1 Function Calling 深入理解 1.1 Function Calling 的本质 Function Calling 是 LLM 厂商提供的一种能力，让模型能够"表达"它想调用某个函数。

先说一个让人崩溃的场景 你花了大价钱接入了 GPT-4，结果： 让它写客服回复，它的语气跟你们品牌完全不搭。 让它分析医疗报告，它一本正经地说"我不是医生，建议您咨询专业人士"。 让它写代码，它用的框

在 ResNet 提出残差连接后，深层网络的训练问题得到了极大缓解。然而，ResNet 的连接方式仍然比较稀疏：每一层的输出只与后一层相加，信息传递路径有限。

2026 年 3 月 31 日下午，一条推特引爆了整个技术圈——@Fried_rice 曝光了 Claude Code 的完整源码泄露事件。消息一出，开发者社区瞬间沸腾。 说实话，作为一个长期关注 A

如果这两年一直在关注大模型工程化，一个很明显的变化是：大家谈论的重点，正在从“模型回答得像不像人”转向“模型能不能稳定完成工作”。这个变化看起来只是讨论角度不同，实际上意味着系统设计思路已经发生了偏移

如果把 MySQL 到 SelectDB 同步这件事放到前几年看，很多团队的目标其实很简单：任务能跑起来，数据能进仓，报表能出结果，就算完成交付。 但到了 2026 年，这个标准已经明显不够了。 原因

这两年跟不少团队聊数据库治理，一个比较常见的现象是： 大家并不是完全没流程。很多公司已经上了 Yearning、Archery 这类 SQL 审核工具，生产变更也要求“先提单、后执行”。按理说，数据库

这两年聊 Oracle 迁移项目，一个比较明显的变化是：大家关注的重点已经不再是“能不能把数据迁过去”，而是“能不能在业务中断窗口较小、风险可控的前提下平滑切换”。 这两个问题，看起来只差几个字，实际

从“黑盒”到“明盒”：掌握外部群社群资产的每一处细节 对于拥有成千上万个外部群的企业来说，社群就是核心资产。但痛点在于：谁是高价值用户？谁是竞品潜伏者？谁进群后从未发言？官方 API 在提供外部群成员

发了群发消息之后，你有没有过这种感受：消息发出去了，然后呢？不知道多少人看了，不知道多少人点了，更不知道有没有人因为这条消息下单。运营全靠「感觉」，复盘全靠「猜测」。 企微官方规则：单个客户每天最多接

1. 引言：何时需要关心向量库选型 不是所有项目都需要纠结选型。先看一个决策树： lkkkk 三类典型场景对应选择： 场景 推荐方案 理由 个人项目/课程学习 Milvus Lite 全平台，零依赖，

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AI评审时代的“八股困局”：民间技术创作者的突围与坚守 作者：华夏之光永存 引言 当技术创作从“解决问题”逐渐走向“迎合规则”，当创新思路的第一关不是专业评审的深度核验，而是通用大模型的“模板化筛选”

解决引流最后一步：让公域客户到私域群的沉淀零人工介入 当你在投放或线下搞活动时，最大的痛点在于客户加了好友后，如何快速、批量地将他们拉入指定的外部群。传统的做法是手动点击或发送群二维码，效率极低且容易