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  • 我多年积累的 100+ 简历优化经验,整理成了 Skill
    大家好,我是双越。wangEditor 作者,前百度 滴滴 资深前端工程师,慕课网精英讲师,PMP。我把我多年简历优化的经验,整理成了一个 简历优化 skill,这样你就可以使用 AI 自己优化简历。
    • 双越AI_club
    • 8小时前
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    Agent 面试
  • Web3安全新前沿:智能合约审计的AI智能体生态全景
    本文系统梳理了智能合约审计领域AI工具的最新进展,涵盖Sherlock、Nethermind AuditAgent等主流平台,以及Hound、ai-smart-contract-auditor等开源项
    • qife122
    • 8小时前
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    人工智能
  • 用 AI 设计第三方接口兜底:从偶发失败到可恢复方案
    把第三方接口文档、调用代码、错误日志、超时配置和业务影响交给 AI,让它生成兜底、重试和降级方案。
    • 用户349990493919
    • 8小时前
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    后端
  • Claude Code 焚诀(二):Claude Code 是怎样启动的?
    我正在连载 Claude Code 系列体系文章,这是整个系列的第二篇。如果你觉得这个系列不错的话,欢迎追更,完全免费。 Claude Code 是一个跑在终端里的 Agent runtime。 它里
    • cxuanAI
    • 8小时前
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    后端 程序员 人工智能
  • RAG 知识库为什么越更新越乱?一文讲透生产级文档更新方案
    RAG 知识库生产级文档更新方案 Technical Whitepaper 01 · RAG 文档入库原理 理解文档更新问题,首先必须理解一份原始文档是如何被转化为可检索知识的。整个入库过程本质上是一
    • 门主
    • 8小时前
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    后端
    RAG 知识库为什么越更新越乱?一文讲透生产级文档更新方案
  • 第 4 章 MoE 混合专家完整源码解析(V3 核心)
    第 4 章 MoE 混合专家完整源码解析(V3 核心) 4.1 671B 总参、37B 动态激活专家架构设计 4.1.1 MoE 架构概述 DeepSeek-V3 采用稀疏激活的 MoE(Mixtur
    • 用户695497709949
    • 8小时前
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    人工智能
    第 4 章 MoE 混合专家完整源码解析(V3 核心)
  • 我是如何用确定性脚本构建 AI 输出质量的机械反馈环的
    大模型输出是概率性的,纯提示词工程有天花板。本文分享我如何用 Python 脚本搭建一套确定性机械反馈环——5步中4步是脚本、1步需AI——来强制保障AI输出质量。该方案的核心模块已被 ECC(100K+ Star)维护者审查通过并合并。
    • AI小白Lin
    • 8小时前
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    Python
  • 自部署开源推理服务的真实情况
    单张旗舰推理卡月租约2500美元,但生产环境需运维人力、灾备副本和监控,真实成本接近显卡租金的1.5到2倍。
    • 阿文和她的Key
    • 8小时前
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    后端 开源
    自部署开源推理服务的真实情况
  • 让 AI 写代码半年后,我发现了几个藏在项目里的安全隐患
    AI 生成的代码看起来能跑,但安全问题藏得很深。我翻了过去半年让 AI 写的功能,找出了 6 个最容易被忽略、但后果很严重的隐患。每一个都能在生产环境里埋雷
    • 大前端历险记
    • 8小时前
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    前端 JavaScript AI编程
    让 AI 写代码半年后,我发现了几个藏在项目里的安全隐患
  • 23 倍的学费,只买到 2.7% 的领先
    先做一道小学算术题。 一个人花了 23 块钱,另一个人花了 1 块钱。花 23 块的那位,成绩比花 1 块的高 2.7 分(满分 100)。 你会觉得这 23 块花得值吗? 这不是段子。这是 4 月
    • 比特纪事
    • 8小时前
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    人工智能
  • 07.07 AI 精选:面向本地大模型开发的高价 AMD AI 开发主机
