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  • AI图像生成Stable Diffusion进阶
    完整技术教程:Stable Diffusion核心概念、环境搭建、LoRA风格一致性、ControlNet构图控制、批量生成自动化、高清放大技巧
    • 帅气滴大表哥
    • 20小时前
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  • 【大模型基础设施工程】23:LLM 可观测性
    可观测性(Observability)在传统微服务里已经是老生常谈:Metrics、Logs、Traces 三件套,加一点 Profiling 就能覆盖 90% 的排障场景。但把这套方法论直接搬到大模
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    • 20小时前
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  • 【大模型基础设施工程】22:大模型网关
    一、为什么需要 LLM Gateway 上一篇 21:推理服务化 讲了单一模型从 vLLM/SGLang 到 K8s 的上线路径。但真实企业里,一个业务很少只用一个模型、一个供应商: 研发一次调试用
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    • 20小时前
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  • 【大模型基础设施工程】21:推理服务化
    一、为什么"引擎"不是"服务" 1.1 从 demo 到生产的 12 个坑 把 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server 跑起来,和把它变成公司级推理平
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    • 20小时前
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  • # 利用 gpt-image 2 自动标注海量图像训练集:从“省人力”到“可控质量”的工程方案
    利用 gpt-image 2 自动标注海量图像训练集:从“省人力”到“可控质量”的工程方案 海量图像训练集标注是最耗时、也最容易“越标越乱”的环节:人工成本高,主观性强,标注格式不一致;而直接用模型自
    • 库拉小小威
    • 20小时前
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  • 【大模型基础设施工程】20:工具调用与 MCP
    一、从 Prompt 到 Function Calling:一次协议化的演进 1.1 "Act as" 时代的工具调用 在 ChatGPT 刚刚流行的 2023 年初,工具调用完全靠 Prompt 工
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    • 20小时前
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  • 【大模型基础设施工程】19:Agent 框架工程
    一、从 ReAct 到 Agentic Reasoning:五年范式演进 1.1 时间线 Agent 并不是 2024 年才出现的概念,但 LLM 让它第一次工程可行。把过去几年的关键节点串起来看:
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    • 20小时前
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  • 2026年MPAcc项目综合实力对比,复旦非全日制会计硕士优势解析
    当在职财务精英们开始搜索“综合实力最强的MPAcc项目”、“哪些MPAcc学校性价比比较高”时,他们真正在寻找的,是一个能为其职业生涯带来跨越式发展的高价值平台。衡量一个非全日制会计硕士项目的标准,早
    • 用户472565009765
    • 20小时前
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    产品
  • 用Hermes一周,它自动生成了4个直接运行的Skill
    1. 背景 这周我一直在用 Hermes Agent。用着用着,发现它自己沉淀了 4 个 Skill。这个点很有意思,因为它不是你手动建出来的,而是你多跑几次任务之后,它自己慢慢长出来的。作为程序员,
    • 刘贺同学
    • 20小时前
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    AIGC AI编程
  • ClassLoader体系概述
    本文梳理ClassLoader体系,对比JDK内部线与公开API线,详解模块化双亲委派及Spring Boot自定义加载器。
    • 用户86082113565
    • 20小时前
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    Spring
  • 拆解 AutoResearch:630 行代码,一晚上百次实验
    3 月初,Andrej Karpathy 开源了一个叫 AutoResearch 的项目。 没有复杂的 Agent 框架,没有花哨的多 Agent 协作,整个仓库核心就三个文件、约 630 行代码。
    • 刘贺同学
    • 20小时前
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    AIGC AI编程
  • 【大模型基础设施工程】18:向量库与图 RAG
    上一篇讲了 RAG 的端到端工程。这一篇把视角下沉到存储与检索层:向量索引算法怎么选、量化怎么压、产品生态怎么看,以及 2024—2026 年工业界最热的**图增强 RAG(GraphRAG)**怎么
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    • 20小时前
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  • 飞书官方出了 CLI,Agent 操作飞书终于有正经工具了
    飞书官方出了 CLI,Agent 操作飞书终于有正经工具了 之前用 OpenClaw 对接飞书,消息、文件这块一直支持得不太好。飞书插件能力有限,文档读写、多维表格勉强够用,但日历、邮件、任务、表格
    • 刘贺同学
    • 20小时前
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    AIGC AI编程
  • 拆解 Superpowers:给 Claude Code 装上一套
    Superpowers 是一套 Claude Code 的技能框架,干的事情说白了就是给 AI 立规矩。 加的功能不多,核心就是一套 SOP(标准作业程序)。 这篇文章拆解它的底层逻辑:一组 Sk
    • 刘贺同学
    • 20小时前
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    AIGC
  • "【大模型基础设施工程】17:RAG 工程全景
    一、为什么需要 RAG 大语言模型(Large Language Model,LLM)本身存在几个结构性缺陷,这些缺陷不是"再训一版基座"就能彻底解决的: 幻觉(Hallucination):模型以概
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    • 20小时前
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  • 我用 OpenClaw + 多个 qodercli,15 分钟搭了一个 Web 应用
    我用 OpenClaw + 多个 qodercli,15 分钟搭了一个 Web 应用 之前看了 Elvis 在 X 上发的一条帖子,讲的是用 OpenClaw + Codex 这类 CLI 工具完成
    • 刘贺同学
    • 20小时前
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    AIGC
  • 【大模型基础设施工程】16:长上下文工程
    引言 2022 年 GPT-3.5 上下文 4K token,2024 年 Claude 3 做到 200K,Gemini 1.5 Pro 冲到 1M、实验版本 2M;2025 年 GPT-4.1、K
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    • 20小时前
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  • # 基于 gpt-image 2 的智能前端代码生成器实现原理:从“会写代码”到“可交付的工程能力”
    基于 gpt-image 2 的智能前端代码生成器实现原理:从“会写代码”到“可交付的工程能力” 在 2026 年,前端代码生成器早已不止追求“生成出来能跑”。真正有价值的是:生成结果可控、可修复、可
    • 用户59284315817
    • 20小时前
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  • Node模块相关梳理
    本文主要梳理一下Node中关于模块化的一些字段。 Node.js 运行时如何加载模块,TypeScript / 构建工具如何解析模块
    • oldfish1996
    • 20小时前
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  • Milvus 向量数据库架构手册——探索 Milvus 的向量引擎
    本章将深入 Milvus 的核心组件之一,也就是向量引擎 Knowhere。Knowhere 是一个专为向量数据库设计的高性能向量搜索引擎,负责处理向量数据的索引构建和搜索等关键任务。通过本章,你将理
    • 数据智能老司机
    • 20小时前
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    Agent LLM
    Milvus 向量数据库架构手册——探索 Milvus 的向量引擎
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