司马阅产品交付总监陈涛则带来实操性方法论分享。凭借服务上百家企业的落地经验,他聚焦企业文档处理“读不准、找不对、做不好”的痛点,剖析了司马阅双模型驱动架构。 司马阅业务总监任春虹压轴发布司马阅AI合伙人生态计划,构建AI服务商、城市服务商、行业共创伙伴三大合作矩阵,推出系统培训、客户陪跑、大型展会获客支持等全周期赋能体系。 司马阅AI合伙人代表张翾的真实分享生动诠释了生态价值,从初次接触到独立开展业务,其“不是单打独斗,而是并肩作战”的真挚体验引发全场强烈共鸣,展现了司马阅对生态伙伴“托举式赋能”的核心优势。 关于司马阅2025企业AI落地应用峰会 司马阅2025企业AI落地应用峰会,是聚焦企业AI应用真实落地的全国性系列活动。 大会依托司马阅在全国城市的一线市场洞察、企业AI的落地实战案例方法论及司马阅技术产品全方位升级的智能基座,助力企业突破AI落地瓶颈,实现技术向业务价值的高效转化。
针对这些问题,司马阅通过数据预处理与语料优化,提升大模型输入质量,进而增强输出的稳定性与可控性。现场演示环节,陈涛展示了 AI 财报分析、AI 健康顾问、AI 送样专家等多项司马阅 AI 落地场景。 演示结束后,他还进一步介绍了司马阅的企业 AI 产品体系及交付服务模式。联合主办方英博瑞CEO、司马阅AI合伙人杨伟军发表主题演讲《AI时代人力资源的变革与发展》。 司马阅AI合伙人代表张翾分享与司马阅团队的协作体验,他表示司马阅团队实事求是的作风让人认可,选择合伙人计划就是选择“对的人”。他期待更多同频伙伴加入,共同迎接企业级AI万亿时代。 关于司马阅2025企业AI落地应用峰会司马阅2025企业AI落地应用峰会,是聚焦企业AI应用真实落地的全国性系列活动。 大会依托司马阅在全国城市的一线市场洞察、企业AI的落地实战案例方法论及司马阅技术产品全方位升级的智能基座,助力企业突破AI落地瓶颈,实现技术向业务价值的高效转化。
2025年12月12日,司马阅2025企业AI落地应用交流会重庆站在重庆发那科机器人有限公司顺利落幕。 在本土化布局与服务方面,孙鹏提到,自1997年成立合资公司以来,发那科已在上海投入超2亿元打造智能制造展示中心,还原汽车、电子、机加等典型行业应用场景;同时在国内设立31个服务网点,提供24小时全天候服务,深度赋能汽车、3C 陈涛:以实践验成效详解企业AI落地实操方案司马阅产品交付总监陈涛聚焦企业AI落地的实操层面,重点分享了司马阅在文档智能与数据预处理领域的实践经验,以及多个企业AI落地的真实案例。 张翾:聚力生态共创,共抓AI产业机遇交流会尾声,司马阅AI合伙人、连续创业者张翾围绕“AI生态共创价值”展开分享。 基于现场深度交流,司马阅与发那科明确了以真实工业场景为起点、以联合探索和场景共创为核心的合作方向。
阅文今天的“合同风波”愈演愈烈了,隔岸观火的掌阅能否渔翁得利? 4月27日,掌阅科技发布了2020年第一季度财报。 开年第一季度,掌阅科技能够取得这样的成绩,少不了疫情的助力,也少不了掌阅科技采用的“免费+付费”的双引擎模式。 当然,掌阅科技目前面临的挑战也不少。 2019年持续下滑至27%,连同2017年已经连续两年下降3个百分点。显而易见,掌阅“数字阅读”这个老业务已经尽显疲态。 2018年阅文的毛利率可以达到50%以上,而掌阅仅有29%,阅文的净利率可以达超过18%,而掌阅的净利率仅有7.15%,相差1倍。 流量解药未必有效 3月17号,掌阅与百度旗下百瑞翔创业投资管理有限责任公司签订了战略投资协议,根据协议,百瑞翔将拥有掌阅8.8%的股份,双方将会在版权授权、内容分发以及其他内容领域展开合作。
