从全球来看，AI行业已经形成了一超一强的格局，一超指美国，一强指中国，其他国家不足道矣（虽然加拿大有Hinton，英国有DeepMind），因为只有这两个国家才形成了AI的全面研究和广泛的产业应用，这和互联网行业的发展紧密相关。预训练模型是AI的全新研究范式，能够让AI从传统任务型模型（一千个任务需要一千个模型，研发成本高），走向一个模型解决多种任务（先训练一个基础模型，然后再针对下游任务进行微调），大模型更是如此，其目标是one for all，一个模型解决所有任务，这就离通用人工智能不远了。
最近随着 OpenAI 开放了相关 API， 市面上出现了越来越多的 AI 应用，chatpdf 这个项目吸引了我的注意，它是如何突破 API 最大 token 的限制来读取这种长文本的呢？truncate基于对 chatpdf 原理的好奇，我开始研究起市面上相关的应用，于是简单了解后写了个简单的 demo 用于学习，顺便熟悉了下 OpenAI API 的使用。
中国支付清算协会倡议支付行业从业人员谨慎使用ChatGPT，并且我们要做到如何合理的使用ChatGPT
作者：小傅哥沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！？？白皮袄个免费1年服务器，部署个ChatGPT专属网页版！你是不在调用 ChatGPT 接口的时候报错 443 了，哈哈哈，我的也是。当小傅哥发现自己开发的《ChatGPT AI 问答助手》已经不工作了，搜索了下为啥会 443 呢，原来是 openAI 的 API 域名已经 DNS 污染了，所以没法使用。所以如果你仍需要使用，要不是找其他人做好的代理接口，要不就是买一台能调用 openAI 的海外服务器。
chatgpt api 调用及 问题解决记录
2022年11月，OpenAI推出人工智能聊天原型ChatGPT，再次赚足眼球，为AI界引发了类似AIGC让艺术家失业的大讨论。ChatGPT 是一种专注于对话生成的语言模型。它能够根据用户的文本输入，产生相应的智能回答。这个回答可以是简短的词语，也可以是长篇大论。其中 GPT 是 Generative Pre-trained Transformer（生成型预训练变换模型）的缩写。下面列出了学习 ChatGPT 必看的 10 篇论文。（ChatGPT 的简介可参考。
虽然在某些特定领域和层面上，ChatGPT确实可以起到优化和辅助程序员工作的作用，但将谋求取代程序员的观念是不现实的，因为程序员所需要的创造力和创新性以及能解决问题的综合能力是任何人工智能技术所不能做到的。但是，ChatGPT并不能够代替程序员，因为程序员作为职业有其不可替代性，程序员更适合进行有创意性和独立性的开发工作，人工智能技术则可以在某些偏重重复性和系统性的工作任务中进行更高效和精准的处理。此外，在一些复杂的领域，例如软件工程、开发方法和编程编组等，程序员的工作需要具有更大的交互性和人性化的特点。
数字化测量技术是伴随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的智能化而兴起的一门新兴的测量技术。数字中国、数字城市等概念的提出以及相关数字化工程的启动,特别是全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)、摄影测量与遥感(RS)以及数字化测量和地面测量先进技术的发展.使工程测量的手段和方法产生了深刻的变化。工程测量的服务领域也相应进一步延伸.而且正朝着测量数据采集和处理的自动化、实时化和数字化方向发 展
没有账户，需要注册
时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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