稀土掘金 稀土掘金
    • 首页
    • AI Coding NEW
    • 沸点
    • 课程
    • 直播
    • 活动
    • AI刷题
    • APP
      插件
      • 搜索历史 清空
        • 写文章
        • 发沸点
        • 写笔记
        • 写代码
        • 草稿箱
        创作灵感 查看更多
    • vip
      会员
  • 后端
  • 前端
  • Android
  • iOS
  • 人工智能
  • 开发工具
  • 代码人生
  • 阅读
  • Azure AD Connect安全指南:保护目录同步账户的最佳实践
    本文详细介绍了如何保护Azure AD Connect使用的AD DS账户安全,包括权限配置、账户隔离和访问控制等关键技术措施,帮助组织防范恶意管理员攻击,确保目录同步过程的安全性。
    • qife122
    • 7小时前
    • 6
    • 点赞
    • 评论
    人工智能 AIGC
  • 2025年,哪些微信推文编辑器更高效?揭秘新手运营必备神器
    作为一名深耕新媒体领域8年的实战编辑器测评官,我用过不下50款公众号编辑器,踩过的坑可以写一本书。从简单的排版工具到AI赋能的全流程创作助手,每一款都让我对效率有了新的认知。今天这篇文章,我会以客观实
    • 子弥i
    • 7小时前
    • 7
    • 点赞
    • 评论
    架构
  • n8n帮你自动化一切
    用 n8n 打造你的 AI 自动化工作流,让重复任务交给机器,提升开发效率,迈入真正的“AI+自动化”时代。
    • gustt
    • 7小时前
    • 6
    • 点赞
    • 评论
    前端
  • OCR的“文艺复兴”:实测登顶HuggingFace的PaddleOCR-VL与DeepSeek-OCR
    最近我的Hugging Face首页快被OCR给刷屏了。 一个月内,DeepSeek、百度、上海AILab三家接连发了新模型。10月21号那天,HuggingFace趋势榜前三全是OCR:
    • 是Yu欸
    • 8小时前
    • 13
    • 点赞
    • 评论
    深度学习
  • 2025年实操攻略:微信公众号一键排版神器,轻松搞定多账号运营
    为什么需要微信公众号编辑器? 作为一个在新媒体领域摸爬滚打了8年的“老运营”,我深知内容创作的痛点。从写稿到配图、排版再到分发,每一步都可能让你卡壳。尤其到了2025年,简单的编辑器功能已经过时,AI
    • 吐司夹
    • 8小时前
    • 7
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
  • 一文了解Agentic RL领域最新进展
    一文了解Agentic RL领域最新进展 今年Agentic的概念特别火,本质上就是让一个LLM能做到边想边搜边做,不对的话就自己反思再边想边搜边做,一直到任务完成开始。从去年开始我们就有在做trai
    • LLM大模型
    • 8小时前
    • 6
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
    一文了解Agentic RL领域最新进展
  • 怎么理解与构建推理型大模型
    怎么理解与构建推理型大模型 本文将介绍构建推理模型(Reasoning LLMs)的四种主要方法,即如何为大语言模型(LLMs)增强推理能力。希望这些内容能为你在快速发展的AI之路上提供一些有价值的参
    • LLM大模型
    • 8小时前
    • 5
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
    怎么理解与构建推理型大模型
  • OpenAI重磅发布ChatGPT Atlas:告别传统浏览器的AI新纪元!