近日,上海人工智能研究院正式发布《“一带一路”人工智能应用场景案例集(2025)》,司马阅凭借在企业级AI智能体(AI员工)落地领域的创新实践与产业示范价值,入选该案例集中产业发展篇案例,意味着司马阅AI 司马阅入选的“产业发展篇”涵盖能源电力、工业制造、农业生产、金融服务等多个行业,为“一带一路”沿线国家的智能化转型提供可参考、可复制的落地路径。 关于司马阅成都三生万物科技有限公司旗下的核心AI品牌司马阅,专注在文档智能、数据智能方向深度探索,致力于加速企业从数字化向AI智能化的转型。团队成员来自华为、京东、美团、滴滴。 司马阅是首批百度AI生态首批合作伙伴,也和DeepSeek/元宝/豆包/扣子等共同入选了「2025非凡-原生AI产品奖」,在AI文档数据处理领域有独特的领先优势。 基于自研文档智能模型DocMind(已获国家模型备案),司马阅开发了国产领先的AI文档智能体平台,助力企业严肃场景AI落地,将企业大量非结构化文档数据转化为"大模型可理解"的标准化数据,有效控制大模型幻觉
2025年10月23日,由司马阅主办的「AI共创 三生万物」2025企业AI落地应用峰会杭州站在余杭区星运鲲鹏中心圆满结束。 司马阅产品交付总监陈涛深度拆解企业AI落地实践案例方法论,针对当前企业普遍面临的数据治理困境与AI应用可靠性挑战展开系统分析,并重点阐述司马阅在解决AI幻觉的技术路径与实践成果,为企业规避AI落地风险、 作为司马阅AI合伙人代表,张翾在峰会分享环节中,以亲身参与视角解读了合伙人计划的核心价值。他表示,在与司马阅及其他合伙人的协作过程中,他感受到了司马阅团队是一群实事求是的人,一群敢想敢做的人。 关于司马阅企业AI落地应用峰会 司马阅2025企业AI落地应用峰会,是聚焦企业AI应用真实落地的全国性系列活动。 大会依托司马阅在全国城市的一线市场洞察、企业AI的落地实战案例方法论及司马阅技术产品全方位升级的智能基座,助力企业突破AI落地瓶颈,实现技术向业务价值的高效转化。
2025年11月9日,武汉市武昌区维也纳酒店氛围热烈,思想激荡,「AI 共创 三生万物」司马阅2025企业AI落地应用峰会武汉站在此成功举办。 司马阅创始人兼CEO宗栗以企业AI发展战略为核心,带来兼具宏观洞察与实战价值的深度分享。 随后,宗栗详解司马阅“自研文档智能模型DocMind+大语言模型”的双模型破局方案。 司马阅产品交付总监陈涛聚焦企业AI落地实操赋能,带来一线实战成果分享。 通过司马阅自研DocMind文档智能模型,可高效破解PDF、扫描件等非结构化数据处理难题,实现知识密集型岗位提效70%、高频沟通场景服务时长扩展3倍、文档繁杂业务处理成本下降10倍的量化成效。
「AI共创 三生万物」司马阅2025企业AI落地应用峰会上海站在此圆满收官。 司马阅产品交付总监陈涛带来《司马阅企业AI落地应用全景》主题分享。他凭借深耕AI落地领域的丰富经验,通过沉浸式产品演示与典型实战案例,全方位展现了AI智能体的商业价值与落地实效。 陈涛表示,司马阅支持saas使用、API对接、私有化部署等多种灵活合作模式,能够精准适配不同规模、不同行业企业的个性化需求。 关于司马阅2025企业AI落地应用峰会 司马阅2025企业AI落地应用峰会,是聚焦企业AI应用真实落地的全国性系列活动。 大会依托司马阅在全国城市的一线市场洞察、企业AI的落地实战案例方法论及司马阅技术产品全方位升级的智能基座,助力企业突破AI落地瓶颈,实现技术向业务价值的高效转化。
破解非结构化数据之困司马阅DocMind的文档智能革命司马阅认为:“文档不是信息的终点,而是价值的起点。”如何打通非结构化文档的价值通道?如何用AI激活文档中被“埋没”的价值? 司马阅自研文档智能模型DocMind给出了解法。 二、落地场景举例与效果验证基于自研文档智能模型DocMind(已获国家模型备案),司马阅开发了国产领先的AI文档智能体平台(AI员工),助力企业严肃场景AI落地,将企业大量非结构化文档数据转化为"大模型可理解 该平台接入司马阅AI员工,该AI员工7*24小时接待客户咨询,极速响应,将操作相关问题以“一步一图”的形式输出。图文并茂、路径清晰,显著提升客户信息获取效率。 三、部署建议与价值展望部署建议基于DocMind,司马阅开发了AI文档智能体平台,以灵活的部署方式适配不同企业的数字化节奏,更以持续进化的价值潜力,成为企业成长路上的长期伙伴。
