稀土掘金 稀土掘金
    • 首页
    • 沸点
    • 课程
    • 数据标注 HOT
    • AI Coding
    • 更多
      • 直播
      • 活动
      • APP
      • 插件
    • 直播
    • 活动
    • APP
    • 插件
      • 搜索历史 清空
        • 写文章
        • 发沸点
        • 写笔记
        • 写代码
        • 草稿箱
        创作灵感 查看更多
  • 后端
  • 前端
  • Android
  • iOS
  • 人工智能
  • 开发工具
  • 代码人生
  • 阅读
  • krew-cli:在终端里开一场 AI 圆桌会议
    你有没有想过,让 GPT、Claude、Gemini 坐在同一张桌子上,同时回答你的问题? krew-cli 就是干这个的——一个多 AI 智能体协作的命令行工具。
    • zhing2006
    • 5小时前
    • 7
    • 点赞
    • 评论
    命令行
    krew-cli:在终端里开一场 AI 圆桌会议
  • 量子计算与密码学交叉领域的新框架:一份需要谨慎审视的未经验证突破
    本文对两篇关于“计算相对熵”的预印本论文进行了深入分析,该框架试图连接量子信息论、计算复杂性理论和密码学。文章指出,这项研究仅有极少数专家能完全理解,且存在证明不完整、时间线可疑、未经同行评议等警示信
    • qife122
    • 5小时前
    • 4
    • 点赞
    • 评论
    人工智能 AIGC
  • 火爆全网的OpenClaw究竟有什么特殊魅力!一篇掌握各种玩法
    OpenClaw之所以能引爆全网,是因为它彻底颠覆了我们对AI的认知。过去的AI更像一个“动嘴”的军师,而OpenClaw则是一个真正“动手”的执行者 。
    • 倔强的石头_
    • 5小时前
    • 18
    • 2
    • 评论
    AIGC
  • AI账单太贵?可能是你忽略了提示词缓存
    本文解析三种Prompt Caching实现的主流方案:OpenAI隐式缓存、Anthropic书签模式、Gemini资源模式。附选型决策树,帮你判断什么场景选什么方案。
    • 老李的勺子
    • 5小时前
    • 4
    • 点赞
    • 评论
    LLM
    AI账单太贵?可能是你忽略了提示词缓存
  • 让 AI 直接画 Figma 设计稿!CodeBuddy + Figma MCP 全链路实战指南
    用 AI 写代码已经不新鲜了,但用 AI 直接在 Figma 里画设计稿呢?本文是一篇从零到一的**完整实战指南**涵盖环境搭建、Token 配置、插件安装、一句话出图、5 个真实踩坑记录
    • 小白Brenda
    • 5小时前
    • 10
    • 点赞
    • 评论
    CodeBuddy
    让 AI 直接画 Figma 设计稿!CodeBuddy + Figma MCP 全链路实战指南
  • AI-Native 大语言模型安全——将安全贯穿 LLM 开发生命周期:从数据整理到部署
    本章将探讨如何把安全实践与安全控制嵌入 LLM 开发生命周期的每一个阶段。要构建安全的 AI 系统,必须采用一种覆盖全流程的综合性方法,在开发的每个环节中处理潜在漏洞——从最初的数据收集,到部署与监控
    • 数据智能老司机
    • 5小时前
    • 3
    • 点赞
    • 评论
    LLM
    AI-Native 大语言模型安全——将安全贯穿 LLM 开发生命周期:从数据整理到部署
  • AI 通关攻略 · 第 9 关 | Token 定价:AI 是怎么收费的,怎么用才省钱
    AI 通关攻略 · 第 9 关 | Token 定价:AI 是怎么收费的,怎么用才省钱 故事从一个常见困惑说起 使用 LLM API 是按 Token 计费的——输入和输出都要付费。 理解 Token
    • 刘宇琪
    • 5小时前
    • 5
    • 点赞
    • 评论
    前端
  • AI 通关攻略 · 第 8 关 | Few-shot & CoT:两个技巧让 AI 回答质量翻倍
    AI 通关攻略 · 第 8 关 | Few-shot & CoT:两个技巧让 AI 回答质量翻倍 什么是 Prompt Engineering 在使用 LLM 时,如何提问(即 Prompt 如何设计
    • 刘宇琪
    • 5小时前
    • 3
    • 点赞
    • 评论
    前端
  • LeetCode 169.多数元素:摩尔投票法
    前言 今天没有解出来,我想用选择排序后,直接返回中间值但选择排序的边界选错了,返回中间值也写错了 一、题目再解读 原题题干 给定一个大小为 n **的数组 nums ,返回其中的多数元素。多数元素是指
    • Slash_杨鸿宇
    • 5小时前
    • 3
    • 点赞
    • 评论
    算法
  • Unity“断供”之后,国产数字孪生开发引擎的十字路口该怎么走?
    离Unity终止授权访问权限还剩5天!看到了一个让小编眼前一亮的网友评论: 我也有了很多感慨,所以本期就想和大家聊聊,Unity这件事发生之后,我们这些数字孪生开发者接下来的路要怎么走! Unity、
    • CIMPro孪大师官方
    • 5小时前
    • 3
    • 点赞
    • 评论
    前端
    Unity“断供”之后,国产数字孪生开发引擎的十字路口该怎么走?
