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  • 量子计算机威胁加密,需紧急应对
    研究表明,量子计算机破解加密的门槛远低于预期,可能很快导致邮件、银行交易等数据泄露。文章介绍了后量子密码学(PQC)作为解决方案,并呼吁政府将2035年的目标提前,以防范灾难性后果。
    • 用户576110558132
    • 44分钟前
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    人工智能 AIGC
  • Elastic与Cursor集成:上下文工程加速AI编码
    本文介绍了Elastic与Cursor的深度合作,通过将Elasticsearch作为实时上下文后端,为Cursor编码代理提供生产级日志、安全警报和搜索数据。文章详细阐述了上下文工程如何结合检索增强
    • 用户576110558132
    • 1小时前
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    人工智能 AIGC
  • 5个让Claude瞬间变强的隐藏指令,第4个让我惊呆了
    前言 很多人用 Claude 只会直接提问,却不知道有几个"隐藏指令"能让它的回答质量直接飙升。这篇文章分享 5 个实测有效的使用技巧,建议收藏。 1. /ghost —— 让输出更像人写的 **用法
    • aidenxian
    • 4小时前
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    AI编程
  • AI 面试 copilot 的 prompt 工程实录:从 1 个 prompt 失败到 5 chain 跑通
    做实时面试 copilot 这半年,最大的踩坑不在模型也不在延迟,而在 prompt 设计。最初我固执地相信"一个 system prompt + 一次调用就够了",结果上线第一天用户就吐槽:JD 一
    • 即答侠
    • 5小时前
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    OpenAI AIGC
    AI 面试 copilot 的 prompt 工程实录:从 1 个 prompt 失败到 5 chain 跑通
  • 用 Python + Playwright 自动化发布掘金文章,我是怎么搞定的
    分享用Python+Playwright自动化发布掘金文章的完整过程,包括cookie续期、API踩坑和解决方案。
    • kefon
    • 7小时前
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    Agent GitHub 开源
  • AI网关架构设计:统一管理多LLM提供商的工程实践
    ## 引言 当一个企业同时使用OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、本地部署的LLaMA……如何统一管理这些提供商?如何实现智能路由、故障转移、成本控制和访问审计? **AI
    • 少林码僧
    • 7小时前
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    人工智能 LLM Python
  • LLM在推荐系统中的应用:从冷启动到个性化的工程实践
    ## 引言 传统推荐系统在"冷启动"问题上栽了多少跟头?新用户没有历史行为,新商品没有评分数据,协同过滤和矩阵分解统统束手无策。 LLM的出现为推荐系统带来了新的可能:强大的语义理解能力、丰富的世
    • 少林码僧
    • 7小时前
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    人工智能 LLM Python
  • MCP多服务集成:音乐、视频与图像协作的完整内容创作
    在现代内容创作中,MCP(多服务集成平台)的真正力量并不在于单一工具,而是多个MCP服务器的协同工作。想象一下,你只需用一句话描述你的创意,AI便能自动生成背景音乐、设计封面、制作视频,最后交付一整套
    • xin35503
    • 7小时前
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    MCP
  • Pixverse 视频生成 API 深度解析与实践
    前言 随着视频内容的需求不断增加,视频生成技术的应用场景也愈发广泛。Ace Data Cloud 提供的 Pixverse 视频生成 API 允许开发者通过简单的接口调用生成高质量的视频。这一 API
    • 用户00045392116
    • 7小时前
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    MCP
  • Claude 3.7深度解析:混合推理模式与Sonnet架构的工程实践
    ## 引言 2026年的AI竞赛已经进入白热化阶段,Anthropic在这场竞争中以一种独特的方式出牌——不是单纯追求参数规模,而是在**推理模式**上做文章。Claude 3.7 Sonnet的发
    • 少林码僧
    • 7小时前
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    人工智能 LLM Python
  • S10-蓝桥杯 17822 乐乐的积木塔
    本文详细解析蓝桥杯17822题"乐乐的积木塔",重点剖析题目中"连续递减积木塔"等绕口表述的真实含义,分享个人从困惑到理解的解题历程,并提供简洁的Python题解。
