格式转换的奇妙之旅 一场意外的发现 那天，我正在为毕业论文焦头烂额。导师发来一份扫描版的参考文献，我需要将其中的公式和表格整理到Word文档中。这看似简单的任务，却让我陷入了困境。 扫描版的PDF就像

大家好，我是孟健。 90%的程序员已经在用 AI 写代码了，但 90%的人还停留在"让 AI 补全下一行"。 这不是我说的。Google Chrome 团队的 Addy Osmani，两天前在 O'R

字节跳动最新旗舰终于交卷！实测显示，它力压国内外众神，强势登顶。但荣耀背后是巨大的争议：它不再“秒回”，而是开启了“慢思考”模式。用漫长的等待换取极致的聪明，这笔交易划算吗？为您揭秘这个“重型推土机”

"神经网络"可能是 AI 领域最吓人的一个词。 听起来像科幻片——机器有了神经？在思考？ 别慌。看完这篇你会发现，它就是一堆乘法和加法。真的，就这么简单。 上一篇我们聊了 2012 年 AlexNet

当AI让代码实现变得轻而易举时，理解用户的真实痛点成为开发者最稀缺的能力。本文通过分析一款被两万多款App广泛使用的界面组件背后超过300条用户反馈，揭示了在完善功能之外，用户对于极致细节体验的无限追

解决LLM输出导出乱码：通义千问、文心一言、腾讯元宝、Kimi 深度兼容性方案 在生成式AI（AIGC）进入大规模应用阶段的2026年，开发者与内容创作者的效率瓶颈已从“内容生成”转向“资产迁移”。

检索增强生成简介 检索增强生成（RAG）是一种帮助你处理大型文档的技术，这些文档太大而无法放入单个提示中。RAG不是将所有内容塞进一个庞大的提示中，而是将文档分解成块，并在回答问题时只包含最相关的部分

研究人员通过引入超图来建模产品间关系，以增强传统的查询-产品二部图。该方法结合双通道图神经网络和注意力机制，有效解决了长尾产品检索难题，使召回率提升超过48%。

系列完结篇。从 Copilot 到 Autonomous Agent，从闭源到开源，本文梳理 AI Agent 发展趋势，对比主流工具，探讨开发者角色转变。

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某机构科学家提出了一种名为FLOATER的新型位置编码方案，该方案可学习、可处理任意长度序列且参数效率高。通过在多个NLP任务中集成到预训练Transformer模型，FLOATER显著提升了性能，在

在构建 AI 应用（尤其是 RAG 检索增强生成系统）时，向量嵌入 (Embeddings) 是最核心的概念之一。它将文本转换为数字向量，使得我们可以通过数学方式（如余弦相似度）来计算文本之间的语义相

RLHF 是大模型通往“人类智能”的必经之路。它不仅仅是微调，更是一场关于概率、偏好与约束的精密实验。 一、 RLHF 的宏观蓝图：从“复读机”到“逻辑专家” 在 SFT 阶段，模型只是在模仿。但人类

在构建 AI 应用时，仅仅能够“调用”模型是不够的。为了让 LLM（大语言模型）不仅能“跑通”，还能“跑好”，我们需要精准地控制它的输出行为、响应时间以及容错机制。 Vercel AI SDK Cor

我是 Simile，一名在影视行业摸爬滚打了 10 年的独立短片导演，平时也带着自己的影视团队接一些商业 TVC 和微电影。

在构建基于 LLM 的应用时，Prompt Engineering（提示词工程） 不仅仅是写出漂亮的文案，更是确保模型能够准确调用工具（Tools）、输出结构化数据（Structured Data）的

本文深入探讨了从Nmap到Masscan等十余款主流网络与Web扫描器的技术细节。内容涵盖安装部署、基础与高级扫描技术、服务版本检测、脚本引擎应用，并对比了不同工具在高速扫描、漏洞评估及Web安全测试

OPUS: Towards Efficient and Principled Data Selection in Large Language Model Pre-training in Every