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AIOps落地：告警降噪到底怎么做？我落地了一套方案
↑ ↑ ↑ 点击关注，分享IT技术|职场晋升技巧|AI工具 研究AIOps已有1年多，目前手里有不少可落地的方案了，而且目前我们已经有了自研的AIOps平台，欢迎关注并与我链接（看留言区）。 最近有不少朋友向我请教用AI如何做告警降噪？ 我
用友+联想，正在改变软件行业
ERP公司开始卖硬件了。这话说出来有点怪，但最近用友发布了企业AI盒子，又宣布和联想合作，补足硬件能力。
AIOps智能体落地案例集
这套AIOps智能体落地案例集是我大模型课程里AIOps章节中的10个案例，现在单独把它拆出来售卖！ 虽然只有10个小案例，但价值巨大！ 注意： 1）已经买过我大模型课程的同学不用下单，因为课程里已经包含了。 2）这是一个图文教程，不是视频
用友，AI盒子，有点意思
用友，发布了一些新东西，什么YonWork、YonData，软件层面的，不足为奇。唯独一个叫企业AI盒子的，软硬件结合，有点意思。
GitHub 开源 MimiClaw：5.6k Star，$5 的 ESP32 芯片跑完整 AI 助手——没有 Linux，全用 C 写的
$5 ESP32芯片跑完整AI助手，纯C无Linux实现本地记忆+工具闭环，5.6k Star开源项目！ 核心内容： 1. 5.6k Star开源项目，将完整AI Agent系统塞进ESP32-S3芯片 2. 纯C开发，无Linux/云服务器，FreeRTOS上实现本地记忆与工具调用闭环 3. $5硬件+0.5W功耗，7×24小时本地运行，支持Telegram等多场景交互
不用跳出聊天框，长按键盘就能让AI直接干活了
告别频繁切换！长按键盘即可在聊天框内完成查资料、翻译、约会议等AI操作，无需跳出当前场景。 核心内容： 1. 用户在聊天中使用AI的痛点（频繁切换应用、上下文丢失） 2. Acti的解决方案：键盘集成AI，长按触发任务处理 3. 核心功能场景与操作流程（查信息、找文件、创建会议链接等）
小小树莓派，正在成为 AI Agent 的身体！
树莓派化身AI Agent硬件载体，OpenClaw实现自主任务与硬件控制，探索AI重构数字生活与安全边界的前沿实践。核心内容：1. 智能代理AI的自主决策与工具应用能力2. 树莓派作为AI Agent平台的硬件隔离优势3. AI代理与树莓派结合的应用场景及安全风险
为了省一支麦克风，我踩了两条 Apple Watch 语音输入的坑
为解决Mac语音输入痛点，作者用Apple Watch试两条失败路线，完整复盘工具、断点与避坑指南，实用避坑文！ 核心内容： 1. 需求背景：Mac语音输入的具体痛点及目标 2. 两条失败路线：自建全链路语音转写输入、借微信输入法虚拟麦克风 3. 踩坑总结：工具问题、技术断点及不建议做法
做了10多款硬件后，我开始警惕产品里的“全都要”
10款硬件研发者警示：警惕产品“全都要”，功能堆砌反失核心价值。 核心内容： 1. “顺便加上”的需求陷阱：看似简单的功能背后隐藏硬件研发的复杂成本与风险 2. 功能堆砌的产品困境：用户难以聚焦核心价值，AI时代更易陷入“菜单式产品” 3. 按时交付中的需求取舍：项目压力下，明确核心目标比满足所有需求更重要
深度｜把千亿参数模型搬到本地，这家“隐身”公司在赌什么？
大模型从云端走向本地！千亿参数模型落地端侧设备，算力分配重构开启Agent长期在线新范式。 核心内容： 1. 大模型发展转向：从云端集群到本地端侧设备（如Agent Computer等） 2. Agent工作模式变革：从单次问答到长期在线，需处理文件与工具调用 3. 算力分配新逻辑：高频私密任务下沉本地，通用推理留云端
