首页
AI Coding
数据标注
NEW
沸点
课程
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
关注
综合
后端
前端
Android
iOS
人工智能
开发工具
代码人生
阅读
排行榜
综合
后端
排行榜
前端
Android
iOS
人工智能
开发工具
代码人生
阅读
全部
人工智能
AIGC
Agent
LLM
AI编程
后端
算法
前端
OpenAI
展开
全部
人工智能
AIGC
Agent
LLM
AI编程
后端
算法
前端
OpenAI
Python
程序员
LangChain
深度学习
架构
计算机视觉
暂无数据
推荐
最新
🚨 警惕 AI 变革对程序员能力的削弱
🧠 前言:当智能取代了智力 AI 正在以惊人的速度渗透开发流程。从写注释、生成算法、到写整页组件,AI 已经成了我们桌上的“同事”。然而,问题也随之而来: 当每一行代码都可以“自动生成”,程序员是否正
大模型安全对抗性测试技术
本文研究构建一种面向LLM安全对抗的系统化测试框架,通过策略进化、响应判定与风险指标分析,实现对模型在越狱、安全对齐与工具链使用上的全方位评估。
A2UI协议:一个Agent与UI界面之间的翻译器
在笔者看来,A2UI的意义不只是多了一种UI方案,而是在于它补齐了Agent从思考到执行的最后一环。对于Agent的开发者来说,可能不再需要去写各种业务相关的界面,而是可以专注于设计Agent能力边界
LangChain 第三课:拒绝“只有七秒记忆”,给 LLM 装上大脑 (Memory)
在开发基于 LLM 的应用(如聊天机器人)时,开发者很快会遇到一个核心痛点:大模型默认是“失忆”的。 LLM 的 API 调用本质上和 HTTP 请求一样,都是无状态(Stateless)的。这意味着
Agno 开发教程(十一):深入理解与实践 Skills(技能)
本教程是 Agno 开发教程系列的一部分,专注于 Skill(技能)这一核心概念的讲解与实践。本教程基于最新agno版本。
Agno开发教程(十):在Tools中使用MCP(Model Context Protocol)
📚 教程概述 本教程将详细介绍如何在Agno框架中将MCP(Model Context Protocol)作为工具集成到Agent中。通过MCP Tools,你的AI Agent可以无缝连接到各种外部
🧠 与巨兽对话:理解 LLM Interface 的艺术与科学
🌌 一、序:什么是 LLM Interface? “Interface”这个词,在计算机界就像咖啡在程序员生活中一样不可或缺。 对于对象,它定义约定。 对于人类,它定义对话的边界。 对于 LLM(La
🌐 `vercel-labs/agent-browser`:当浏览器长出了“智能神经” 🧠💫
🧭 一、前言:从网页到“智能体”的转变 还记得当年浏览器只会傻傻地渲染一堆 HTML 的年代吗? 那时候的浏览器就像个听话的孩子——你让它加载网页,它就加载网页。 而今天,当 Vercel Labs
前端可以转型AI工程师吗?那可太能了...
只说应用层的AI赛道,前端是非常适合转AI的,目标岗位可以是AI工程师/AI产品经理,做得好的可以干到AI负责人,并且我身边已经有很多鲜活的案例,所以大家不必焦虑。
构建AI智能体:八十七、KM与Chinchilla法则:AI模型发展的两种训练法则完全解析
摘要: 大模型训练中,如何在有限计算预算(C≈6ND)下最优分配模型参数量(N)与训练数据量(D)是关键挑战。KM扩展法则主张“模型优先”,认为增大N的收益高于D(α=0.076<β=0.103),推
n8n入门指南:强大的自动化工作流工具
n8n是一个强大的工作流自动化工具,允许用户通过可视化方式连接不同的应用程序和服务。它将AI功能与业务流程自动化相结合,它可以帮助开发者和非技术人员创建复杂的工作流,实现数据在不同系统间的自动传输和处
手机上跑离线翻译?腾讯这款1GB的AI模型让我彻底告别翻译付费
你有没有想过,有一天你的手机可以变成一台专业的翻译机,而且完全不需要联网? 上周我出差去泰国,飞机刚落地那会儿,机场WiFi慢得像蜗牛,国内的翻译App各种转圈圈。当时我就想,要是能有个不依赖网络的翻
A2UI : 以动态 UI 代替 LLM 文本输出的方案
A2UI (Agent to UI) 是一个基于 JSON 的流式 UI 协议,旨在让 AI Agent 能够动态生成、控制并响应用户界面。后端一直在生成固定格式的 json ,复杂的是前端。
RAG进阶篇 | 混合检索+重排序=王炸!
在构建 RAG 应用时,一个常见的认知偏差是将整个流程简化为:“把文档切分后存入向量库,再做语义检索”。 在原型验证阶段,这种仅依赖向量相似度的方案往往效果不错。然而,一旦进入真实业务场景,两类典型的
不再费脑, 拆解 AI 的数学工具, 诠释函数, 向量, 矩阵和神经网络的关系
函数, 向量, 矩阵与神经网络之间到底是什么关系? 今天, 我们就从最基础的概念出发, 一步步把这些知识点串联起来.
构建AI智能体:八十六、大模型的指令微调与人类对齐:从知识渊博到善解人意
本文探讨了大模型从知识储备到实用助手的进化过程。首先分析了原始预训练模型存在的问题:擅长文本补全但缺乏指令理解能力,可能生成有害或无关内容。然后详细介绍了指令微调技术,通过高质量(指令-输出)数据集教
从抽卡到规范驱动:基于Gemini的微信小程序开发实战
随着AI技术的快速发展,一种新的编程范式——Vibe Coding(氛围编程)正在改变软件开发的面貌。本文将探索Vibe Coding的演进历程,分析Gemini等大模型在生成产品需求文档方面的优势,
5小时整理60页《Google Agent指南》,不懂Agent的包教包会
Google最近发布了一篇关于Agent长达60页的文件: 《初创公司技术指南:AI Agents》 ,这份报告从宣传来说表达了自己与之前偏理论的文章不一样,他还是暴露了不少细节技巧,对正在做Agen
🌟从“抽卡式编程”到规范驱动: 深度解析「Vibe Coding」的三层跃迁
今天,我们就以一个“手搓计分小程序”的真实演进路径,拆解 Vibe Coding 的三大阶段,见证它如何从“碰运气”走向“控流程”,最终实现 **AI 驱动的工程化落地**。
LangChain4j 深度解析与Java工程化落地实践
面向中高级 Java 开发者 / 技术架构师,从核心架构、Java 生态深度适配、工程化落地到生产级避坑策略,系统化掌握 LangChain4j 在企业级 AI 应用体系中的构建方法论与最佳实践。