首页
沸点
课程
APP
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
后端
前端
Android
iOS
人工智能
开发工具
代码人生
阅读
OpenClaw 实战:2026 最火的开源本地 AI 助手,从安装到自动化全攻略
一、55K Star 的项目,正在改变 AI 的使用方式 2026 年 7 月。GitHub Trending 上杀出一个名字。 OpenClaw。55K Star。增长速度快过同期所有 AI 项目。
我用.NET把 Claude Code 的Runtime重写了一遍
用.NET10把 Claude Code 的Runtime重写了一遍,没有 Node.js,目标就是做一个现代化、高性能、可扩展的 AI Agent Runtime。
企业级大模型落地实战解析:AI-FDE 落地方法论与数谷智能全栈解决方案
一、开篇:大模型落地进入深水区,深圳企业普遍遭遇落地断层 伴随人工智能技术全面迭代,大模型与生成式 AI 早已告别概念宣传、浅层试用阶段,全面切入实体经济数字化改造、全业务流程重构的实战阶段。深圳作为
跟 AI 写代码越写越乱?我靠这套「Vibe Coding」思路彻底治好了幻觉屎山
说实话,那时候我觉得 AI 写代码也就这样 —— 看起来像模像样,一跑也能跑,真要维护起来比屎山还难下手。直到后来我翻到 Vibe Coding 的思路,才反应过来:不是 AI 不行,是我从根上就用错
从零搭建AI日记本:Milvus向量数据库实战指南
最近我在开发一个AI日记本应用,发现传统的MySQL很难实现“语义搜索”——比如你想找“心情愉快的日子”,但日记里并没有这个词。这时,向量数据库就派上了用场。本文我将分享如何使用Milvus(以及全托
OpenAI 想封中国开源模型,结果黄仁勋、马斯克先和它打起来了
过去这一周,硅谷吵翻了一件事:中国的开源 AI 模型,到底该不该被封掉。 吵到什么程度?OpenAI 和 Anthropic 关起门来游说美国监管机构,说这些模型"太危险,不该公开"。结果话音刚落,自
《深入理解 AI Agent》
《深入理解 AI Agent》开源书体验评测:10章+88实验,428页免费读完到底值不值(附PDF下载) 前言 AI Agent 这两年很火,但学习资源有个尴尬的问题:不够系统。 今天一篇 RAG
Agent Skill 怎么写,才能被团队重复使用?
一份能被团队重复使用的 Agent Skill,至少要写清七项内容:目标、适用输入、执行步骤、可用工具、停止边界、验收样例、维护版本。只留一段提示词,换个人、换份资料或换个模型后,结果很容易漂移。 S
11.HNSW(Hierarchical Navigable Small World)
有了度量方法,就可以逐条算查询向量和所有存储向量的相似度,排序取 Top-K。这个问题的学名叫 KNN(K-Nearest Neighbors,K 最近邻) 。解法分两条路: 精确 KNN: 逐条遍历
向量数据库:AI时代的记忆存储基石
人工智能技术的快速普及,让数据存储迎来全新变革。传统关系型数据库支撑了互联网数十年的业务发展,而面向AI语义检索、智能问答、记忆存储的向量数据库,已然成为大模型、AI Agent产品的核心基础设施。其
LangGraph入门到入土(1):从 LangChain 到 LangGraph 的思维跃迁
**一句话总结**:LangChain 让你**快速跑起来**,LangGraph 让你**跑得复杂、跑得可控、跑得持久**。两者是互补关系——你用 LangChain 的组件(模型、工具、检索器)作
《不止会用 ChatGPT 的联网搜索——手写一个 RAG,让 AI 读懂你的日记》
RAG 不是魔法:用 200 行代码把 Milvus + LLM 串起来,回答"我最近开心吗 你想做一个 AI 日记助手。 它能读你过去所有的日记,然后回答「我最近为什么这么开心?」「上个月我学了什么
数据管道-训练数据集与版本化
数据管道 · 训练数据集与版本化 L1 是什么 · 训练数据作为一等公民 1.1 一句话定义 训练数据集不是某次 Spark job 导出的 CSV,而是带 契约(Contract)、不可变快照(Sn
AI 自主生成 BenchBenchBenchBenchBench 基准测试
Ethan Mollick 以玩笑方式提示 Codex 构建并运行"BenchBench"基准测试,随后 AI 自主生成了更复杂的 BenchBenchBenchBenchBench(BBBBB),并
走进向量数据库:用 Milvus 构建 AI 日记助手的 RAG 实战
走进向量数据库:用 Milvus 构建 AI 日记助手的 RAG 实战 一、背景认知:什么是向量数据库? 在传统的 Web 应用开发中,我们把结构化数据存进 MySQL、SQLite、PostgreS
AI 评测系列(07):自定义 Benchmark——从业务场景到评测集
公开 Benchmark 在三种情况下不够用:业务场景太特殊、数据不能出域、需要持续跟踪质量变化。本文讲完整的自定义 Benchmark 构建流程:场景定义→问题生成→ground_truth 标注
搞懂 Vibe Coding 的正确姿势:三阶段九步工作流,让 AI 写代码不再崩盘
搞懂 Vibe Coding 的正确姿势:三阶段九步工作流,让 AI 写代码不再崩盘,如何更好的写出好项目
小蜜陪护机器人 v1.0 发布说明
前言 接触大模型已经很长时间了,至少在去年,从我的使用经验来看,我都觉得大模型一直是一个大号的搜索引擎,除了查查资料,聊聊天以外,也干不了啥事。 但在去年春节随着 OpenClaw 的横空出世,我对大
从零构建 AI 日记助手:基于 Milvus 向量数据库与 RAG 的语义搜索实战
利用 Zilliz Cloud、LangChain 和 OpenAI 兼容 API,四步构建一个懂你心情的智能日记检索与问答系统。
Harness Engineering 学习分享:给 AI 大模型套上"缰绳"
Harness Engineering 学习分享:给 AI 大模型套上"缰绳" 一、AI 工程化的演进之路 AI 应用开发经历了几年的历史,从三个阶段的范式跃迁: Prompt Engineering
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