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学习 AutoML——神经架构搜索(NAS)
2017 年,我亲眼见证了一次范式转变。Google 的研究人员刚刚发布了 NASNet,这是一个完全由机器学习算法发现的神经网络架构。这个发布之所以不同寻常,并不只是因为自动化系统发现了一个新架构,
企业内部工具必备:8大开源 AI Agent 平台对比
本文对比 8 大开源 AI Agent 平台,分析各平台优劣势、落地能力与适用场景,给出企业内部工具选型建议,帮助业务与技术团队高效匹配方案。
DeepSeek V4系列:Agent 的觉醒
🤖 序章:一个周五下午的 Bug 2026年某个周五下午,一位工程师盯着屏幕,表情复杂。 他的任务是修复一个 Bug。 不是普通的 Bug。 是那种藏在 500 个文件里、跨越 3 个微服务、触发条件
开源大模型杀出王炸!SenseNova U1实现“图文共舞”
如果说过去一年的多模态大模型还在“拼图式融合”语言与视觉信息,那么 SenseNova U1 的出现,让我第一次感受到什么叫“原生协同思考”
人工智能(十三)- Prompt 工程完全指南:从原理到实战
目录 一、先搞清楚:什么是 Prompt 工程? 二、理论底座:为什么"提问方式"能决定 AI 的回答质量? 三、基础篇:写一个"能用"的 Prompt 四、结构化篇:用 Prompt 框架系统化地表
好用的鼠标连点器,推荐使用!
今天的这款鼠标连点工具可以自行设定鼠标两次点击间隔时间,自己手动输入、还可以设置点击次数。 我觉得比较好用的是这里的左键连点和右键连点,按“F9”和“F10”即可无限点击,很适合玩游戏的小伙伴。
学习 AutoML——超参数优化
我还记得第一次在生产环境中遇到调参很差的机器学习模型。那是 2018 年,我在一家银行工作,该银行部署了一个欺诈检测系统。这个模型是一个梯度提升分类器,特征也都选对了,概念上没有问题,但性能最多只能算
veStack × DeepSeek-V4:从模型到企业级 Agent,一步到位
火山引擎veStack混合云平台完成DeepSeek-V4大模型适配,支持本地化私有部署。提供全栈版与轻量智算版方案,优化推理性能与智能路由,集成ArkClaw助手与AgentKit平台。
阿里qoder网页版初体验
哈喽,今天阿里的Qoder出了一个移动端的新功能,就是可以在手机端远程操作电脑上的Qoder客户端。我刚刚实际试验了一下,目前移动端应该还没有在谷歌商店或者苹果商店上架,主要是提供了一个网页版应用
学习 AutoML——自动化数据预处理与特征工程
我永远不会忘记那个让我真正理解糟糕数据预处理代价的项目。那是 2006 年,我正在为一家价格优化初创公司做咨询。它想用电子健康记录来预测患者再入院风险,用于一个保险定价项目。三个月后,它把 80% 的
🔥_高并发场景下的框架选择:从性能数据看技术决策[20260430162343]
作为一名经历过无数生产环境考验的资深工程师,我深知在高并发场景下选择合适的技术栈是多么重要。最近我参与了一个日活千万级的电商平台重构项目,这个项目让我重新思考了Web框架在高并发环境下的表现。今天我要
Vibe Coding是假象?LangGraph才是真正的第二大脑
Vibe Coding 时代:为什么说LangChain与LangGraph才是你的“第二大脑”? 🤔 你真的会用“编程”吗?还是说,你只是在“码字”? 2025年初,Vibe Codin
LLM评估体系工程2026:如何科学度量AI应用的真实质量
## 引言:没有评估就没有进步 "我们的 AI 助手回答质量变差了,但我们说不清楚哪里差,也不知道哪个版本好。" 这是 AI 应用团队最常见的困境之一。没有系统的评估体系,Prompt 迭代、模型
每周工作100小时,马斯克为何还说不够?
马斯克在庭审中自曝曾每周工作100小时拯救特斯拉,而他对OpenAI的起诉并非因“没分到钱”,而是捍卫4400万美元投资背后的“非营利承诺”。这场诉讼撕开了创业圈最残酷的真相:个人努力与情感信任,在资
AI代码助手工程化落地:从个人工具到团队级AI编程基础设施
## 引言:Vibe Coding 的下一阶段 "Vibe Coding"这个词在 2025 年流行开来——用 AI 辅助编程,凭感觉写代码,让模型填充实现细节。但随着越来越多的团队将 AI 编程深
学习 AutoML——理解 AutoML 流水线
自动化机器学习(AutoML)的承诺是具有变革性的:以最少人工干预,将原始数据转化为生产就绪的预测模型。然而,在这种优雅简洁的表象背后,隐藏着一套复杂的、相互连接的流程编排;这些流程必须协同工作,才能
大模型微调工程实践2026:从SFT到DPO的完整技术路线图
## 引言:微调不是万能药,但很多时候不可缺少 "我们能不能直接用 Prompt Engineering 代替微调?"——这是 2026 年企业 AI 团队最常问的问题之一。 答案是:**在很多场
AI Agent状态机设计2026:构建可预测、可调试的智能体工作流
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向量数据库工程实战2026:Qdrant生产级部署与性能调优完全指南
## 引言:向量数据库选型已成定局,工程深度成关键 2026 年,Qdrant 已经成为企业级 RAG 和 AI 应用的主流向量数据库选型之一。但大多数团队还停留在"会用"的阶段——能跑基础的 up
AI应用安全工程2026:从Prompt注入防御到企业级安全体系
## 引言:AI 安全不是可选项 2026 年,企业 AI 应用的安全威胁已经从"理论风险"变成了"真实事故"。Prompt 注入攻击、数据泄露、越权访问……这些问题已经在真实生产环境中造成严重损失
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