AI对咱们公司里的代码库并不熟悉，对于低代码库里的某个组件支持哪些属性并不确定。只能靠连蒙带猜，于时幻觉出现了。

首先你要有一台gpu服务器，我这里租算力云的4090D ： 硬件准备就绪后，我们开始下载Qwen/Qwen3-8B的模型文件，打开这个链接魔塔社区 可以看到通义千问的各个模型，找到qwen3-8b点击

说实话，每次看到“AI 趋势预测”这类标题，我都会先深吸一口气。 不是因为害怕，而是因为这类文章太容易写成两种极端： 要么是“AI 要统治世界了快跑”的恐

当你在电商平台搜索“苹果”，系统会推荐“水果”还是“手机”？或者直接跳到某个品牌旗舰店？短短一个词，背后承载了完全不同的购买意图。而推荐是否精准，直接影响用户的搜索体验，也影响平台的转化效率。

基于 YOLOv8 的多犬种（60种常见犬类）智能识别系统项目 [目标检测完整源码] —— 面向 60 类常见犬种的目标检测与可视化应用落地 一、背景与问题：为什么“犬种识别”值得工程化？ 在宠物经济

本文除了这段是我写的，其余全是AI生成的（当然是根据我的一些资料来生成的）。如果不喜AI生成的文章，请无视。 说几句我的个人感受，当下学习AI已经成为必然，是优秀程序员必须做的事情！刻不容缓！

引言 在检索增强生成（RAG）系统中，有一个看似基础却能决定系统成败的关键环节——文档切分。很多开发者搭建的RAG系统，检索结果不准确、生成内容驴唇不对马嘴，究其原因，往往是文档切分做得不到位。想象一

本文带你从 0 到 1 搞懂 LangGraph 记忆机制：线程内短期记忆、跨会话长期记忆，到接入 Redis 做真正持久化，一套完整可运行示例直接上手，把“健忘聊天机器人”升级为有记忆的智能体。

TRAE 中国版 SOLO 现在已经对全部用户免费开放，不仅能自由切换模型，还支持接入自定义模型。工具的价值就在于被人用起来，而现在，门槛又低了一大截。

基于 YOLOv8 的电网绝缘子破损与闪络缺陷智能检测系统识别项目 [目标检测完整源码] 一、研究背景与工程问题分析 随着电力系统规模的不断扩大，输电线路和变电设备的运行安全已成为电网运维中的核心问题

如果说 TCP/IP 协议连接了计算机与计算机，那么 「Markdown 协议连接了生物大脑（人类）与硅基大脑（AI）。」

为什么我们需要MCP？ 作为开发者，你肯定用过 ChatGPT 或 Claude 写代码。它们很强，但有一个致命痛点：它们是“瞎”的。 它看不见你公司内网的 API。 它连不上你本地的数据库。

这次的主角是阿里的 Z-Image-Turbo。 前阵子大家还在讨论国外的 Midjourney V6 或是 Flux 有多强，结果一转眼，国产模型又杀出来了。

在搭建企业级“售前问答机器人”时，遇到了向量检索（Vector Search）匹配不准、专有名词无法召回的顽疾。本文记录了从单纯的 Embedding 检索升级为“关键词+向量”混合检索

今天先把12月的复盘写了， 改天再把25年的复盘整理哈，这一年还是经历了很多事情，需要好好总结复盘~

Hello，兄弟们，我是V哥！ 最近不少粉丝私信问我：“V哥，现在这行情卷得跟麻花似的，35岁危机就在眼前，你说咱们搞IT的，到了2026年还有出路吗？这技术迭代快得像坐火箭，我到底该往哪边押注？”

AI编程有些很难覆盖的死角：低代码库和存储的schema，无法做上下文关联给出正确的提示和代码修改。

还在愁 OKR 怎么填。写代码重构？那是本分。写修 Bug？那是填坑。 真正能拿 高绩效 的项目，往往是那种 “看着不起眼，一用回不去，老板还觉得你不仅懂技术更懂业务”的东西

过去这一周，科技圈的几个大动作，单独看都是新闻，连起来看，就是一张正在快速成型的未来地图。 地图的一角，微软发出警告，说中国AI正在新兴市场成为默认选择。