其中θ包含(θ0~θn)一共(n+1)个参数值,但是对于实际的样本来说,一共有n个维度,其中θ0是截距intercept,在有的时候在进行线性回归的时候,最终返回给用户的时候,有可能不是将整个θ返回给用户的,而是将截距和下面的θ1 ~ θn(称之为系数coefficients)分开,这样做的原因在系数部分,每个θ值都对应着原来样本中的一个特征,这些系数从某种意义上来讲可以描述这些特征对于最终样本相应贡献程度是怎样的,而θ0截距和我们的样本特征是不相干的,只是一个偏移,所以把这两个部分分开。所以在我们自己封装多元线性回归的时候就采用分开的方式。当然在sklearn中也是采用这样的封装方式。
我日常工作有一大波邮件要发给同事——通知工序、安排发货,一封接一封。我们目前还没上这方面的信息管理系统,邮件就是唯一的"通知单",天天发、天天复制粘贴,烦得不行。
手工起草与审查合同耗时易错,跨部门协作因版本混乱导致效率低下;知识管理则存在信息孤岛,员工检索效率低,且通用大模型无法理解企业专有知识,导致回答不准、幻觉频发。 实现合同全流程自动化 腾讯电子签提供“拟-审-签-管”一体化AI解决方案,基于混元与DeepSeek双模型驱动,结合自研合同版式识别技术(精准度达93%): AI智写:支持多模态输入(文本、语音、文档 ),一键生成合规合同,降低起草成本。 某律所客户:律师成长为合伙人的时间从5-8年缩短至4-6年,合伙人比例从10%-20%提升至20-30%,培养成本减少46%(来源:腾讯乐享客户案例数据)。
“Dragon Legal”是一项工具,它“帮助法律专业人士完成其工作需要的文档整理工作。”
目录谁适合看这篇我的使用思路:把WorkBuddy当"写作搭子"·思路1:用旧稿归纳写作框架·思路2:按文种起草初稿,不套模板·思路3:改稿时让它挑刺,自己把关·思路4:破格式壁垒,WPS/PDF直接读办公写作的 思路2:按文种起草初稿,不套模板关键认知:不同场景文风必须不一样。发言要鼓劲有气势,汇报要数据条理清晰,串场词要短平稳。我会先告诉它文种、场合、听众,再让它起草,绝不让它硬套某一种排比。 据我使用,它支持运行Python脚本,我用它写了个提取流程:·PDF:用pdfplumber直接抽文本;·.wps:本质是OLE复合文档(含WordDocument流),用olefile读流、按UTF-
在此背景下,由中国电子商会管理,智合标准中心组织编制的全国首部企业AI智能体ROI评估的标准《企业级AI智能体应用效能评估规范》向全行业公开征集起草单位及起草人。 部分起草单位: ● 华电煤业集团有限公司 ● 江苏钟吾大数据发展集团有限公司 ● 深圳市倍联德实业有限公司 ● 用友网络科技股份有限公司 ● 重庆中科汽车软件创新中心 ● 安徽英弗伦斯科技有限公司 ● 标准已经进入最终阶段,当前是参与标准起草的最后机会。 我们现面向AI智能体研发企业、大模型与Agent平台企业、行业应用集成商、网络安全与合规服务机构、第三方测评认证机构,以及所有关注智能体应用效能的相关单位公开征集起草单位与起草人。 END
通过交替进行基于证据的起草和推理驱动的深化,该系统实现了信息获取、知识提炼和迭代大纲演化的统一。 交替起草与深化:基于草稿质量动态决定是否扩展研究深度(约6-15步为最优) 3. 多阶段能力培养:从原子技能(规划、检索、写作、决策)到端到端优化 4. 为突破这一限制,代理周期性地从局部起草转向全局规划,将新生成的草稿作为推理和诊断的新观察。由于草稿提供了具体的推理上下文,代理能够检测到初始规划时不可见的逻辑差距或肤浅论证。 如果某部分缺乏深度,代理会生成局部子部分来分解主题,并触发针对性的起草循环。 流程仅在代理验证逻辑链完整且内容深度与查询复杂度一致时才终止。 技术架构与实现细节 模型与基础设施 • 基础模型:MiniCPM4.1-8B • 检索环境:约286万文档的本地向量数据库 • 271万篇arXiv论文摘要 • 15万个网页摘要(由Gemini 2.0
