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  • AI操作硬件的门槛有多高?我花一个晚上、两百多块钱,亲手试出了答案
    AI操作硬件的门槛有多高?我花一个晚上、两百多块钱,亲手试出了答案 20:51,书房。 桌上摊着一块刚拆封的开发板、一袋传感器模块、一把杜邦线。板子插上USB,我盯着它看了半天,问出今晚的第一个问题:
    • 樊军刚AI
    • 1天前
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    人工智能
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  • 从 Excel 报表迁移到可持续仪表盘:Metabase 数据建模、权限与刷新实践
    Excel 适合一次性分析,却不适合作为长期运营系统。随着数据源增加,常见问题会逐渐暴露:同一个“销售额”在不同文件中口径不同;报表依赖人工复制粘贴;筛选条件无法复用;历史数据和当前数据难以追踪;文件
    • Leslie165
    • 1天前
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  • LlamaIndex学习路径
    本提纲以 LlamaIndex 官方文档为蓝本,按「认知→核心组件→高级能力→生产落地→生态扩展」五级递进,规划 12 个阶段、60 余个知识点的系统学习路径。主线为:先 5 行代码跑通 RAG,再逐
    • 满眼星河
    • 1天前
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  • 一周之内开源模型换了榜首:MiMo-V2.6-Pro 登顶、GLM-5.3-Flash 调用量第一,AI 进入「价格战 + 端侧」双线
    先把本周三个事实摆在前面(都可查原始来源): 小米 MiMo-V2.6-Pro 登上开放权重(open-weights)模型第一。 据 VentureBeat、TNW 等报道,这是一次公开直播的强化学
    • 追光者49
    • 1天前
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    AI编程
  • 2C4G 跑通数据全链路:从数据接入、指标建模到智能问数的实战指南
    2C4G 跑通数据全链路:从数据接入、指标建模到智能问数的实战指南。数据平台可以很小,功能不打折。一套 DataY 跑起来,数据集成、任务调度、高性能数仓、智能问数全都有
    • DataY
    • 1天前
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    数据分析
  • Claude Code 替代工具推荐:从中文开发、上手门槛到团队协作,TRAE 是否值得优先考虑?
    先说结论 如果你因为成本、限额、国内使用不便或命令行门槛在找 Claude Code 替代工具,并且日常以中文需求、IDE 内开发和项目迭代为主,TRAE 值得优先考虑;如果你的核心场景是超大代码库深
    • 寻灯
    • 1天前
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    JavaScript
  • AI智能化缺陷管理与质量体系建设进展汇报
    • 会议主题:自动化缺陷管理流程优化、SBM资产目录更新及自动化根因分析技术进展 • 主要议题:缺陷提交问题修复、测试资产标准化、自动化回归暂停决策、根因分析深化、代码覆盖率调研、人员招聘 摘要:
    • 小满的AI测试笔记
    • 1天前
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    AIOps
    AI智能化缺陷管理与质量体系建设进展汇报
  • 6.2AutoGen框架
    正如前文所述,AutoGen 的设计哲学根植于"以对话驱动协作"。它巧妙地将复杂的任务解决流程,映射为不同角色的智能体之间的一系列自动化对话。基于这一核心理念,AutoGen 框架持续演进。我们将以 
    • 用户97610439921
    • 1天前
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    Agent
  • [开源] 我做了一个端云协同 LLM 网关,寻找 3~5 位开发者真实测试
    最近我开源了一个实验性项目:Edge-Cloud Gateway。 项目地址: https://github.com/liufei141748-bfm/edge-cloud-gateway
    • 用户03146345037
    • 1天前
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    GitHub
    [开源] 我做了一个端云协同 LLM 网关,寻找 3~5 位开发者真实测试
  • MCP vs Skill vs Plugin:AI工具生态三种形态,一篇讲透怎么选
    最近被问得最多的问题就是:"MCP、Skill、Plugin这仨到底有什么区别?我到底该做哪个?"说实话,这三个概念确实容易混——名字听起来都像,都是"给AI加能力"的意思,但实际上完全不是一回事
    • agent开发分析
    • 1天前
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    MCP Agent
    MCP vs Skill vs Plugin:AI工具生态三种形态,一篇讲透怎么选