不过读文章可是AI的专长,这不,AI工具已经出了很多了,比如之前推荐过的Kimi ,今天再来推荐一个术业有专攻的阅读AI,司马阅。 但是从很多专业评测的结果来看,司马阅还是比较靠前的,所以大家姑且可以放心大胆地使用。 不过还是可以拿一些非扫描件的书给AI练手的,比如这个(强烈推荐给刚开始学Python的数分狗,虽然其中的很多函数和用法已经过时了,但是有AI怕啥): 首先,在对话中,我们可以给司马阅设定角色: 比如在这里
阅文的前身就是如雷贯耳的起点中文网,由吴文辉等人在“中国玄幻文学协会”的基础上联合创立,之后被腾讯整合成为阅文集团,并于2017年在香港交易所上市。 阅文以优质的内容生产和成熟的分发方式为用户持续不断的提供优质服务,2018 年阅文收购国内最大的影视制作发行机构新丽传媒,开辟IP改编影视渠道,为优质内容进行市场扩张。 但行业属性也比较特殊,阅文能在不确定性强、难以规模化复制的内容行业,保持这样的高速增长,充分说明阅文拥有自己的核心竞争力,主要体现在这几个方面。 首先,是供给高质量内容的能力。 阅文集团也在进行业务创新,试图给用户带来更好的内容体验。 一方面是利用内容优势切入游戏市场。在游戏市场中,阅文与第三方开发团队合作推出IP改编手游,收获了极高的热度。 2020年10月阅文联手腾讯影业召开“新丽传媒·腾讯影业·阅文影视2020年度发布会”,明确以腾讯影业、新丽传媒、阅文影视的“三驾马车”生产模式,对网文IP进行影视转化,加强数字内容的再创作,提高IP打造效率
因为需要初始化数据库和等待 healthy check),然后运行 docker ps -a,当看到所有的容器的状态没有 unhealthy 或 Exited (x) xxx 就代表 PasteMe 已经启动成功 3.
该问来自2021届阅文Java方向笔试卷,servlet想必大家都有所了解,这是一个非常重要的知识点,希望大家多多关注。 Servlet></Servlet>之间添加如下代码: <loadon-startup>1</loadon-startup> 2)在Servlet容器启动后,客户首次向Servlet发送请求 3) 3、终止阶段 当容器检测到一个Servlet实例应该从服务中被移除的时候,容器就会调用实例的destroy()方法,以便让该实例可以释放它所使用的资源,保存数据到持久存储设备中。
一本300页的书,它可以用10分钟给你一份5000字的精华摘要,或者用3分钟给你一个三五条的核心观点。但AI做不到的是:替代你的思考和感受。 1.司马阅(ReadPo)国产工具里我比较常用的一款。它的优势是对中文内容理解深。你上传PDF、EPUB、TXT,它能生成结构清晰的读书笔记,包括核心观点、章节摘要、金句摘录。 然后给每个对话同样的指令:“请帮我总结这本书的核心观点,包括:1.作者的核心主张;2.书里最重要的3-5个概念;3.每个概念的解释;4.对我(普通人)有什么实用建议。用中文输出,2000字左右。” 第四步:二次加工把这些摘要都扔到一个新对话里,告诉AI:“我读了10本关于‘心流’的书,请你帮我做一个综合综述:1.各书的核心观点对比;2.共识和分歧点;3.最实用的3条建议。 中度用户:Kimi+司马阅。Kimi做深度问答,司马阅做结构化笔记和思维导图。重度用户/研究者:Kimi+Claude+通义听悟。Kimi和Claude处理文字,通义听悟处理音频,形成完整的工作流。
智阅 GPT - 智能 AI 摘要插件 V3 版本应势而来,作为 Halo 生态中专注于 AI 摘要生成的得力工具,它在功能、体验和灵活性上实现了全方位突破,让每一篇文章的精髓都能被轻松把握。 V3 版本升级亮点:从 “能用” 到 “好用” 的跨越 批量处理更省心 对于积累了大量旧文的博客,V3 版本的全量同步功能堪称福音。 安装与配置:简单几步,开启智能摘要之旅 安装方式 插件市场安装:在 Halo 后台进入 “插件市场”,搜索 “智阅 GPT - 智能 AI 摘要”,点击安装后重启 Halo 服务即可。 适用场景与结语 无论是个人博客、技术站点还是内容平台,智阅 GPT - 智能 AI 摘要 V3 版本都能发挥重要作用。 赶紧安装智阅 GPT - 智能 AI 摘要插件 V3 版本,让每篇文章的核心信息都能被读者轻松捕捉吧!