该标准由中国电子技术标准化研究院和腾讯共同牵头起草,成功列入了2021年第二批国家标准计划。
而就在最近,英国拟起草的一个新立法做出了“解答”。 而随着此次英国政府拟起草新法案,也将在全球范围内树立一个先例,为自动驾驶汽车事故责任认定这一灰色地带提供一个参考。
• 样本规模与调研对象:本文件由中国人工智能产业发展联盟提出并归口,联合腾讯云计算(北京)有限责任公司、中国信息通信研究院、万达信息股份有限公司、华强方特集团等数十家知名企事业单位共同起草。 第六章:为什么选择腾讯云 • 核心起草单位排名首位:腾讯云计算(北京)有限责任公司作为本标准起草单位列表中的第一家企业,主导并深度参与了文旅大模型关键指标的制定,彰显了其在中国乃至亚太地区人工智能新基建领域的领军地位与权威话语权
本文基于真实办公场景,分享如何用 WorkBuddy 辅助政府公文起草、国企信用评级材料梳理和会议筹备,附踩坑经验和省积分技巧。 前言我在某地从事国有某公司管理工作,日常面对大量公文起草、会议材料、信用评级推进等任务。 场景一:公文写作辅助(通知、请示、报告)实操步骤第1步:明确文种和基本要素直接在对话框输入需求,一次性给全关键信息:请帮我起草一份请示:- 文种:请示- 发文单位:某公司- 主送:某单位- 事由:申请推进 "(会全额扣积分),而是用对话指令精确修改:"第二段过于口语化,请改为公文用语""结尾请按'妥否,请批示'格式收束""增加一段关于评级必要性的论述"第3步:导出使用生成满意后,可直接导出为 Word 文档 发言材料:请帮我准备一份在AAA评级工作推进会上的发言材料:- 角色:某公司代表- 听众:****、****、****- 时长:5-8分钟- 核心内容:汇报评级工作进展、当前困难、需要协调的事项- 语气
该标准由全国区块链和分布式记账技术标准化技术委员会归口,主管部门为工业和信息化部,起草单位包括中国电子技术标准化研究院、中国人民银行数字货币研究所、深圳市腾讯计算机系统有限公司等40余家产学研单位。 本次同步发布另两项区块链安全领域的国家标准——《信息安全技术区块链技术安全框架》(GB/T 42570-2023)、《信息安全技术区块链信息服务安全规范》(GB/T 42571-2023),腾讯区块链也均全程参与起草
摘要:本文完整记录一次真实工作流——通过WorkBuddy平台调用IMAOpenAPI,从个人知识库中检索学习资料、分析内容、起草课程学习分享稿的全过程。附带可直接复用的完整代码示例。 方式耗时痛点传统方式1~2小时翻聊天记录→找历史文档→回忆上次说了什么→拼出发言稿WorkBuddy+IMA方式3~5分钟AI直接读取你的知识库→提取相关素材→生成结构化发言稿二、准备工作在开始之前,你需要完成以下两步准备 上传资料:将你的工作资料(课程笔记、会议纪要、项目文档)上传到知识库中。获取凭证:这是关键一步,用于程序调用API。 在「我的课程笔记」中搜索:关键词:发言稿会议讲话总结结果:info_list为空[]分析并调整策略:知识库中没有直接的“发言稿”文档,这很正常!课程笔记知识库存的是学习资料。 知识库里的每一份文档、每一篇笔记,都是你发言稿的“弹药”。整个过程不超过10分钟,而且随着知识库内容越来越丰富,AI生成的发言稿会越来越有深度。
