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AI 神助攻，协同办公神器 ---- ONLYOFFICE
一、人工智能重新定义办公新模式 随着GPT的横空出世，AI的应用场景已经无处不在，从智能客服、智能语音助手、智能家居到自动驾驶汽车等，AI正在不断地拓展其应用领域。 而随着AI技术的不断发展和完善，其在医疗、金融、教育等领域的应用也将越来越广泛。 虽然AI不会取代人类，但那些不会使用AI的人可能会被淘汰。 而当今时代，唯有掌握AI提升工作效率，让你在工作中更加游刃有余，提升核心竞争力。西红柿今天就要分享一个利用AI工具协同办公的神器 – ONLYOFFICE。 助手生成文本 二、高效创意的协同办公 ONLYOFFICE 提供高效、创意的协同办公体验，凭借强大的安全保障和卓越的协作能力，助力团队实现高效沟通与无缝合作，为企业的协同办公带来革命性的变革。 在未来，随着AI技术的进一步发展，期待ONLYOFFICE继续引领办公新模式的潮流，为企业提供更加高效、智能的协同办公解决方案，助力企业实现可持续发展目标。
1.6K10编辑于 2024-02-01 - 来自专栏全栈学习
AI协同写作应用-TipTap简介
（CollaborationFirst）内置对协同编辑的支持。 ：基于Y.js（CRDT）支持实时协同离线编辑和冲突解决协作光标和用户状态应用场景：团队文档协作（类似GoogleDocs）实时笔记应用协同编辑平台⚡5.高性能优化：虚拟DOM渲染增量更新懒加载扩展优化的文档结构性能对比 Y.js（CRDT）的实时协同编辑。 UI丰富的扩展生态强大的协同编辑高性能类型安全对比其他编辑器编辑器适用场景Tiptap需要自定义UI、协同编辑、现代前端项目Draft.jsReact项目，但已进入维护模式SlateReact项目，需要底层控制 指南Y.js文档CRDT原理无头CMS概念最后欢迎大家一起来学习企业级前端AI和基建项目实战！
24310编辑于 2026-03-13 - )}exportdefaultAppsrc/Tiptap.css[完整的CSS代码见6.2节]9.来自专栏全栈学习
AI协同写作应用-TipTap基础功能
最近在做可以写到简历的《企业级前端AI和基建项目实战》。欢迎和我一起学习进步。第2章：快速开始本章概述在本章中，我们将快速上手Tiptap，从零开始创建一个功能完整的富文本编辑器。 white;}/*工具栏样式*/.toolbar{display:flex;flex-wrap:wrap;gap:0.25rem;padding:0.75rem;background-color:#f9fafb #374151;transition:all0.2s;}.toolbarbutton:hover:not(:disabled){background-color:#f3f4f6;border-color:#9ca3af ;margin:1rem0;color:#6b7280;font-style:italic;}/*代码块样式*/.tiptappre{background-color:#1f2937;color:#f9fafb divclassName="app">
我的Tiptap编辑器
<Tiptap/>34810编辑于 2026-03-19
边缘AI与端云协同架构
边缘AI与端云协同架构概述 边缘AI将人工智能模型部署在边缘设备（如手机、传感器、嵌入式设备）上，实现本地实时处理；端云协同通过边缘与云计算的协作，平衡计算负载、隐私与延迟。 interpreter.invoke() output = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index']) print("边缘端输出:", output) 端云协同通信 通过案例与代码可见，边缘AI与端云协同能显著提升响应速度并降低带宽消耗，但需权衡模型精度与资源限制。
AI 时代的人机协同创作
Data & Sound Visualization / 心理学和认知科学 / 旅游景区规划 在AI时代设计师们、程序员们都焦虑了，AI可以用来做设计（鹿班），AI还可以用来写代码（UI2Code）， AI也可以做游戏，AI也可以谱曲，AI当你的老师……例子非常多，人与机器的关系从人机交互逐渐地往人机协同演进，我们可以找到很多例子，比如： 大界机器人 https://www.roboticplus.ai 音乐，人机协同即将爆发的领域？ 最近关注音乐和技术结合的领域比较多，越来越觉得音乐也许会迎来人机共创的繁荣时期。 音乐本身是符号化、形式化非常强的「语言」。 算法作曲早已不是什么新鲜事，基于 AI 自动生成音乐已经有很多成熟的应用。甚至是在对即兴表演要求相当高的爵士乐，也已经有人机共同即兴表演的尝试。 而去年的 Qosmo AI DJ 项目也展示了人类 DJ 和 AI DJ 一起 Jam 的效果~ ? 何以解忧？ 这是最坏的时代 也是最好的时代 这取决于我们现在每做的一个决定、每投入的分分秒秒。
LangGraph4j 学习系列(9)-人机协同(human_in_the_loop)
按N后，从保存的checkpoint中恢复，继续执行 按R后，将loopCount恢复初始值，同时清空checkpoint历史记录 /** * 人机协同（Human-in-the-Loop）示例：在图执行到指定节点前中断 Thread.sleep(20); } System.out.println("done"); } /** * 构建人机协同的循环图
AI协同写作应用-TipTap内容管理
commands.setContent(content)})欢迎评论交流，持续做AI项目实战！
AI 编程工作流与协同范式
我的 AI 编程工作流与协同范式，都在问题里了。而 AI 的回答则做了进一步的阐述，你也可以这样提问试试。一问：AI 怎么用好？AI 的 MCP 或 Skill 本质是不是优化描述做输入？ 回答：这套流程，正是AI原生编程范式的核心实践，而且它与MCP/Skill的理念在深层次上高度一致。三问：AI 编程协同范式AI 编程，用的 AI 编辑器。模型目前实践 Gemini 最好。 最后，还会用另一个 AI，如 DeepSeek，来做代码审查、查漏补缺。回答：你正在实践的是目前最前沿的AI协同编程范式！ 三问：AI 编程协同范式AI 编程，用的 AI 编辑器。模型目前实践 Gemini 最好。最后，还会用另一个 AI，如 DeepSeek，来做代码审查、查漏补缺。 你正在实践的是目前最前沿的AI协同编程范式！ 这种“主编程模型+辅助审查模型”的组合，实际上是一种多智能体协同工作流，非常有远见。让我来分析这种实践的价值和优化方向。
Agent设计模式学习(基于langchain4j实现)(9) - 人机协同
从系统设计角度来说，整个AI智能体环节中，要预留人工干预的能力，也称为"人机协同"（human_in_the_loop) 示例代码： 1 @SpringBootApplication 2 public class _9a_HumanInTheLoop_Simple_Validator { 3 4 public static void main(String[] args) throws ChatModel.class); 7 RagProvider ragProvider = context.getBean("ragProvider", RagProvider.class); 8 9 8 " 9 } 10 11 AI招聘助手建议: **招聘理由汇总：** 12 13 **优势：** 技术能力强，文化契合度良好，学习能力佳 14 15 **风险：** 缺乏React经验，薪资略超预算 AI Agents \ Anthropic [译] AI Workflow & AI Agent：架构、模式与工程建议（Anthropic，2024） Agents and Agentic AI |
AI协同写作应用-TipTap编辑器实例
在前面的章节中，我们已经学会了如何创建一个基本的 Tiptap 编辑器。本章将深入探讨编辑器实例（Editor Instance）的方方面面，包括：
协同办公大战再起，钉钉、飞书“决战”AI
协同办公软件出现的意义，本就是为了提高用户的办公体验，加快用户的办公效率。而通过AI技术的应用，协同办公产品将具备更强的AI能力，产品体验将得到持续的提升。 而AI技术与办公领域的结合，不仅能够加速AI技术的落地速度，还能够让协同办公软件变得更好用，帮助协同办公软件释放更大的价值。 一是，AI已成为协同办公领域的发展新机会，飞书发力AI领域有助于寻到新的突破口。尽管同为互联网大厂旗下的协同办公软件，但不同于钉钉和企业微信具备先发优势，飞书可以说是协同办公领域的后来者。 据了解，飞书智能伙伴目前支持可选的底层大模型包括百川智能、智谱AI、MiniMax等。“AI之战”并不轻松当前，参与“AI之战”的协同办公玩家数量不断增多，整个协同办公市场再度起风。 就目前情况来，AI已经成为协同办公领域的发展新方向，尽管面临着重重考验，但随着协同办公玩家在AI领域的持续深耕，这些难题终有被攻克的一天。
AI协同写作应用-Tiptap 与 React 集成
hidden;}/*✨新增：工具栏*/.menu-bar{display:flex;flex-wrap:wrap;gap:0.5rem;padding:0.75rem;background-color:#f9fafb 300px;outline:none;}/*✨新增：状态栏*/.status-bar{display:flex;gap:1rem;padding:0.5rem1rem;background-color:#f9fafb overflow:hidden;}.menu-bar{display:flex;flex-wrap:wrap;gap:0.5rem;padding:0.75rem;background-color:#f9fafb 内容自动保存到localStorage✅刷新页面后内容保留EditorProvider：✅工具栏按钮正常工作✅按钮高亮状态正确✅字符数和单词数统计Next.jsSSR：✅页面正常加载✅无服务端渲染错误9. overflow:hidden;}.menu-bar{display:flex;flex-wrap:wrap;gap:0.5rem;padding:0.75rem;background-color:#f9fafb
AI Weekly | Nov. 9, 2019
Researchers tout AI that can predict 25 video frames into the future In a preprint paper, researchers propose an AI model that can predict up to 25 video frames into the future given only two to five starting Applause targets AI bias by sourcing training data at scale Software-testing company Applause wants to reinvent AI testing with a service that detects AI bias by crowdsourcing larger training data sets. Remember that scary AI text-generator that was too dangerous to release?
pnpm + monorepo 才是 AI 协同开发的最佳方案！
VS Code 1.106 版本新功能速览 更多精彩文章欢迎关注我的公众号 pnpm + monorepo + AI = 效率翻倍 今天的主角是 pnpm ，不过还是得结合正在做的项目来说明！ 根目录配置与工作区管理 ├── pnpm-workspace.yaml # pnpm 工作区定义 └── nginx.conf # Nginx 反向代理配置 最近一直重度使用 AI 开发，没想到这种结构，让我的开发更加流畅： 全量的上下文信息 AI 在开发时，始终是全量的上下文（前、后端）信息，让AI 生成一个请求函数和参数返回值类型，基本上可以很准确的实现 统一的类型管理 这是 pnpm + monorepo 最大的优点了，统一的类型管理和统一的构建范式，即使想让 AI 重构，很少会出现重构失败的情况 跨应用开发 我开发移动端的时候，如果对 AI 生成的效果不满意，经常让 AI 最后 目前已经开发完了大部分功能了，大概集中开发了两三个周末的时间，整体来说 pnpm + monorepo 协同 AI 开发我感觉是个人或者小团队开发的最快形式了。
用9行python代码演示推荐系统里的协同过滤算法
协同过滤，除了项目属性之外还使用用户行为（交互）。 大多数协同过滤系统应用所谓的基于相似性索引的技术。在基于邻域的方法中，根据用户与活动用户的相似性来选择多个用户。通过计算所选用户评分的加权平均值来推断活跃用户。 协同过滤系统关注用户和项目之间的关系。 协同过滤有两类： 基于用户，衡量目标用户与其他用户的相似度。 基于项目，衡量目标用户评分或交互的项目与其他项目之间的相似度。 三、9行 Python 代码实现协同过滤 协作方法通常使用效用矩阵来制定。推荐模型的任务是学习一个函数来预测每个用户的拟合度或相似度。矩阵通常是非常稀疏、就是维度巨大但里面大多数矩阵元素删除了值。 Spearman rank correlation Mean squared differences Proximity–impact–popularity similarity 3.2 再来看一个用9行代码实现协同过滤算法的例子
【Ai Agent】Ai Agent News | 9月11日速递
今天是9月11日星期四，让我们一起来看看今天 Ai Agent 带来的 AI 领域的重要动态吧！ ❤ Indeed Unveils AI Agents for Job Seekers and Recruiters 求职招聘领域迎来AI助手新时代 Indeed推出了两款AI Agents，分别面向求职者和招聘方 ❤ Secure AI Agents at Runtime with Docker Docker推出AI Agent运行时安全解决方案 Docker发布了关于如何在运行时保护AI Agent的新方法， 随着AI工具的强大和普及，它们也变得不可预测且易受攻击。从LLM输出中的幻觉到提示注入，AI工作流面临多重安全威胁。 AI Agent时嵌入运行时安全，为AI原生开发提供更可靠的安全保障。
AI Agent 职场协同范式下的职业路径规划
跳出工具使用者的认知误区从工程化角度看，AI工具的抽象度会持续提升（低代码/无代码平台的普及），单纯的工具操作门槛会趋近于零，其价值也会被逐步稀释。 3.多智能体系统架构师：高阶协同的系统设计适合人群：高阶产品经理、技术总监、创业者核心能力：复杂人机协同系统的架构设计能力核心任务：构建多智能体的协同体系，包括角色分工、任务调度、冲突消解、结果聚合等， 本质是设计虚拟的“数字劳动力组织”，让多个智能体像人类团队一样协同完成复杂任务。 核心竞争力：系统思维与全局视角——能平衡单个智能体的效率与整体系统的协同效率，构建可扩展、可迭代的多智能体架构。 长期价值：成为人机协同系统的核心节点智能体的普及会逐步推动企业组织向“人机协同的分布式系统”演进，组织形态更轻量化，但个人的协作边界会被拓宽。
腾讯AI协同办公前沿实践白皮书概要
第三章：报告目录 AI推动企业进入快变量时代，协同办公体系被重新定义 1.1 | AI推进业务加速进入持续变化的快变量时代 1.2 |在快变量环境下，业务循环开始频繁卡在组织内部的协同边界 1.3 | AI下半场：业务需要敏捷，协同办公更需要敏捷 理念重构：构建敏捷协同体系 2.1 |腾讯云 × InfoQ ACE智能协同飞轮 2.2 |腾讯云 × InfoQ ACE智能协同飞轮三大能力标靶 2.3 |腾讯云 × InfoQ ACE智能协同飞轮技术基座 价值验证：腾讯的AI协同办公实践 3.1 |从沉淀知识资产到驱动业务执行，腾讯乐享在腾讯的知识敏捷协同实践 3.2 | AI重塑连接价值：从一场好会到激发无限潜能，腾讯会议在腾讯的敏捷协同实践 3.3 |以签署无纸化为起点，打造全面覆盖集团、高效、安全的业务链路 未来展望：未来企业，协同不止于人与人、人与AI， 智能化实践深度 乐享AI知识库沉淀企业内部知识并通过API对接ADP平台、元器等智能体开发平台，实现人机协同业务执行（如销售材料AI生成-人工优化）。
2024 腾讯 AI 协同办公前沿实践白皮书
第一章：报告基础信息 •报告标题：未来工作 现在发生 腾讯 AI 协同办公前沿实践白皮书 •发布机构：腾讯云计算(北京)有限责任公司和 InfoQ 极客传媒 •发布时间：未明确标注（材料中含2024 第三章：报告目录 PART ONE 1.1 | AI 推进业务加速进入持续变化的快变量时代 1.2 | 在快变量环境下，业务循环开始频繁卡在组织内部的协同边界 1.3 | AI 下半场：业务需要敏捷 ，腾讯乐享在腾讯的知识敏捷协同实践 3.2 | AI 重塑连接价值：从一场好会到激发无限潜能，腾讯会议在腾讯的敏捷协同实践 3.3 | 以签署无纸化为起点，打造全面覆盖集团、高效、安全的业务链路 ：腾讯电子签在腾讯的敏捷协同实践 PART FOUR 4 未来展望：未来企业，协同不止于人与人、人与AI，还有AI与AI 第四章：方法论说明 •研究方法： 定量分析：调研样本N=328（ ），支撑ACE智能协同飞轮技术基座（身份统一、数据贯通等）；#腾讯会议集成AI纪要/翻译/录制，#腾讯乐享构建AI知识底座（月均主动对话1W+），#腾讯电子签实现合同全生命周期AI管理（集团合同AI训练超
当AI遇见大脑：电脑与人脑协同“进化”
基于这个基础模型，我们还开发了 AI Neurologist 系统，可辅助临床和科研场景下的脑电信号分析工作。 AI Neurologist 系统不仅提升了医护人员和神经科学家的工作效率，同时还将医生的判断准确率由原来的75%提高至90%。 这种“举一隅不以三隅反”的学习方式不利于培养模型的泛化能力，也阻碍了模型向具身人工智能（Embodied AI）方向的发展。 本草音乐实验室：专注音乐与脑科学研究及运用本文作者李东胜博士，微软亚洲研究院（上海）首席研究员，主要研究方向为机器学习和脑科学-AI交互计算。 目前他还担任中国计算机学会协同计算专业委员会执委和上海计算机学会计算机视觉专业委员会副主任。
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