验证模型表现，理性选择最适合的方案。
开发者分享模型选择心路历程：从盲目试错到数据驱动。曾因追求低价模型导致成本飙升，后通过AIbase平台对比Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3，基于价格、上下文长度和代码能力等数据，最终选择更适合代码生成任务的DeepSeek-V3。强调没有“最好”的模型，只有“最适合”的模型，建议开发者善用专业工具进行数据驱动决策，避免隐性成本。
