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传统大模型训练,目标是“下一个词预测得准”。Agentic AI 产品训练,目标变成“任务完成得好”。它不再只看一句话回答得漂不漂亮,而是看智能体能否规划、调用...
Java 不是训练大模型的首选语言,但它正在成为 AI 工程化的主力。原因很现实:企业系统大多跑在 JVM 上,AI 要落地,就必须接入现有微服务、权限、事务、...
微信小游戏不是“小程序里塞个游戏”,而是基于微信运行环境的轻量游戏平台。它无需下载安装,即点即玩,天然带社交关系链和分享入口。对开发者来说,这是低门槛触达海量用...
云计算听起来很“虚”,但落到每一台云主机、每一个容器、每一个 Kubernetes 节点上,底层几乎都是 Linux。弹性伸缩、自动化运维、可观测性,最终都要通...
Vibe Coding 是 Andrej Karpathy 提出的概念:用自然语言和 AI 结对编程,凭“感觉”推进,把注意力从语法细节转向意图、反馈和结果。全...
石墨岛搬移,看起来只是“把东西从 A 挪到 B”。 但在实际产线里,它往往意味着:怕碎、怕污染、怕撞机、怕错位、怕没记录。人工搬移效率低,半自动设备又容易变成“...
很多人以为用大模型写文章,就是打开对话框,输入一句“帮我写篇文章”。 结果拿到的内容往往空泛、套路、不能直接发。问题不在模型,而在没有把写作变成一条可控的工程链...
“懂王AI”不是某个神秘模型,而是一类很常见的玩法:用大模型模仿一种极度鲜明的说话风格——短句、重复、夸张、自夸、口语化、充满“没有人比我更懂”。 它火,不是因...
AIGC 摄影不是“输入提示词,等一张图”。 真正可用的 AIGC 摄影,要求风格稳定、光影可控、构图可复现。通用模型能生成好看的照片,但很难每次都生成“你想要...
下面这段 Python 不到 12 行,跑通了流式调用 DeepSeek 的最小闭环。
分层的本质是关注点分离。但仅仅分层还不够,如果 Controller 直接依赖具体的 Service 实现,Service 直接依赖具体的 Repository...
DeepSeek 中文能力强、API 成本低、兼容 OpenAI 格式,适合个人创作者和小团队。
Hermes 属于第一层。本文讨论的是 Nous Research 的 Hermes 系列模型。它以指令跟随、结构化输出和函数调用见长,适合作为 Agent 的...
这个循环用 while 就能写。但问题在于:分支一多,代码变成意大利面;调试时不知道哪一步出错;想加人类审批,得改遍整个循环。
Agent Loop 是心跳:think -> act -> observe -> think。 它能让智能体动起来,但一上生产就会暴露问题:
WorkBuddy 这类 AI 工作助手的价值,就是把这些步骤变成填空: 选模板、填主题、定风格、生成初稿。
堡垒机不是防火墙,也不是 VPN。 它是运维人员登录服务器的唯一入口,核心就四件事:
AI漫剧,本质是“漫画 + 配音 + 轻动态”。 它不追求逐帧动画,而是用分镜图、镜头运动、台词配音,把故事快速讲出来。
FDE,Forward Deployed Engineer,前置部署工程师。 他们不在总部等需求,而是进到客户现场,和业务坐在一起,把模糊问题变成可运行系统。
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