  • 双层 RAG:为什么"结构化知识条目 + 原始切片"比单一向量库更好用
    双层 RAG:为什么"结构化知识条目 + 原始切片"比单一向量库更好用 一、朴素 RAG 的两个现实问题 最常见的 RAG 做法:把文档切块、向量化、检索 Top-K、塞给模型。用到真实业务会话数据上
    • flash俊杰
    • 1天前
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    AI编程 AIGC
  • 交互:观察与动作空间的扩展
    上下文工程、工具、Coding Agent与通用Agent、用户记忆与知识库是观察与动作空间的内容,本文主要是观察与动作空间模态和触发时机的扩展**。工具有感知、执行、协作、事件处理、用户沟通**五类
    • 春风拂意
    • 1天前
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  • Q.ANT 效仿英伟达 CUDA 策略,免费开源光动力 AI 芯片软件工具包
    德国初创公司Q.ANT发布了其光动力AI芯片的免费开源软件开发包,效仿英伟达CUDA模式,允许开发者在普通电脑上模拟测试程序,以降低AI能耗并构建生态。 Q.ANT 是一家总部位于德国斯图加特的初创公
    • 云云众生s
    • 1天前
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    人工智能
  • 长上下文 vs RAG,到底什么时候该上 RAG
    > 有人信誓旦旦地告诉你说:「现在模型上下文都百万 token 了,还要 RAG 干嘛?把文档全塞进去不就行了。」你信了,居然真的把几十万字的内部知识库一股脑拼进 prompt。结果上线第一天就出事了
    • sarasuki
    • 1天前
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    Agent 人工智能 设计模式
    长上下文 vs RAG,到底什么时候该上 RAG
  • UTranDub:本地化视频翻译与 AI 配音桌面工具
    UTranDub 是一款主打本地化的视频翻译与 AI 配音桌面工具,由独立开发者「阿斌」打造,官网为 https://www.utmatrix.top,当前版本 v2.49.0
    • gfree自渡
    • 1天前
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    UTranDub:本地化视频翻译与 AI 配音桌面工具
  • 让代码自己写出 PRD:两个 Skill 把业务规则变成可追溯的文档
    与其靠人回忆,不如让 AI Agent 直接读代码,把业务规则一条条挖出来,每一条都附上源码位置。v1.0.0 版本包含两个互补的 Skill,一个扫全项目,一个深挖单模块,配套 Python 发布包
    • Hey_AI_Coder
    • 1天前
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    GitHub
    让代码自己写出 PRD:两个 Skill 把业务规则变成可追溯的文档
  • MonkeyOCRv2 内网离线部署:15GB Docker 镜像从构建到 GPU 调优
    原文链接:MonkeyOCRv2 内网离线部署:15GB Docker 镜像从构建到 GPU 调优 【欢迎关注作者微信公众号【独码侠】,第一时间获取最新好文和AI日报。👇】 MonkeyOCRv2 是
    • 独码侠
    • 1天前
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    人工智能
    MonkeyOCRv2 内网离线部署:15GB Docker 镜像从构建到 GPU 调优
  • 利用可控的风格迁移注入路径提供AI画面结构保持的思路
    利用可控的风格迁移注入路径提供AI画面结构保持的思路 把一张城市照片变成油画,理想结果是换上参考图的色彩、笔触和材质,同时保留原来的建筑、道路和地平线。
    • EachYoungX
    • 1天前
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    计算机图形学 人工智能
  • 照片里一个字都没有,怎么算出它在哪拍的?用铁路、山脊线和桥墩定到 2 米
    一张没有任何文字的手机照片,用 OpenStreetMap 铁路数据、高程天际线和桥墩间距,一步步把拍摄位置定到 2 米以内。整套方法已开源成 Agent Skill:geo-sleuth。
    • 别和老袁比沧桑
    • 1天前
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    照片里一个字都没有,怎么算出它在哪拍的?用铁路、山脊线和桥墩定到 2 米
  • 两个独立 3D 世界怎么互通?一次跨世界传送的架构复盘
    摘要:如果两个 3D 世界部署在不同人的服务器上、各有各的域名和账号体系,"把人从一个世界送到另一个世界"就不是一个跳转链接能解决的事。本文复盘我们实现联邦传送时依次撞上的四个问题:身份怎么跨域、凭证
    • 米多科技
    • 1天前
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    JavaScript
    两个独立 3D 世界怎么互通?一次跨世界传送的架构复盘
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