参观了家塑料分选厂才明白AI分选卡在哪一步
上周去了趟城郊的塑料分选厂，接待我的王工在这个行业干了十一年。他说外界总觉得AI分选是噱头，其实设备早就有了，一套进口的分选线七百多万，国产的也要两百出头，问题卡的不是识别，是前端的料太脏。
他们车间每天进料四百多吨，饮料瓶、洗发水瓶、外卖餐盒混在一起，还有不少带着汤水和标签。AI视觉那套确实能分出PET ...
用AI写了半年代码，说说真实感受和踩过的坑
用 AI 写代码写了半年了，说点实际感受，不是吹也不是黑。
刚开始用 GitHub Copilot 的时候，觉得魔法一样。打几个字它就帮你补全一整段，Tab 键按得飞起。但用了一个月发现问题：它补全的代码有时候看着对，实际上逻辑有坑。比如处理空值的方式不对，或者用了过时的 API。你不仔细看就直接 Tab，后面 debug 半天。
后来 ...
多模态大模型进医院：联影迈瑞推想三条落地路线实测
最近跑了三家放射科的实地调研，多模态大模型在医疗影像上的落地比我想的快。联影跟协和那套uAI影像模型，已经拿到肺结节、骨折、脑出血三个二类证，CT一扫完，结果直接弹到PACS里，医生只要确认签字就行。迈瑞走的是床旁超声路线，Resona 7上挂了个小模型，扫完甲状腺自动量结节体积，准确率他们内部报92%，但碰到囊性结节 ...
用AI做数据分析：不会编程也能从Excel挖出结论
教大家用 AI 做数据分析，不用学 Python 也能从 Excel 里挖出金子来。
一、传统方法的问题
做数据分析通常流程：导入 Excel → 写 SQL 或 Python → 清洗数据 → 画图表 → 写报告。每一步都需要编程技能。大部分做业务的人卡在第二步——会看数据但不会写代码。
AI 改变了这个流程。你把 Excel 丢给 AI，用自然语言问"哪 ...
安卓脱壳实战：用FRIDA-DEXDump从内存dump原始DEX
逆向遇到加壳的 App 怎么办？这篇讲安卓脱壳。
一、什么是加壳
壳是一层保护代码。App 编译好之后，用工具把 DEX 文件加密，运行时再解密到内存。你用 apktool 反编译加壳的 APK，看到的不是原始代码，而是壳的代码。要看真正的逻辑，必须把壳剥掉。
二、常见壳类型
[*]梆梆加固：企业级，反调试强，脱壳难度高
[*]爱加 ...
三季度动力电池退役量同比涨四成，黑粉提锂线扎堆落地
最近跑了两趟电池回收圈，明显感觉节奏变了。工信部最新一版白名单出来后，格林美、邦普、华友钴业几家头部都在扩黑粉提锂的产线，光今年三季度新投产的湿法回收线就超过十二条。
数据也撑得住。中汽协刚发的统计说，前三季度动力电池退役量同比涨了将近四成，三元和磷酸铁锂的占比基本对半开。前两年大家吐槽磷酸铁锂没人 ...
AI在教育领域到底落地了多少：三个层面实测
聊一下 AI 在教育领域的真实落地情况，不是概念是实际在用的。
分三个层面说。第一是知识传授层面。可汗学院做的 Khanmigo 是目前最成熟的 AI 辅导产品。它不是直接给答案，而是用苏格拉底式提问引导学生自己推导。比如你问"这道方程怎么解"，它会反问"你觉得第一步应该做什么"。这个模式比直接给答案有效得多，学生记得更 ...
安卓逆向入门：从 apktool 反编译到 jadx 看源码，一次走通完整流程
想学安卓逆向，但不知从哪下手？其实门槛没你想的那么高。这篇带你从零走通"拿到 APK →反编译→看源码"的完整链路。
一、准备工具
[*]apktool：反编译资源文件（布局、图片、清单）
[*]jadx：把 DEX 反编译成可读 Java 代码（最好用的一个）
[*]dex2jar：备选方案，把 DEX 转 jar 再用 JD-GUI 看
三个工具都是免费开源 ...
Ollama本地部署大模型：数据不出电脑的方案
不想把数据发给云端 API？用 Ollama 在本地跑大模型，数据不出你的电脑。
一、安装
Mac 和 Linux：curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Windows：官网下载安装包，双击装
二、拉模型
7B 模型需要约 5GB 显存。8GB 内存的 Mac 可以跑，但速度一般。有 GPU 的话速度会快很多。
三、运行和对话
四、API 调用 ...
国产AI芯片现状：昇腾够用但制造是最大瓶颈
聊一下国产 AI 芯片的现状。不是喊口号，看实际数据。
华为昇腾 910B 是目前国产 AI 芯片里出货量最大的。性能对标 NVIDIA A100，实际训练效率大约是 A100 的 70-80%。差距在互联带宽上——A100 用 NVLink 互联带宽 600GB/s，昇腾用自研 HCCS 互联，带宽约 280GB/s。多卡训练大模型时互联带宽很关键，差距主要体现在这里。 ...
