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从跑分到实战：你看到的分数，和模型真正能做的事，是两回事. "国产模型是蒸馏的"这句话，等于什么都没说。真正的问题是：为什么蒸馏出来的东西，在跑分上差不多，在实战中差距这么大？

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你这个方向选得没问题，但先说句实话： “Python + LangGraph”不是一个传统岗位技能组合，而是偏向“AI工程化 + Agent系统”的新方向。 如果只学 LangGraph 而没有打好

随着大型语言模型（LLM）与Agent技术的爆发，搜索引擎正经历一场从“索引+关键词匹配”到“生成式AI搜索”的范式跃迁。

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课程时间安排，是最容易被考生用”性价比”来简单衡量的维度，但实际上，时间安排的合理性直接决定了学习效率的上限和下限。 很多人以为江苏事业单位或者江苏省考面试”报个长一点的班就保险了”，但如果时间安排不

第4天-2：个性化推荐系统 前言 当博客文章越来越多时，读者往往不知道该从哪篇开始看。一个好的推荐系统可以： 帮助读者发现感兴趣的内容 增加文章阅读量和停留时间 提升用户粘性和回访率 今天分享如何实现

对于正在考虑攻读EMBA的资深管理者而言，“性价比”往往是选校时绕不开的话题。然而，当我们把“价格”和“价值”放在天平两端，真正的决策核心不是“哪个更便宜”，而是“哪个更对”。 本文从资深管理者的决策

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上周，我们团队用一套叫GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化） 的方法，帮蜂巢云盒（Nestbox）在Gemini上拿到了120个海外精准询盘，全程零广告

人工智能发展迅速，本文从代码编写角度调用本地大模型，实现与大模型的对话交流。包括了安装Python，安装ollama，编写代码实现本地模型的调用等。

TiDB 联合创始人兼 CTO 黄东旭结合自己在过去几个月中，消耗上百亿的 Token 得到的感受以及与“Agent 员工”协同工作的实践，分享在 Agent 时代软件构建、软件形态及未来发展的思考。

本文通过对比Web发展史与AI演进路径，分析技术“提升下限”与“拔高上限”的区别，探讨LLM在定制化系统构建、人机协同蒸馏及开源生态中的作用，为开发者提供技术选型与架构设计参考。

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AI 编程遇见 SVG 动效：从代码生成到视觉叙事的双向奔赴 去年在掘金上看到不少讨论——AI 编程工具到底能帮我们做什么？有人说能写 CRUD，有人说能调 Bug，但很少看到有人聊它和视觉动效的结合