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  • 那天深夜折腾桌面自动化工具,才明白1949AI拆解里说的轻量化配置到底多实在
    那会儿刚过十二点,电脑风扇呼呼转着,我盯着屏幕上十几个文件夹,心想每天光是归档文件、重命名、挪位置,就得耗掉快俩小时。这种重复动作,像极了流水线上的机械臂,但人是会累的。 后来翻到一个开源社区里有人聊
    • 用户21008873771
    • 刚刚
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    人工智能
  • Harness Engineering:不是写规则,而是设计控制系统
    Harness Engineering是将上下文、约束、验证、反馈回路和清理机制编码成 agent 可读、可执行、可持续演化的工程系统。
    • AI程序员
    • 17分钟前
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    人工智能
  • RAG 不是记忆:为什么你的 AI 应用需要 TiMem 而不是向量检索
    RAG 不是记忆:为什么你的 AI 应用需要 TiMem 而不是向量检索 这不是 RAG 的 Bug,而是它的本质决定的。 本文从工程视角剖析 RAG 与真正「记忆」的差距,并介绍开源框架 TiMem
    • jessai2099
    • 17分钟前
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    OpenAI LLM
  • 利用KQL检测WinRAR零日漏洞(CVE-2025-8088)的利用痕迹
    本文基于ESET和Talos的威胁报告,深入探讨了WinRAR漏洞CVE-2025-8088的检测方法。通过使用KQL查询语言,针对三种不同的后渗透利用链(Mythic、SnipBot变种和Melti
    • qife122
    • 22分钟前
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    人工智能 AIGC
  • 安装 Ollama最稳定、最快速的方式--ModelScope 安装
    ModelScope 提供了 Ollama 的国内镜像,下载后无需网络即可完成安装,是最稳定可靠的安装方式。ModelScope 提供多个 Ollama 版本(如 v0.17.5、v0.15.6 等)
    • 朱建伟
    • 23分钟前
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    人工智能
    安装 Ollama最稳定、最快速的方式--ModelScope 安装
  • 动态剪枝网络节点提升大模型效率
    本文介绍了一种新型的上下文感知基础模型架构,通过动态激活任务相关的神经元模块,在保持模型精度的同时,将推理时间缩短30%。该架构克服了传统方法在适应性和结构完整性上的挑战。
    • 用户576110558132
    • 25分钟前
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    人工智能 AIGC
  • RAG 不是记忆:为什么你的 AI 应用需要 TiMem 而不是向量检索
    RAG 不是记忆:为什么你的 AI 应用需要 TiMem 而不是向量检索 这不是 RAG 的 Bug,而是它的本质决定的。 本文从工程视角剖析 RAG 与真正「记忆」的差距,并介绍开源框架 TiMem
    • jessai2099
    • 29分钟前
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    OpenAI LLM
  • “机码”与“机灵”:一场由命名引发的AI认知革命,以及ibbot为何正在抽打OpenClaw的脸
    这两个词是:“机码” 与 “机灵”。 前者指代Token,后者,就是ibbot智体机灵的简称。 这绝不是一个简单的文字游戏。在我看来,这恰恰是当前AI领域,尤其是智能体(Agent)赛道,中西思维
    • dtnsman
    • 30分钟前
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    GitHub
  • AI实战03:Java开发岗专属工作流|用AI辅助代码审查与文档生成
    AI实战03:Java开发岗专属工作流|用AI辅助代码审查与文档生成 💻 一、Java开发的痛点:代码审查与文档生成 🤯 作为一名Java开发者,你是不是经常遇到这些问题: 代码审查效率低:每次代码审
    • 无限大6
    • 30分钟前
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    面试
  • AI时代,人人都能做出自己的产品
    现在不开始,可能真的错过了 AI 时代做产品的门槛,正在以肉眼可见的速度降低。 四个工具(还有其他的很多),已经足够让一个普通人把想法变成真实产品: Claude Code:终端直接对话,描述需求它帮
    • 闲人小吴
    • 34分钟前
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    AI编程
    AI时代,人人都能做出自己的产品
