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在高性能计算（HPC）与人工智能训练领域，GPU 不再是孤立的计算单元，而是通过高速互联结构构成“多 GPU 集群”的核心。NVIDIA 的 NVLink 技术正是为了解决 GPU 之间数据传输瓶颈而

Prompt（提示词）是人与 AI 之间的“编程语言”。它决定了 AI 输出的质量、方向和可控性。要设计出高价值 Prompt，就像设计一张高效的数据库表：要结构清晰、字段明确、逻辑自洽。本文将教你如

在过去几年里，大模型（LLM）崛起带火了一个概念：向量数据库。如果你想做 AI 应用，比如智能问答、知识检索、个性化推荐，向量数据库几乎是绕不开的。 但问题是：对大多数开发者来说，“向量”、“嵌入”、

Claude封锁中国！DBLens以AI驱动引领国产数据库GUI工具崛起。数据库GUI工具作为开发者的日常工具，对提升工作效率至关重要。然而长期以来，这一市场被国外产品主导。

在我们步入由生成式AI（AIGC）主导的时代后，数据的形式正在发生根本性的变化。文本、图像、音频、视频这些非结构化数据，通过机器学习模型转化为富含语义的“向量嵌入”（Embeddings）。传统的关系

原生 macOS 体验 × 全芯片兼容 × AI 智能引擎，重新定义数据库开发效率 引言：Mac 用户的数据库管理困境终结者 无论你是 M 系列芯片还是 Intel 处理器的 Mac 用户，是否经历过

一、表操作 创建表： 删除表： 修改表结构： 删除表中的列： 重命名表： 二、聚合与分组 聚合函数 - 计数： 分组查询： 条件分组： 计算总和： 计算平均值： 计算最大值： 计算最小值： 三、数据操

dblens for MySQL：原生 Linux 体验 + AI 赋能，数据库操作从未如此流畅 引言：Ubuntu 开发者的数据库管理之痛。

📌 刷屏预警！看完这篇你就能彻底明白： 为什么ChatGPT能记住你说过的话？ 它真的是"过目不忘"吗？ 开发者必须掌握的API使用秘籍！ 👇 别眨眼！3分钟带你穿透技术迷雾（文末有代码彩蛋） 🌟 颠

一、百级Function系统的核心挑战 1.1 代码结构问题 代码膨胀现象：单个文件超过2000行代码 路由逻辑复杂：巨型switch-case结构维护困难 依赖管理失控：跨Function依赖难以追

一、Tools与Functions的核心概念 在AI大模型应用中，Tools和Functions是扩展模型能力的关键机制： Tools（工具） 外部API或服务的抽象封装 示例：天气API、IP查询服

阿里云通义千问官方宣布推出最新推理模型QwQ-32B，这一模型仅有32B参数，但在效果上与拥有671B参数的DeepSeek-R1相媲美。如果你自己部署DeepSeek-R1但资源不够的话，又多了一个

Milvus 可以简单理解为一个专门处理 「非结构化数据」 的超级搜索引擎。它的核心价值是：帮你快速从海量数据（比如图片、音频、视频、文本）中找到最相似的内容。 🧩 举个例子秒懂： 假设你有 100万

结合 BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的 全面技术解析，涵盖从原理到实践的完整流程。 下面Python 代码示例和优化策略： 一、技术栈协作原理 BERT 的语义编码能力 BERT 作为预