参与标准起草的价值: (参编证明示例,具体以实物为准) 1 提前参与标准体系配套建设,补齐AI交互建设依据 国家标准已建立智能终端智能化分级框架,本标准进一步补充 AI 交互能力建设、实施与验证要求,形成与国家标准衔接配套的技术体系 参与起草有助于企业提前把握场景化能力要求,更好匹配市场需求。 为确保标准的科学性与实践指导性,我们现面向下列单位公开征集起草单位与起草人: 智能终端制造企业; AI大模型及AI交互技术企业; 芯片、操作系统、中间件等基础技术企业; 智能家居、机器人、车载、办公终端等产品企业
使用pyperclip将文本复制到剪贴板 为我起草邮件的助手会在我面前显示邮件文本。
这个规划目前我们正和相关方面共同起草,估计两会以后很快就会和大家见面。
数千名谷歌员工签署了一份请愿书,抗议公司与五角大楼Maven项目的合作关系。几位谷歌员工甚至请辞。员工最大的担忧之一是Maven将被用于致命目的。
直面企业合同管理与知识服务双重痛点 企业合同管理面临文案工作重(起草·修订·审查)、协作效率低(角色多·修订多·版本多)、合规管控难(规章制度多·易漏难控)、数据难同步(检索·履约·统计)四大瓶颈(来源 AI智取:支持主流格式文档提取,字段库管理,结果溯源定位(来源:金元浩分享“AI智取:提取定位都精准”)。 腾讯乐享知识库AI功能 选定知识域问答:通过“@”检索多指定域文档,精准锚定知识(来源:杨锡坤分享“乐享知识库AI新功能——选定知识域问答”)。 某乐享律所客户:律师成长为合伙人时间从平均5-8年缩短至4-6年,成合伙人比例从10%-20%提升至20-30%,培养成本减少46%。
具体表现为三大业务痛点: 法务与合同管控高耗低效: 合同起草、修订、审查等文案工作繁重;PDF作为合同主流格式,其逻辑结构信息丢失导致机器无法理解(页面布局复杂、图表文交织),使得合规管控与数据同步极具挑战 支持通过自然语言、上传文档或实物拍照秒级生成问卷;提供AI智能访谈(自动生成大纲并进行动态多轮追问);内建AI数据清洗与多语言精准转换,重构企业调研范式。 沉淀行业最佳实践:标杆企业的数智化转型落地 AI解决方案已在金融、泛互、白酒等多个实体行业头部企业中产生实际业务收益: 某乐享律所客户: 依托知识库赋能,将一名律师成长为合伙人所需时间从平均 5-8年 某世界500强金融保险集团: 针对培训考试高频场景,通过腾讯问卷上传培训文档,AI解析知识点生成考卷,将原本极度耗时的设计流程压缩至 分钟级;输入需求即可在 秒级 生成岗位定制化测评。
我们公司作为乙方,老是被客户追着要一份API文档,当我们把一个 Swagger 文档地址丢给客户的时候。客户还是很不满意,嫌不够正式!!死活坚持要一份 word 文档 。 然后领导给了个接口模板,就把这个活交给我了......我去,近10个微服务,几百个接口,这不得要了我的命啊(最后整理出来将近200页的 word 文档)。 最后,还是领导有办法:要不我们把Swagger的 json文件转成word文档吧! 一直坚持一句话。作为使用者,人要迁就机器;作为开发者,要机器迁就人。 List<Response> responseList = listResponse(); //模拟一次HTTP请求,封装请求体和返回体,如果是Restful的文档可以再补充 四、使用 如果直接采用我的API文档模板的话,只需要将 resources 目录下的 data.json 文件的内容替换成自己的Swagger Json 文件内容就好。