  • 不用费劲编译ulab了!纯Mpy矩阵micronumpy库,单片机直接跑
    uPyPI一键下载:基于array.array高效运行,支持基础线性代数与神经网络雏形,纯 Python 实现
    • Freak嵌入式
    • 35分钟前
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    Python
    不用费劲编译ulab了!纯Mpy矩阵micronumpy库,单片机直接跑
  • 医疗图像超分实战:从开源数据集寻找、退化构建到下载踩坑全记录
    我把内镜超分数据集的**寻找、退化构建、到踩坑下载**的整个闭环跑通了。在这里做个复盘,希望能帮到做类似方向的算法同行。
    • 梦醒过后说珍重
    • 35分钟前
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    深度学习
  • VTJ.PRO 核心架构全公开!从设计稿到代码,揭秘AI智能体如何“听懂人话”
    3月19日,VTJ.PRO干了一件“疯狂”的事—— 一次性公开四项核心技术架构的详细实现:设计稿智能识别、AI智能体任务拆解、增量代码更新、Vue SFC与DSL双向转换,全链路技术细节,统统摊在阳光
    • 踩着两条虫
    • 36分钟前
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    前端 Vue.js AI编程
  • GraphRAG 为什么比传统 RAG 准? 从分块检索到知识图谱增强的工程实践
    传统RAG因分块导致上下文断裂。GraphRAG通过构建知识图谱,在向量检索上增加图遍历,显式关联实体关系,将关联问题召回率从70%提升至99%以上。
    • ZGIAI
    • 38分钟前
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    架构 人工智能
    GraphRAG 为什么比传统 RAG 准? 从分块检索到知识图谱增强的工程实践
  • 我用AI写代码2年,这10个坑你需要知道
    一个用AI写代码2年的普通程序员。 从Copilot到Cursor,从GPT-4到Claude,这两年几乎每天都在和AI一起写代码。 今天不聊AI多厉害,就说说我踩过的那些坑。
    • 码头码农
    • 45分钟前
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    人工智能 全栈
    我用AI写代码2年,这10个坑你需要知道
  • Agent Loop 深度解析:OpenClaw 智能代理的核心运行机制
    OpenClaw 作为一个多通道 AI 网关,其 Agent Loop 实现了智能、安全、高效的工具调用和循环检测机制。
    • AI枫林晚
    • 47分钟前
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    人工智能
  • 解决 GPT-5.4 废话多的问题
    给 GPT-5.4 加个 “INTJ 型软件开发专家” 人设后,废话明显少了,输出更干脆,体感没降智。
    • 用户1550159925300
    • 48分钟前
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    人工智能
  • 从日耗2小时到15分钟:1949AI协同自动化工具在多应用协同中的实操手记
    嘿,老张: 你说你最近被多平台同步折腾得够呛,每天写完文章,还得在公众号、头条号、微博、小红书挨个排版、传图、改标题,一套下来两小时没了,晚上做梦都在点“发布”按钮。我去年也经历过这个阶段,后来在某个
    • 用户21008873771
    • 53分钟前
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    人工智能
  • 深度也像序列一样需要「注意力」?Kimi 团队这篇 AttnRes 在讲什么
    论文[1]:Kimi Team 技术报告(arXiv:2603.15031) 代码[2]:MoonshotAI/Attention-Residuals 一、痛点:PreNorm + 标准残差在「深度」
    • 贵慜_Derek
    • 53分钟前
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    算法
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  • 【从零手写 ClaudeCode:learn-claude-code 项目实战笔记】(10)Team Protocols (团队协议)
    本章中,s10 为智能体团队设计统一 request-response 协议,规范关机与审批流程,确保智能体团队安全有序协作。
    • Flittly
    • 54分钟前
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    Python Agent
    【从零手写 ClaudeCode:learn-claude-code 项目实战笔记】(10)Team Protocols (团队协议)
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