华为小艺是华为推出的AI聊天工具，内置了DeepSeek深度思考模型，可以为用户提供多维度的AI问答及智能写作等服务。
AI问答：支持用户询问各类问题，如“总结一下今天的新闻”，借助联网搜索与DeepSeek技术将新闻总结成摘要。还能对特定领域进行深度分析，像预测国内金价走势、剖析电影票房惨淡原因等，体现其广泛的知识覆盖和分析能力。
AI写作：可按用户需求创作不同类型文案。例如，撰写关于定期锻炼、身体健康和饮食关系的宣传文案，能结合健康知识和宣传技巧，生成具有吸引力和说服力的内容，满足市场营销、健康科普等场景的文案创作需求。
市场调研与报告：能对复杂的市场信息进行归纳整合，像分析国内维生素类产品功能分布、剂型特点、竞争情况，并输出报告。这有助于企业和研究人员快速了解行业动态，为决策提供数据支持。
方案策划：根据用户设定的目标制定方案，针对非从业人员制定大模型知识学习方案，充分考虑目标群体的基础和需求，规划合理的学习路径和内容。
自媒体写作：可以创作自媒体文章，以特定角度撰写电影《绿皮书》影评，为自媒体创作者提供内容创作灵感和帮助，节省创作时间，提升内容质量。
编程助手：在功能开发方面，能提供技术实现方案，如使用arkts实现类似ios右滑解锁功能。同时，还能解决编程中的实际问题，例如根据要求编写清除excel指定单元格内容的Python代码，以及协助处理代码报错，为开发者提供便利。
AI翻译：支持中译英和英译中，涵盖日常语句、专业术语、新闻报道等多种内容的翻译，满足不同场景下的语言转换需求。
1 年前
华为昇腾推出的Atlas 900 SuperCluster成为国产AI算力的重要突破，标志着华为在超大规模AI训练集群领域的领先地位。 1. 技术突破与性能表现 超大规模算力支持：Atlas 900 SuperCluster 采用创新的超节点架构，支持超万亿参数大模型训练，单集群可管理数十万张昇腾AI加速卡（如昇腾910B），并实现高可用性设计，包括超高速互联、高效液冷散热和瞬时爆发供电。 性能对标英伟达A100：实测数据显示，昇腾AI集群在训练Meta Llama、BloomGPT等模型时，效率可达英伟达A100的1.1倍，并在部分场景实现10倍领先于其他国产方案。 国产化算力标杆：科大讯飞等企业已采用昇腾万卡集群，训练效率达到英伟达A100的0.8~1.2倍，证明其在国产大模型训练中的竞争力。 2. 架构与生态创新 全栈自主可控：从硬件（昇腾芯片、鲲鹏CPU）、架构（达芬奇架构）、软件（MindSpore框架）到开发工具（CANN异构计算），华为构建了完整的AI计算产业链。 昇腾910B芯片升级：相比前代昇腾910，910B在FP32性能上显著提升，支持多NPU模组互联，提供更高带宽和算力密度，进一步缩小与英伟达高端GPU的差距。 生态挑战与机遇：尽管昇腾算力已对标英伟达，但CUDA生态的成熟度仍是竞争短板。华为通过开源MindSpore、适配主流框架（如PyTorch、TensorFlow）及开发者扶持计划（如15亿美元生态投入）加速生态建设。 华为Atlas 900 SuperCluster的推出，不仅提升了国产AI集群的竞争力，也为全球AI算力格局注入了新变量。随着生态完善，昇腾有望在AI训练与推理市场占据更关键地位。 （根据资讯整理）
1 年前
2025年2月18日，“2025医疗人工智能与精准诊疗发展论坛”在瑞金医院召开。此次盛会汇聚了众多行业专家、学者及华为代表，共同见证瑞智病理大模型RuiPath的发布。 近年来，AI技术在全球范围内蓬勃发展，为各行业带来了深刻变革，医疗领域也不例外。为有效提升病理切片检查的效率和诊断准确率，瑞金医院携手华为公司推进数字化智慧病理科建设并获得成果。此次活动线上、线下同步播出，由瑞金医院-上海市数字医学创新中心朱立峰主持。 致辞嘉宾： 宁光 中国工程院院士/瑞金医院院长 上海市医院协会副会长 看着台下爆满的会场，我深切感受到：这场技术浪潮已然到来。我也曾学习安装豆包、摸索Kimi、尝试DeepSeek——这些过程让我逐步思考：当AI重构社会的速度远超想象时，医院正面临更多机遇和挑战。 我们像活在玻璃瓶里的人，瓶外的铁锤随时可能落下。三年前讨论的“未来技术”，如今已成为基础工具。瑞金医院选择主动打碎瓶子，找到临床应用中的“刚需”，助力病理科图像分析，今天我们将一起见证瑞智病理大模型RuiPath的发布。除此以外，我们还将感受更震撼的多模态融合。 可以想见，如果华为的ICT基础设施、联通的传输能力这些技术若注入医疗场景，那将是怎样的盛宴。但比技术更重要的，是守住生命至上的底线——我们只用经得起验证的技术。在此向全国同仁发出邀请：瑞金医院愿意做医疗AI的“创新实验室”。我们深知机器必然替代部分人力，但人文关怀永远不可替代，让我们共同构建“技术-人文”双螺旋，为你的梦想插上一双“理性的翅膀”。 冯骏 上海市卫生健康委员会（信息化管理处）副主任 当前AI技术推动医疗向智能化、精准化迈进，国家积极推进卫生健康行业“人工智能+”应用创新发展，上海致力于打造医学人工智能高地，已发布相关方案，将推进医疗健康数据新型基础设施建设等工作。本次论坛聚焦病理诊断中AI应用创新，该技术有望缓解病理医生资源短缺，提升检查效率和诊断准确率。此次瑞金医院与华为合作，发布的大模型是重要一步，期待此次大会医生、专家共同探讨未来方向，为健康中国建设贡献力量。 王育 上海申康医院发展中心副主任 国家妇产疾病临床医学研究中心上海分中心负责人 近年来，AI技术在全球蓬勃发展，在医疗领域带来变革，国家重视并出台文件推进医疗AI创新应用。上海作为前沿阵地积极响应，申康医院发展中心推动市级医院医学AI部署应用。病理AI发展有着重要意义，期待此次论坛为医疗AI发展注入动力，助力公立医院高质量发展。同时，也希望通过此次论坛能够进一步加强产学研用的深度融合，促进人工智能技术在医疗领域的转化与落地。 