你们有没有这种感觉：AI明明很强，但你用起来像在打乒乓球——我发一句，它回一段；我再补一句，它又换个方向跑；最后上下文越堆越长，人越看越累，效率还不如自己硬写。

大模型的"幻觉"真相：为什么AI总爱一本正经地胡说八道 在人工智能的热潮中，大模型（LLM）被赋予了"无所不能"的光环。我们期待它能回答任何问题，但现实却常常让人失望

大家好，我是双越老师。最近两天试用了几个编程相关的 MCP 服务，包括文件操作、git、GitHub、数据库、测试、浏览器工具等，发现使用自然语言编程已经开始了，AI 编程很快就会到来。

ChatGPT及相关LLM模型让我们共同见证了AI的历史性变革，很多人好奇，LLM和它们的运作方式究竟是怎样的？它们是如何被构建的？未来又将走向何方？本文对此进行了深入探讨。

最近 AI 很火爆，各种文章、视频介绍 AI 以及它的使用场景。我也观察了很久。 对于我们开发人员来说，AI 能做的就是提效。即通过 AI 工具的加持，提高开发效率，让你一个人当 N 个人用。

最近在研究如何将大语言模型结合本地知识库进行问答，虽然网上已经有很多教程，但大部分都是基于LangChain进行文本分割，然后调用模型向量化的API。这种方式的确很简单，但有这么几个前提： 大模型不使

Trae 是字节跳动推出的全球首款 AI 原生集成开发环境（AI IDE），其国际版由新加坡公司 S

前言：为什么前端开发者需要Cursor？ 前端开发正经历一场静悄悄的革命。过去几年，我们见证了从jQuery到三大框架的变迁，从手动配置Webpack到Vite的零配置体验，而现在，AI编程助手正在重