Kubernetes × AI × 大模型推理，一场社区共创的技术盛会 当 Kubernetes 成为 AI 基础设施的事实标准， 当 大模型推理进入工程化与规模化阶段， 云原生与 AI，正在真正走向

如果你也觉得现在的 AI 不该只会打字——而是应该能开口说话、边听边说、自然接话/被打断，甚至还能自己跑流程——那 3 月 1 日在日本线下举办的 VOX TOKYO 就是一次很适合“直接上手”的线下

一、前言：为什么要学习RAG？ 在大语言模型（LLM）飞速发展的当下，我们在使用大模型时常常会遇到两个核心痛点：一是大模型的知识库存在“时效性滞后”问题，无法获取训练数据之后的新信息，也无法访问企业内

大家好，我是你们的AI伙伴狸猫算君。 每到年底，除了写总结，最头疼的事儿就是群发祝福。不知道你有没有同感，现在的祝福语，味儿太冲了。打开微信，满屏都是“龙马精神”、“马到成功”的成语接龙，点开一看，除

本文深入探讨了协议级网络威胁狩猎的核心技术，包括网络IOC（如恶意域名、JA3指纹）的识别、行为分析（如DNS隧道检测）以及如何使用Wireshark进行精细化的数据包分析，以发现隐蔽的攻击活动。

AI Coding Agent 挑战给 mcp rust sdk 增加一个 new feature.

"把背景换成浅灰色，产品往左移一点" 这是上周一个客户发给我的修改需求。 看起来很简单对吧？两个要求：换背景、移位置。 但如果你用过AI生图工具，就知道这有多痛苦。 方案一：重新生成 把提示词改一改，

在人工智能时代，花费 3-5 年时间苦练代码，达到条件反射般的熟练程度已经过时了。现在：20% 的扎实编码 + 20% 的人工智能工程 + 60% 的创造力和问题框架构建，就能让你的产出提升10倍.

每逢佳节，尤其是像春节这样的大日子，我们似乎都会陷入一种“祝福尴尬”。微信里塞满了华丽的辞藻，但我们都知道，它们大多来自复制粘贴。给客户发，怕太生硬；给死党发，怕太见外；给家人发，又觉得词不达意。我们

🎭 从「脑内人设」到「一眼入魂」：51mazi 小说人物图 AI 生成实战 📋 目录 🎭 从「脑内人设」到「一眼入魂」：小说人物图 AI 生成实战 📋 目录 😤 人物图的刚需：角色越写越活，图却跟不上

搭建RAG应用：Streamlit + LangChain实战(注意：该代码流程为单文档的RAG问答系统)

你有没有被这三件事同时折磨过： 上下文越写越长、工具越装越多、模型越用越“自信地胡说”。 看上去我们在学一堆名词：rule、command、MCP、mode、subagent、hook、skill、a

大家好，我是你们的AI伙伴狸猫算君。这几天，大家是不是跟我一样，手机里已经开始收到各种拜年消息了？虽然心意是好的，但看着那些辞藻华丽、四海皆准的“复制粘贴”体，总觉得少了点温度。特别是到了马年，满屏的

这是一个被“看起来很合理”的直觉坑住的问题 在做祝福生成这类应用时，几乎所有团队都会自然走到同一个想法：     于是你开始做这些事： 收集公众号、朋友圈、公司模板里的祝福语 按风格分类：商务、轻松、

传统RAG系统往往是“图像盲”的。企业数据包含大量图像，多模态RAG结合混合搜索能打破数据孤岛，提高上下文准确性，增强用户体验，减少幻觉，从而释放数据资产的真正价值。 在部署生成式AI的竞赛中，大多数

本文介绍了一个基于Python的智能供应商推荐引擎PoC项目。针对B2B采购中寻找特定供应商的痛点，作者利用TF-IDF和余弦相似度算法，构建了能够根据自然语言查询匹配供应商数据库的系统，并分享了其架

大家好，我是xiao阿娜，一个热爱电影、热爱分享的自媒体创作者。 每年春节，除了走亲访友、吃年夜饭，还有一件事让我格外期待——那就是和家人朋友一起走进电影院，看一场热热闹闹的贺岁片。

文章介绍了DagsHub与SwarmOne的合作，旨在简化AI模型开发流程。DagsHub提供数据集管理、实验跟踪等功能，而SwarmOne则负责自动化计算资源管理。双方合作构建端到端的机器学习工作流

文章指出，企业部署AI代理面临数据混乱和不准确的挑战。强调专业搜索在为AI代理提供准确、上下文丰富的数据方面至关重要，以避免错误累积，确保可靠的业务成果。 如今，AI 代理在企业中大行其道。CEO 和

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