胡建平 国家卫生健康委统计信息中心原副主任 中国卫生信息与健康医疗大数据学会副会长 当前健康中国与数字中国战略深度融合，我们正推动经验医学向精准医学的历史性跨越。在此进程中，病理诊断作为临床金标准，其革新意义尤为重大。AI不仅提升病理诊断效率和准确性，更能将专家经验转化为普惠资源。瑞金医院与华为的合作具有示范价值——通过百万级病理数据与先进数据存力的融合，实现了从数字化病理到智能化诊疗的突破。 瑞智病理大模型RuiPath发布 王朝夫 上海交通大学医学院病理学系主任 瑞金医院病理科主任 自2021年底启动以来，瑞金医院病理科在院领导支持下，与合作伙伴紧密协作，实现了从信息化到数字化再到智能化的跨越。2023年3月，端到端数字化智慧病理系统上线，标志着我们迈入新时代。我们坚持“以场景驱动技术，以技术赋能场景”的理念，汇聚多方力量，攻克难题。今天，瑞智病理大模型RuiPath的发布，标志着瑞金病理科在智能化领域迈出了更加坚实的一步，也为我国病理诊断的均质化、高效化发展注入了新的潜能。 笪倩 瑞金医院病理科主任助理 当前，病理面临数字化程度低、数据质量参差不齐等挑战。瑞金医院病理科依托医院大模型布局，基于百万级数字切片库，打造了瑞智病理大模型RuiPath。RuiPath实现4大创新，包括场景与应用创新、模型与算法创新、存算协同创新和AI工具链创新。RuiPath覆盖了中国每年90%癌症发病人群罹患的癌种，并且亚专科知识问答深度达到专家级知识水平，改变传统病理医生的工作模式，提升了诊断效率与质量。未来，我们将继续技术创新，推动标准建立，打造“无人病理科”，复制瑞金模式，服务更多患者。 周跃峰 华为公司副总裁、数据存储产品线总裁 AI正在重构千行万业，造就数据的黄金时代，然而AI进入各行业仍面临着三大挑战。首先，从通用大模型到行业场景大模型，需要进行针对性训练；其次，行业场景模型训练和应用落地难，项目开发难度大，人员技术要求高，开发周期不可控；最后，AI集群可用度往往不足50%，需要不断提升全系统调度效率。基于以上挑战，华为提供DCS AI解决方案，构筑行业大模型根基。 （信息来源：华夏病理网）
1 年前
华为的FusionPower业务单元主要关注的是智能电力解决方案，对于FusionPower这样的智能电力解决方案，虽然其核心不是人工智能，但很可能采用了华为的其他产品和服务中的AI技术。
1 年前
华为盘古气象大模型是精度超过传统数值预报方法的AI模型，速度相比传统数值预报提速10000倍以上。
9 天前
AiPPT: 一句话、一分钟、一键搞定
17 天前
Ralph 就是一个让 AI "自己干活直到做完"的循环机制，特别适合复杂的编程任务，解放人力。这里介绍具体怎么搭建和使用 Ralph 循环。 📋 前置准备 你需要准备以下内容： 工具 用途 Claude Code Anthropic 的 AI 编程助手 CLI Docker Desktop 提供隔离的沙盒环境 Anthropic API Key 调用 Claude API 🛠️ 搭建步骤 方法一：使用 Claude Code 插件（推荐） Step 1: 安装 Claude Code # 安装 Claude Code CLI npm install -g @anthropic-ai/claude-code Step 2: 初始化项目 mkdir my-ralph-project cd my-ralph-project claude init Step 3: 添加插件市场 claude plugins add-marketplace Step 4: 安装 Ralph Wiggum 插件 claude plugins install ralph-wiggum Step 5: 配置 Stop Hook 在 .claude/hooks/ 目录下创建 stop-hook.json： { "hook_type": "stop", "decision": "block", "conditions": { "check_tests": true, "check_type_errors": true, "check_git_changes": true }, "max_iterations": 20, "prompt": "任务未完成，请继续迭代修复问题" } 方法二：手动搭建（完全控制） Step 1: 创建项目结构 my-ralph-project/ ├── .claude/ │ ├── hooks/ │ │ └── stop-hook.sh │ ├── skills/ │ │ └── ralph-loop.json │ └── config.json ├── prd/ │ └── requirements.json └── workspace/ Step 2: 配置核心文件 config.json - 核心配置 { "max_iterations": 15, "auto_commit": true, "run_tests_after_each_iteration": true, "stop_conditions": { "all_tests_pass": true, "no_type_errors": true, "prd_completed": true } } skills/ralph-loop.json - 技能定义 { "name": "ralph-loop", "description": "自主迭代循环实现 PRD 任务", "trigger": "when_task_incomplete", "actions": [ "analyze_current_state", "identify_blockers", "fix_issues", "run_tests", "commit_if_passing" ] } hooks/stop-hook.sh - Stop Hook 脚本 #!