  • 数字孪生百科全书:300个术语一次讲透,从入门到精通
    一、 基础与核心概念 1.数字孪生 (Digital Twin):物理实体在虚拟空间中的全生命周期数字化映射,具备实时数据驱动、仿真推演和闭环优化能力。 2.物理实体 (Physical Entity
    • CIMPro孪大师官方
    • 5小时前
    • 3
    • 点赞
    • 评论
    前端
    数字孪生百科全书:300个术语一次讲透,从入门到精通
  • 传感器+3D模型=数字孪生?错!一篇文章帮你厘清
    自2012年NASA正式提出“数字孪生”概念以来,这一技术已成为数字化转型的核心驱动力。然而,随着概念的普及,其内涵却呈现出不断模糊的迹象。当前市场上约70%标榜“数字孪生”的项目实际仍停留在三维可视
    • CIMPro孪大师官方
    • 5小时前
    • 3
    • 点赞
    • 评论
    前端
    传感器+3D模型=数字孪生?错!一篇文章帮你厘清
  • BIM动画进了数字孪生就“瘫了”?一招破解模型迁移死局
    你会发现,传统的迁移路径充满了不确定: 1. 格式转换的不确定与信息丢失的可能性 将BIM模型及其动画导出为通用中间格式(如 .fbx, .obj)时,精心构建的模型层级结构、材质贴图、构件属性信息,
    • CIMPro孪大师官方
    • 5小时前
    • 4
    • 点赞
    • 评论
    前端
    BIM动画进了数字孪生就“瘫了”?一招破解模型迁移死局
  • 2026,告别代码:三维可视化进入“拖拽时代”
    作为三维可视化开发者,你是否也曾为数据对接与可视化呈现而头疼? 只要你做过一次真正的数字孪生项目,就会明白这事儿远没有概念演示里看起来那么简单。 大多数开发者的第一反应可能是: “不就是Three.j
    • CIMPro孪大师官方
    • 5小时前
    • 3
    • 点赞
    • 评论
    前端
    2026,告别代码:三维可视化进入“拖拽时代”
  • 拖拽生成!这款编辑器做到了!告别代码妥妥的!
    CIMPro孪大师 数字孪生编辑器 这是一个可以“拖拽生成数字孪生应用”的一站式可视化开发平台。 不用手写复杂代码,不用死记API语法,不用在多个软件间频繁切换,更不用对着黑屏报错发呆。 什么是 CI
    • CIMPro孪大师官方
    • 5小时前
    • 2
    • 点赞
    • 评论
    前端
    拖拽生成!这款编辑器做到了!告别代码妥妥的!
  • 案例 | 博物馆数字孪生平台
    访问www.picimos.com领模板 在数字化浪潮席卷全球的今天,传统展馆的运营模式正面临深刻变革。 数字孪生技术,作为融合物联网、大数据、人工智能与三维可视化等前沿科技的综合性解决方案,正为展馆
    • CIMPro孪大师官方
    • 5小时前
    • 3
    • 点赞
    • 评论
    JavaScript
    案例 | 博物馆数字孪生平台
  • WebAssembly有望弥补AI代理最危险的安全漏洞
    AI代理生成的代码存在安全风险。文章提出WebAssembly(Wasm)能通过无共享内核、轻量级运行时提供出色隔离,解决AI代码沙盒问题。Boxer工具可助开发者无缝采用Wasm,实现跨平台同构计算
    • 云云众生s
    • 5小时前
    • 3
    • 点赞
    • 评论
    安全 WebAssembly 人工智能
  • Leetcode 104 二叉树的最大深度(解释需要改一下,原理尚未明确)
    题目 答 这道题因为二叉树的深度,其实可以看成每一层的高度1相加,于是想到可以用递归的思路, 核心逻辑树的深度可以看做左子树和右子树中较大深度加1,而子树又有一样的逻辑 于是递归计算左子树的右子树的深
    • Reart
    • 5小时前
    • 3
    • 点赞
    • 评论
    后端
  • 别再瞎找需求了:我用 OpenClaw 搭了一套 11 步全自动挖掘系统
    大家好,我是孟健。 我用 OpenClaw 搭了一套全自动需求挖掘系统,每天早上醒来,手机上已经躺着一份机会清单。 今天把整套系统的搭建思路、每一步怎么做、用什么工具、看什么指标,全部拆开讲。你看完之
    • 孟健AI编程
    • 5小时前
    • 36
    • 点赞
    • 评论
    AI编程
  • Day9 学习日志:Embedding 与向量数据库
    Day9 学习日志:Embedding 与向量数据库 📅 日期:2026-03-25 📌 定位:在「三国演义」语料上跑通 本地 Word2Vec 与 DashScope 文本向量 API 两条链路,理
    • Cyning
    • 5小时前
    • 4
    • 点赞
    • 评论
    AI编程
    Day9 学习日志:Embedding 与向量数据库
  • 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30