搞定图文对（Image-Text Pairs）| 基于 data_engineering_book从数据构建到模型适配 在多模态大模型（如CLIP、BLIP、AlignedCLIP等）的研发与落地中，

深入浅出 Tokenization & Serialization：基于 data_engineering_book吃透LLM 开发中数据处理的核心环节 在大语言模型（LLM）的开发和应用链路中，To

一觉醒来，OpenAI又开始深夜炸场了！ 这次OpenAI直接甩出了另外一款模型——GPT-5.3-Codex-Spark。 这模型没别的花哨功能，主打就是一个字：快！极致的快！

开篇：为什么数据清洗是数据工程师的“主战场”？ 数据工程的核心是让“原始数据”转化为“可用资产”，而数据清洗与去噪正是这一过程中最基础也最关键的一环——行业共识是，数据工程师约60%-80%的时间都消

如果说 DeepSeek 让 AI 学会了说人话，那 GLM-Image 就是专治 AI 画图「听不懂人话」的老毛病——毕竟，谁还没被那些鬼画符文字气笑过呢？

数据处理与转换｜基于 data_engineering_book 玩转 ETL/ELT 核心流程 本文基于《Data Engineering Book》核心内容，深度拆解 ETL/ELT 的核心差异与

数据存储层设计｜拆解 data_engineering_book 的数仓/湖/湖仓架构 本文基于《Data Engineering Book》核心内容，系统拆解数仓、数据湖、湖仓架构的核心差异，梳理存

数据采集与摄入｜手把手落地 data_engineering_book 的数据源接入实战 数据采集与摄入是数据工程的“第一道关口”—— 能否稳定、高效地把分散在各处的数据源接入数据体系，直接决定了后续

经常在掘金上看到很多后端同学留言，问“零基础怎么上手大模型应用？”“大模型部署太复杂，有没有简单易懂的实操方法？”其实作为后端开发者，我们有天然的优势——熟悉代码编写、服务器部署，只要找对方法，上手大

作为一名后端开发转AI应用的开发者，接触大模型应用落地也有一年多了，从一开始只会调用API接口，到现在能独立完成大模型微调、部署适配，踩过的坑能装一箩筐。不同于网上堆砌理论的分享，今天全程以后端开发者

大家好，我是你们的AI技术博主。在大模型的实战中，很多同学都会遇到这种“体力活”：公司有五个业务场景，考虑要练五个模型吗？ 给分类任务练个模型，给摘要任务练个模型……结果不仅力烧不起，模型还特别“死板

几何能力的瓶颈不在语言推理，而在可操作的中间结构。MathCanvas 将“作图”纳入推理链，使图像成为可参与决策的状态。步结合 大角几何画板 的实践，对比视觉中间态与可执行约束结构的差异，提出未来数

引言 在上一篇文章中，我们解析了一个关于天气实时预报的MCP server，相信大家对这一块应该有不错的体感了。那么我们这一篇就会来讲解一下MCP 客户端的一些问题和配置。

数据工程基石｜从 data_engineering_book 读懂核心定义与技术栈 数据工程是大数据领域的“基建工程”，但很多人容易将其与数据分析、数据科学混为一谈；而 data_engineerin

MiniMax发布最新一代模型，号称具备架构师思维，编程与办公能力大幅进化。我们对其进行了全面中文实测：响应速度与成本优势明显，Agent能力显著增强，但在部分细分领域表现出人意料。新旧版本对比

开篇｜data_engineering_book！一站式吃透大模型数据工程的开源书 在大模型时代，「数据质量决定模型上限」早已成为行业共识，但绝大多数开发者和团队在做LLM数据工程时，仍处于“摸着石头

智谱发布新旗舰 GLM-5，号称开源最强编程基座。但在中文综合实测中，表现究竟如何？对比新旧版本，我们发现其在特定垂直领域进步明显，但通用指标与响应速度却出现意外波动。究竟是全面进化还是策略性取舍？本

大家好，我是你们的AI技术博主。很多朋友私信问我：“为什么我用的模型总是‘差点’？感觉它什么都懂，但一到专业活儿上就‘掉链子’。” 其实，问题的核心不在于模型笨，而前提是你还没有给它做**“岗前培训”

别再做AI的“舔狗”了！向量引擎让你平等对话GPT，高并发不超时，余额永不过期 一、开场暴击：你还在当AI的“舔狗”吗？ 最近和几个前端哥们撸串，聊起调用GPT的遭遇，简直是一部血泪史： 小王：“我那

公式识别，科研效率的革命 从繁琐到一键的跨越 还记得那些年，我们为了在论文中输入一个复杂公式，反复调整格式、核对符号的日子吗？数学公式的数字化一直是个令人头疼的问题。手写公式需要重新录入，印刷体公式难