    2025年10月21日,这个日子注定要载入互联网史册。OpenAI,这个站在AI浪潮最前沿的巨头,不再满足于仅仅提供一个聊天窗口。他们野心勃勃地推出了一款足以颠覆我们上网方式的全新武器——ChatGP
    • 墨风如雪
    • 8小时前
    • 15
    • 点赞
    • 评论
    AIGC
  • 逻辑运算符与逻辑表达式
    运行逻辑运算符时要注意如果"&&"运算符左边的值为假,就不再进行对右边的表达式进行计算。而在使用"||"运算符时如果"||"运算符左边的值为真,就不再进行对右边的表达式进行计算。这就叫短路。
    • 追杀肖
    • 8小时前
    • 5
    • 点赞
    • 评论
    C++
  • 万字长文解读AI原生(AI Native)应用架构新范式,架构师迎接的下一场科技革命
    万字长文解读AI原生(AI Native)应用架构新范式,架构师迎接的下一场科技革命 我是一个软件行业的老兵,且不说毕业后那前几年一直做开发,后来慢慢转做架构也有10年时间了。在这10年间,见证了编程
    • DeepSeek忠实粉丝
    • 8小时前
    • 3
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
    万字长文解读AI原生(AI Native)应用架构新范式,架构师迎接的下一场科技革命
  • 清华唐杰教授团队新作!AgentRL框架所训模型性能超过GPT-5
    清华唐杰教授团队新作!AgentRL框架所训模型性能超过GPT-5 当前的RL方法主要局限于单轮次、单任务场景,要实现多轮次智能体任务,智能体须通过与环境动态交互收集反馈。与此同时,构建能处理多样化任
    • DeepSeek忠实粉丝
    • 8小时前
    • 7
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
    清华唐杰教授团队新作!AgentRL框架所训模型性能超过GPT-5
  • 动态规划-最长公共子串
    描述 给定两个字符串str1和str2,输出两个字符串的最长公共子串 题目保证str1和str2的最长公共子串存在且唯一。  要求: 空间复杂度 O(n2),时间复杂度 O(n2) 示例1 输入: 返
    • 五号厂房
    • 8小时前
    • 6
    • 点赞
    • 评论
    算法
  • 总结了 13 个 顶级 RAG 技术
    总结了 13 个 顶级 RAG 技术 AI 能否大规模生成真正相关的答案?我们如何确保它理解复杂的多轮对话?我们如何防止它轻率地吐出错误的事实?这些都是现代 AI 系统面临的挑战,尤其是使用 RAG
    • 玩转AGI
    • 8小时前
    • 6
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
    总结了 13 个 顶级 RAG 技术
  • 一文入门 agent:从理论到代码实战
    一文入门 agent:从理论到代码实战 Agent(智能体)比较权威的定义出自 Stuart Russell 与 Peter Norvig 的《Artificial Intelligence: A M
    • 玩转AGI
    • 8小时前
    • 4
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
    一文入门 agent:从理论到代码实战
  • 大模型上下文工程实践指南-第5章:检索增强生成
    大模型上下文工程实践指南-第5章:检索增强生成 5.1 RAG基础与原理 5.1.1 RAG基础概念 检索增强生成(RAG,Retrieval-Augmented Generation)是由Faceb
    • AGI老王
    • 8小时前
    • 4
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
    大模型上下文工程实践指南-第5章:检索增强生成
  • 智能体架构中的协议设计三部曲:MCP → A2A → AG-UI
    智能体架构中的协议设计三部曲:MCP → A2A → AG-UI AI 智能体应用在企业实际落地越来越多,一个完整的 AI 智能体应用系统通常包含三个主要角色:用户、AI 智能体和外部工具。AI 智能
    • AGI老王
    • 8小时前
    • 4
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
    智能体架构中的协议设计三部曲:MCP → A2A → AG-UI
  • LangGraph 记忆系统实战:反馈循环 + 动态 Prompt 让 AI 持续学习
    LangGraph 记忆系统实战:反馈循环 + 动态 Prompt 让 AI 持续学习 代理系统或者 RAG 方案,基本都需要一个双层记忆架构,这样 LLM 既能保持对当前上下文的专注,又能记住过往交
    • ai大模型分享员
    • 8小时前
    • 6
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
    LangGraph 记忆系统实战:反馈循环 + 动态 Prompt 让 AI 持续学习
  • 5分钟分清:MCP vs API,两种系统交互方式的核心差异
    5分钟分清:MCP vs API,两种系统交互方式的核心差异 MCP 与 API 是系统间交互的常见方式,但适用场景大不同。一张图拆解它们的核心逻辑~ 一、MCP:多客户端与服务端的“专属协议” 核心
    • ai大模型分享员
    • 8小时前
    • 4
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
    5分钟分清:MCP vs API,两种系统交互方式的核心差异
  • LLM 应用评估体系详解:从多轮对话到 RAG 与 AI Agent 的落地评估
    LLM 应用评估体系详解:从多轮对话到 RAG 与 AI Agent 的落地评估 一、引言 Agentic AI 的评估,核心是测试你的大语言模型(LLM)应用,确保其性能稳定。 这个话题或许不算最吸
    • AI大模型分享营
    • 8小时前
    • 4
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
    LLM 应用评估体系详解:从多轮对话到 RAG 与 AI Agent 的落地评估
  • 一文搞懂MCP、Function Calling和A2A
    一文搞懂MCP、Function Calling和A2A 单纯的大模型是一个只会聊天的“学霸”,而配上Agent的大模型将是“万能助手”。你让它“关掉客厅的灯”,它不再只是礼貌地回答你“好的,已为您关
    • AI大模型分享营
    • 8小时前
    • 3
    • 点赞
    • 评论
    人工智能
    一文搞懂MCP、Function Calling和A2A
  • 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30