    • 郑恩赐
    • 7小时前
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    算法
    S10-蓝桥杯 17822 乐乐的积木塔
  • 我学习到的结构化提示词三技巧
    结构化提示词采⽤⻆⾊-任务-结果的基础结构,通过约束⼤模型的输出,得到更好的结果。采用 JSON 格式输出,能够获得比采用任务颗粒度细化,让不同的智能体每次只专注于一件事,然后通过协作将内容汇总完成。
    • 前端工作日常
    • 8小时前
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    AI编程
  • 你的 Agent 又没听话?聊聊为什么 system prompt 在规模化场景下会失效
    做过 LLM Agent 的人应该都踩过这个坑: system prompt 里写「绝对不要删除用户数据」,下一轮 Agent 就调了 DROP TABLE users。 写「不要透露内部定价」,它在
    • sentinel199
    • 8小时前
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    人工智能
  • 【DeepSeek-V4+claude】AI太厉害了,使用DeepSeek-V4+claude开发一个简单的浏览器,使用webkit+wxWidgets实现
    wxBrowser 设计方案 基于 wxWidgets 3.2 + WebKit2 的 C++ 浏览器。 https://wxwidgets.org/ https://github.com/WebKi
    • freewebsys
    • 8小时前
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    人工智能
  • 行业交流:Google build with AI 开源模型主题活动
    LiteRT 这种“推理操作系统”本身不直接赚钱,它的价值在于:控制端侧 AI 的执行入口,从而变现云服务、模型 API、应用分发和生态锁定。顶级的公司做平台,做基座,其他的人就在这个基座上开发应用。
    • 阿庆_AI研发工程师
    • 8小时前
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    人工智能
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  • RAG 进阶:从网页加载到智能文档分割
    RAG 进阶:从网页加载到智能文档分割 目录 一、从手写知识库到真实数据:为什么需要 Loader? 二、Loader:载入任何文件 2.1 网页 Loader:CheerioWebBaseLoade
    • 不会敲代码1
    • 8小时前
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    LangChain Node.js
    RAG 进阶:从网页加载到智能文档分割
  • 【评测系列3】测试角度:我把ChatGPT Images 2 当测试对象“暴力实测”了一遍,结果有点猛
    今天我没做“主观测评”,而是把 gpt-image-2 当成一个待上线能力,按测试工程流程跑了 17 条用例,文末附有完整用例。 从文字渲染、复杂指令遵循、风格一致性,到边界值测试,全部走 API 自
    • 测试员周周
    • 8小时前
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    ChatGPT 测试
  • 我现在给 AI Agent 配的 5 类 Skills:从写代码到复盘纠偏
    摘要 这篇不是聊“AI 能不能替你写文章”,而是聊一个更工程化的问题:如果真的把 AI Agent 放进项目里,它到底需要哪些 Skills,才能从 Demo 变成稳定可复用的生产力? 我的结论是:真
    • 鲲鹏AI探索局
    • 8小时前
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    Agent
    我现在给 AI Agent 配的 5 类 Skills:从写代码到复盘纠偏
  • Google 豪掷 400 亿投 Anthropic:AI 是真实需求,还是资本自循环?
    Google 400 亿投 Anthropic,钱流向自家算力平台。AI 增长是真实需求还是资本自循环?
    • 王若风
    • 8小时前
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    Google AIGC
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  • 从零入门 RAG:用 LangChain 搭建你的第一个检索增强生成应用
    从零入门 RAG:用 LangChain 搭建你的第一个检索增强生成应用 目录 一、LLM 的"幻觉"问题 二、RAG 是什么? 三、向量与语义搜索:RAG 的底层逻辑 四、实战:用 LangChai
    • 不会敲代码1
    • 8小时前
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    LangChain LLM
    从零入门 RAG:用 LangChain 搭建你的第一个检索增强生成应用
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