(我是按照1.7的命名, 不过其他逻辑是1.8的) 1/** 2 * Entry 类 为map中基本的单元 3 * 4 * key 为键,value 为值 5 Entry next; 12 int h; 13} 其他 1// 初始默认的数组容量 2static final int INIT_CAPACITY = 1<<4; 3/ ps:源码 611行) 1public V put(K key, V value) { 2 return putVal(hash(key), key, value, false, true); 3} = null){ 3 Object oldValue = e.value; 4 if(! 比如"为啥hashMap的数组长度一定是2的n次方", "当我new HashMap()的时候,输入的初始容量 0,1,2,3,4,5,6。table初始化的值到底为多少" 等等 END
在此情境下,“老将”阅文开始改变,然而大刀阔斧的革新却没有能如阅文预想的那么顺利。在腾讯团队接手了阅文之后,市场普遍看好阅文。在近两个月的时间内,阅文的股价涨幅超过50%。 不过随着管理团队的变更,在阅文内部也产生了不小的震荡。先是阅文的新合同严重侵犯了作者的版权与著作权,作者们集体抵制阅文新合同,引发了“55断更节”。 尽管双方代表协商后,阅文做出让步,但是也出现部分作者流失的情况。 现在,阅文又遇到业绩滑铁卢,在最新的半年报里阅文由盈转亏,出现巨额亏损。 还有,网文免费模式的出现,也对阅文、掌阅等老牌网文在线付费阅读产生冲击。 目前在阅文的版权运营业务中,被阅文给予希望的新丽传媒,表现同样不尽人意。 坎坎坷坷IP梦 当初与阅文对赌的新丽传媒,成了拖阅文后腿最为严重的那个。
时常会听到圈内的朋友抱怨"学不动了"。确实如此,前端技术的横向发展和迭代速度实在是太快了,然而人的精力却是有限的,在中高级的技术进阶阶段,广撒网式的学习方式往往会适得其反。那些调侃程序员的中年危机的段子,说不好哪天真的变成了现实,那么前端er到底该如何构建自己的技术护城河?
反序列化过程中可以执行代码 所以,我想到如下两个思路: 利用redis写一个python的webshell 利用反序列化直接执行python代码 明显,第一种方法需要 1.知道web路径 2.redis有权限写web目录 3. cPickle.dumps(e) r = redis.Redis(host='xxx.xxx.xxx.xxx', port=6379, db=0) r.set("e6c36e69a9cf9543243d7921aa1a3d8093b49441 ", s) 执行这个脚本,就可以向...:6379的redis中写一个key为e6c36e69a9cf9543243d7921aa1a3d8093b49441,值为序列化字符串的session。 然后我们来到http://...:8080,将cookie设置为session_id=e6c36e69a9cf9543243d7921aa1a3d8093b49441;刷新页面,那边的shell就弹好了 基本可以确定这个站和掌阅有关系: ? 邮箱一枚: ? git log可查看提交日志: ?
好了,这本书2/3的话题已经完了。 持续交付 这是这本书另外1/3的话题划分到了持续交付这样的话题,当然这只是我对他们的总结。