拆解 NanoKVM-Go：从一根线，看懂 AI 硬件该怎么入局
从一根线看懂AI硬件如何颠覆传统KVM，NanoKVM-Go展现AI与硬件融合的新范式。 核心内容： 1. 极致减法：一根USB-C线集成所有功能，硬件设计实现体积与功耗的革命性突破 2. 架构重构：AI不再是表面功能，而是赋予KVM“眼睛和双手”的能力 3. 品类优势：成熟品类降低教育成本，AI为传统工具创造全新应用场景
Google被曝正在研发一颗新的服务器AI芯片，把Gemini固化到硬件里
Google将Gemini架构固化进芯片，或将大幅降低AI推理成本，但模型迭代风险也随之而来。 核心内容： 1. 芯片如何固化模型架构以提升能效 2. 专用化设计带来的效率与兼容性权衡 3. Gemini模型自身迭代的不确定性对芯片的影响
两天时间,我和 kimi k3 一起把小智「整容」了:从零烧录固件到 Minecraft 小僵尸
如何让AI助手主动开口说话？本文通过修改小智固件、集成MCP语音工具，带你从零实现Minecraft小僵尸在屏幕上“活”起来。 核心内容： 1. 改造小智固件，增加MCP语音工具实现外部推送 2. 搭建ESP-IDF编译环境，解决Windows命令行长度限制 3. 烧录调试与头像定制，最终让“绿崽”在设备上成功运行
把7B大模型塞进眼镜里，中间发生了什么
揭秘7B大模型如何“瘦身”塞进眼镜，从28GB压缩到2GB，背后是量化技术的取舍与代价。 核心内容： 1. 模型压缩的起点：FP32到FP16的“免费午餐” 2. 关键挑战：INT8量化的精度与粒度权衡 3. 极限压缩：INT4量化的应用场景与性能边界
豆包手机和AI手机GUI-Agent
豆包手机以系统级AI智能体实现“动嘴操作”，但技术路线与商业博弈引发行业封禁与未来争议。 核心内容： 1. 豆包手机的技术原理与GUI Agent路线 2. 行业封禁背后的商业利益冲突 3. 开源AI手机方案的替代路径
Minis：真正的随身 Agent
Minis是手机上体验最接近电脑端的独立Agent，内置完整Linux环境和浏览器功能，实现真正的手机端智能操作。 核心内容： 1. Minis作为独立手机Agent的核心优势与自由度 2. 内置Alpine Linux环境支持的多语言开发与网络功能 3. 原生OCR、Key管理及跨平台模型兼容特性
从 AI 硬件热潮看产品经理如何判断真实需求
AI硬件热潮背后，产品经理如何避免被概念迷惑？本文为你提供一套判断真实需求的实用框架。 核心内容： 1. 区分AI能力与真实产品需求 2. 从任务、场景、成本三方面评估硬件必要性 3. 产品经理如何警惕技术陷阱，聚焦用户价值
做了7年硬件PM，我发现AI产品立项最容易死在这一步
做过7年硬件PM，我发现AI产品立项最容易死在需求定义这一步——一旦出错，几十万模具费打水漂，几乎没有回头路。 核心内容： 1. 需求定义错误是硬件项目致命伤，成本远高于软件 2. AI硬件立项三大常见死法：技术驱动、功能堆叠、忽视供应链 3. 避免立项失败的三大原则：聚焦核心场景、成本倒推、供应链先行
想用 Kindle Vibe，结果绕了一大圈
Kindle越狱变身码农信息屏，从踩坑到完美显示实时状态。 核心内容： 1. Kindle越狱的曲折过程与版本适配问题 2. KOReader与电子墨水屏的适配挑战 3. 通过SSH与eips实现实时信息屏的最终方案
AI录音硬件四种形态：眼、耳、手、机，谁会成为下一代入口
AI录音硬件正从“记录工具”升级为“AI工作伙伴”，谁能成为你的贴身智能助理？ 核心内容： 1. 录音硬件被AI激活，从记录声音到生成“工作底稿”的转变 2. 四大形态（眼、耳、手、机）的竞争，关键在于便携性与实用性 3. 短期看好“手机录音卡”形态，因其完美结合了手机便携与独立收音优势