Claude Code 产品技术架构解析 目录 先说结论：Claude Code 本质上是什么 架构全景 源码视角：接口即模块 一次请求从输入到落地的完整链路 四个关键设计点 面向实战的扩展点 实战案

SpaceX 600亿美元期权锁定Cursor，国务院首提采购大模型与智能体服务，通义千问开源Qwen3.6-27B代码能力登顶，OpenAI Images 2.0深度思考，贝索斯百亿押注物理AI。

v1.1 版本更新重点包括团队协作、系统安全和运维部署。新增实时协作功能，支持多用户同时在线编辑，数据变更通过 WebSocket 实时广播。邮件服务涵盖发送、模板、队列、重试，支持主流邮件服务商。

大多数工程师搭 RAG 系统，第一步就去研究选哪个 embedding 模型。这其实是反的。一篇文章说明白为什么。

分享从零搭AI Agent的省钱方案：分级选模型、Tool调用约束、Token消耗控制，月均不到50块。

## 为什么Embedding比以前更重要？ 2026年，Embedding已经成为AI应用的基础设施。无论是RAG系统、语义搜索、推荐系统，还是内容去重、相似度计算，背后都离不开高质量的向量化技术

## 从一个真实的事故说起 2025年，某律师事务所的助理用ChatGPT撰写法律摘要，引用了6个从未存在的判例。这件事被称为"AI幻觉事故"，引发广泛讨论。时至2026年，幻觉问题并未消失，但我们

## 前言：为什么你的Cursor体验不如别人？ 同样是用Cursor，为什么有些人用得飞起，有些人却频繁纠错、反复解释？ 答案往往藏在一个被大多数人忽视的文件里：`.cursorrules`（新

## 前言：Agent从"玩具"走向"生产" 2024年，LLM Agent是开发者最热的实验方向；2026年，它已经变成了企业的核心生产力工具。但从实验到生产，中间有一道深壑——如何构建一个能稳定

前言 在如今的数字时代，图像的生成与编辑变得愈加重要。Ace Data Cloud 提供的 Nano Banana API 是一个基于 Google Gemini 2.5 Flash/3 Pro 图像

本文介绍某机构TensorRT LLM AutoDeploy的编译器驱动架构，通过自动图捕获、模式匹配、算子融合和缓存管理，将PyTorch模型自动转换为推理优化图，大幅降低大语言模型部署时间。

过去两年，行业在 LLM 推理优化上有一个看似正确、实际很容易把人带偏的默认前提： 我们把 Prefill-Decode（PD）解耦奉为标准动作，却默认它们必须困在同一个昂贵 RDMA 网络域里。 这

Shakapacker自2017年起默认使用EnvironmentPlugin传递全部process.env，导致任何客户端代码或依赖引用process.env时，会将数据库密码、云密钥等所有构建环境

很多人第一次接触大模型时，习惯先打开一个聊天页面，输入需求，等待回答，然后把结果复制到文档、表格或者代码里。这样的使用方式没有问题，它适合灵感验证，也适合偶发性提问。但只要工作开始进入真实生产环境，问

我发现了一个免费使用 GPT 进行项目开发的方法。 不用装本地环境，不用配 API key，打开 ChatGPT 网页版就能用。它背后跑的是 GPT，能读你的 GitHub 仓库、能加载仓库里的 sk

一、为什么你的大模型跑得慢？—— 显存里藏着的“浪费” 我们先想一个问题：大模型在回答你问题的时候，它在做什么？ 简单说，它是一个字一个字往外蹦的。每次生成下一个字，都要回头看一眼之前说过的所有字（这

电梯内自行车与电动车目标检测数据集分享（适用于YOLO系列深度学习分类检测任务） 源码下载 前言 随着城市化进程的不断加快，高层住宅与大型商业综合体的数量迅速增加，电梯已经成为人们日常生活中不可或缺的

1 LLM 继承BaseChatModel或者SimpleChatModel 设计理念：专注于模型层面，不要预设系统提示词，工具调用时仅输出ToolMessage而不是在内部调用工具 2 Chain

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用 Claude Code 写代码一段时间了，最让人抓狂的一件事，是它面对稍微大一点的代码库就开始犯傻。 几万行起步的项目，它先 grep 一遍，再 read 一遍，再 grep 再 read，来回好