/bin/bash # 检查测试是否通过 TESTS_PASS=$(npm test 2>&1 | grep -c "passed") # 检查是否有类型错误 TYPE_ERRORS=$(npx tsc --noEmit 2>&1 | grep -c "error") # 检查 PRD 是否完成 PRD_COMPLETE=$(node check-prd.js) if [ "$TESTS_PASS" -eq 0 ] || [ "$TYPE_ERRORS" -gt 0 ] || [ "$PRD_COMPLETE" = "false" ]; then echo "BLOCK: 任务未完成，继续迭代" exit 1 else echo "ALLOW: 任务已完成" exit 0 fi Step 3: 准备 PRD 文件 prd/requirements.json { "project_name": "My Feature", "tasks": [ { "id": 1, "description": "创建用户登录页面", "criteria": ["表单验证正常", "API 调用成功", "错误处理完善"], "status": "pending" }, { "id": 2, "description": "实现用户注册功能", "criteria": ["邮箱验证", "密码强度检查", "重复密码确认"], "status": "pending" } ] } 🚀 使用方法 启动 RALPH 循环 # 方法一：插件方式 claude run --skill ralph-loop --prd ./prd/requirements.json # 方法二：Docker 隔离环境 docker run -it \ -v $(pwd):/workspace \ -e ANTHROPIC_API_KEY=$ANTHROPIC_API_KEY \ claude-ralph:latest 监控循环状态 # 查看当前迭代次数 cat .ralph/iteration_count # 查看任务完成状态 cat .ralph/task_status.json # 查看日志 tail -f .ralph/loop.log 🔧 高级配置 1. 自定义 Stop Hook 规则 { "stop_conditions": { "all_tests_pass": { "enabled": true, "command": "npm test", "success_pattern": "all tests passed" }, "no_lint_errors": { "enabled": true, "command": "npm run lint", "success_pattern": "no problems" }, "coverage_threshold": { "enabled": true, "threshold": 80 } } } 2. 添加代码审查步骤 { "after_each_iteration": [ "run_tests", "run_linter", "code_review", "commit_if_passing" ], "code_review_prompt": "审查代码质量、安全性、性能问题" } 3. 设置成本控制 { "cost_limits": { "max_tokens_per_iteration": 50000, "max_total_cost": 50, "alert_at_cost": 30 } } 📊 典型工作流程 ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 1. Claude 读取 PRD 任务列表 │ └─────────────────┬───────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 2. 选择下一个待完成任务 │ └─────────────────┬───────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 3. 实现代码、编写测试 │ └─────────────────┬───────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 4. 运行测试套件 │ └─────────────────┬───────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 5. Stop Hook 检查是否完成 │ │ • 测试通过？ │ │ • 无类型错误？ │ │ • PRD 要求满足？ │ └─────────────────┬───────────────────────────┘ ↓ ┌───────┴───────┐ ↓ ↓ 未完成 完成 ↓ ↓ 返回步骤 2 结束循环 💡 最佳实践 建议 说明 PRD 要清晰 任务描述具体、可验证，避免模糊需求 设置最大迭代 防止无限循环消耗过多成本 使用 Docker 隔离环境，避免污染本地系统 定期检查 每 10 轮查看一次进度和日志 成本监控 设置预算警报，避免超支 ⚠️ 注意事项 成本控制：每次迭代消耗 tokens，长时间运行成本较高 质量检查：AI 可能"认为"完成但实际有 bug，需要严格测试 安全边界：在沙盒环境运行，避免 AI 误删重要文件 人工介入：复杂任务仍需人工审查结果
17 天前
Ralph Loop 是一种让 AI 自主迭代的机制，主要用于解决 AI 编程助手"半途而废"的问题。
1 个月前
OpenClaw 本质是“开发者基础设施”，而非面向大众的 SaaS 产品。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI