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Web自动化是软件测试领域最成熟的自动化方向,但大量团队仍停留在“录制回放”或“线性脚本”的原始阶段,导致脚本维护成本超过手工测试,最终项目烂尾。本文从工程化角...
企业知识库问答系统正成为大模型落地的首选场景。然而,自研一套稳定可用的RAG系统涉及文档解析、分块策略、向量检索、重排序、Prompt工程等多个环节,技术链条长...
在很多技术团队的认知里,Linux运维工程师的形象往往与“7×24小时待命”“背锅侠”“重启大法”联系在一起。这其实是一种相当滞后的职业定位。
在开源大模型(如Llama 3、Qwen2.5)已然具备强大通用能力的今天,企业落地的核心痛点早已从“能不能做”转向了“怎么做才稳、快、省”。作为大模型工程师,...
当“AI 大模型”与“云端算力”成为技术头条常客时,51 单片机(MCS-51)这颗诞生于 20 世纪 80 年代的 8 位 CISC 内核,依然在工控、电机驱...
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)已成为大模型落地企业知识库、客服机器人等场景的标配架构。然而,从 Demo...
2025年,AI Agent早已不是新鲜概念。但当开发者试图将Demo级别的Agent推向生产环境时,往往会撞上三堵高墙:失控的循环(Agent在工具调用中死循...
一个 70B 参数的模型仅权重加载就需要 140GB(FP16)。在 A100(80GB)上单卡无法装载,必须依赖张量并行(TP)。然而,推理中最隐蔽的“显存杀...
在集成 LLM 之前,我们的订单微服务 QPS 稳定在 2000,响应时间 P99 < 50ms。引入 AI 总结功能后,仅 50 并发请求,服务就出现了严重的...
无论是ChatGPT的对话续写,还是Notion AI的文案生成,其底层都依赖自回归语言模型(Autoregressive LM)。给定前缀提示(Prompt)...
Vibe Coding 的典型场景是:开发者用自然语言(通常附带业务上下文)向 AI(Cursor、Windsurf、Aider 等)描述意图,AI 生成代码块...
过去一年,我们见证了AI大模型从“聊天机器人”向“数字员工”的迅猛演进。然而,在将大模型应用于企业级自动化(如智能运维、财务审核、自动化代码生成)时,单纯依赖单...
当前主流的 AI Agent 框架(如 LangChain、AutoGen)极大降低了原型开发门槛,但在生产级微服务集成场景下,它们暴露出三个致命架构缺陷:
在运维规模达到数千台物理机/虚拟机,且混合云架构成为常态的今天,传统的 SSH 跳板机模式面临四个不可逾越的痛点:
文章副标题: 基于eBPF与OTel的根因定位与智能容量模型构建(2026最新实践)
传统的大模型应用多采用「单轮问答」,但面对复杂任务(如市场调研、代码开发、科研综述),往往需要多步骤推理和外部交互。AI 智能体(Agent)通过以下循环工作:
随着模型参数膨胀至数十亿甚至万亿,全量微调(Full Fine-tuning)需要巨大的 GPU 显存(如 LLaMA-2 7B 需至少 50GB+),且训练时...
传统开发中,前后端、数据库往往需要分别安装配置环境,团队协作时极易出现“在我机器上能跑”的问题。Docker Compose 通过一个 YAML 文件定义多容器...
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