    AI 精选,每日值得关注的技术动态。数据来源:GitHub Trending / Hacker News / Product Hunt 深度解读 面向本地大模型开发的高价 AMD AI 开发主机h
    • 汪海游龙
    • 8小时前
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    GitHub
  • 从 20% 到 90%:LLM Prompt Cache 工程优化实践(生产环境无损优化)
    本文记录了一次真实生产项目的优化过程。目标是在不修改任何业务功能、接口、数据库结构和校验逻辑的前提下,提高 Prompt Cache 命中率、降低 Token 消耗。
    • 按时下班
    • 8小时前
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    前端 后端
  • 京东面试官笑了:上下文都 1M 了,Re-Ranker 还有啥用?容量≠质量的认知纠偏
    前言 前段时间有个粉丝面京东,聊到 RAG 系统架构设计。前面问的都还行——检索怎么做的、文档怎么切的、向量模型选的哪个,他答得挺顺。然后面试官突然问了一句: 他说有的,用 Cross-Encoder
    • 冬哥聊AI
    • 8小时前
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    人工智能
    京东面试官笑了:上下文都 1M 了,Re-Ranker 还有啥用?容量≠质量的认知纠偏
  • Agent 智能体:从概念到实践 —— 如何打造一个真正能干活的 AI 助手
    Agent = LLM + Memory + Tool + RAG + MCP + Skills,将大模型从"聊天工具"升级为能记忆、会动手、懂内部知识的自主智能体,核心挑战不在概念而在工程落地。
    • 凌涘
    • 8小时前
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    Agent
  • Agentic支付助手MultiAgent实操项目-Stage 3: Multi-Agent 编排
    Stage 3: Multi-Agent 编排 你要学什么 单 Agent 再强,也有局限——一个模型既要懂风控、又要懂路由、还要懂跨境,专业度不够。Multi-Agent 的核心思想是分工专业化:每
    • Ralph_Salar
    • 8小时前
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    人工智能
  • 多云混合架构下AIOps可观测能力底
    多云混合架构下AIOps可观测能力底座建设指南 随着企业IT架构全面迈入多云混合时代,私有云、公有云、边缘节点、传统物理机异构并存,监控数据碎片化、运维场景离散化、故障根因定位难等问题愈发突出。传统人
    • 风骏时光牛马
    • 8小时前
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    AIOps
  • GEO生产级Prompt工程指南:20+项目验证可复制模板、零代码提20%准确率与幻觉规避
    你是不是花了几周时间调分块、优化检索、做重排序、加缓存,把所有能优化的环节都做了,最后发现GEO回答还是不准、还是有幻觉、格式乱的一塌糊涂?查了半天代码、参数都没问题,最后发现只是Prompt抄错了?
    • 登峰践行者钧泽
    • 8小时前
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    算法
    GEO生产级Prompt工程指南:20+项目验证可复制模板、零代码提20%准确率与幻觉规避
  • Agent Runtime 状态机:让 AI 推理每一步都可暂停、可回放、可审计
    MVP 的 Agent 是一条直线:请求进来 → LLM 推理 → 返回。生产级的 Agent 是一个状态机:每一步都是离散的、可观测的、可中断的。
    • 老梁agent
    • 9小时前
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    Agent 物联网
    Agent Runtime 状态机:让 AI 推理每一步都可暂停、可回放、可审计
  • 从 80% 到 40%:日本机器人的一场 AI 豪赌
    有一个数字,日本人过去二十年一直不太愿意提起。 上世纪 90 年代,全世界每卖出 10 台工业机器人,有 8 台是日本造的。安川、发那科、川崎、不二越——这些名字几乎就是「工业机器人」的同义词。那是属
    • 比特纪事
    • 9小时前
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    人工智能
  • 一个人管 29 个仓库、24 个线上服务:我把 AI 做成了生产级工具链
    很多人用 Claude Code,停留在”开个对话框问一句答一句”。这没错,但也就到此为止了。 真正的杠杆在于:把 AI 的对话能力,封装成可复用、可管理、可扩展的工程基础设施。我把这套方法叫 Har
    • ben田
    • 9小时前
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    人工智能
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