首页
沸点
课程
数据标注
HOT
AI Coding
更多
直播
活动
APP
插件
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
后端
前端
Android
iOS
人工智能
开发工具
代码人生
阅读
72篇文章,10万字,银行IT圈全面的核心系统实战专栏,扬帆起航
《银行核心系统实战专栏》即将推出72篇深度文章,系统解析银行核心系统设计与实践。专栏涵盖客户信息管理、账户体系、存贷款、支付清算等核心模块,从概念原理到实战案例全链路覆盖。
大模型编程能力,真到"爆表"了吗?ARC-AGI-2/3 给出了一个残酷答案
打开任何一份 2026 年的模型发布公告,你大概率会看到这样的数字:MMLU 接近天花板、SWE-bench 屡破新高、HumanEval 早已被"刷爆"。
从银行保险箱到个人指尖:一场正在发生的数字安全责任大转移
一、一场静悄悄的安全责任革命**** 如果把时间倒推三十年,个人金融安全的逻辑极其简单——你把现金和存折交给银行,银行负责保障资金安全。银行卡密码只是开启保险箱的钥匙,真正的安全责任在银行厚重的金库门
DeepSeek V4炸场后,我发现了一个真正让AI替我干活的方法
抖音上DeepSeek V4的消息最近太火了,热度一直居高不下。我第一时间去体验了一圈,说实话确实有点东西。但话说回来,再强的AI模型,如果只是躺在聊天框里,那跟玩具也没啥区别。 这篇文章想跟你聊聊我
🎯_微服务架构下的性能调优实战[20260424170319]
作为一名经历过多个微服务架构项目的工程师,我深知在分布式环境下进行性能调优的复杂性。微服务架构虽然提供了良好的可扩展性和灵活性,但也带来了新的性能挑战。今天我要分享的是在微服务架构下进行性能调优的实战
国内玩转claude教程!!!
一、安装claude code 我们可以通过命令行下载claude,一般分为两种方式: (1)如果是外网可以直接通过一行命令解决: (2)如果是国内就不能直接下载,我们先要保证下载node.js,通过
提取公章的软件:3 种办法,ai去除杂乱背景超省心!
办公时经常需要把文件上的公章提取出来,做成透明背景用于电子文档、合同归档或线上提交。但公章盖在文字、表格上,背景复杂,手动抠图又慢又容易留瑕疵。今天就给大家实测 3 种常用的公章提取方法,从免费工具到
Openclaw安装教程-Macos 26
大家好,我是一名移动云售前工程师,与云、AI、通信相关的问题欢迎大家与我交流,如有移动云或其他产品需使用,可以通过私信与我联系。
为什么高智商人群也会中招?钓鱼攻击中的三种认知偏差陷阱
很多人认为,钓鱼链接只针对缺乏网络安全常识的群体。但安全研究数据呈现出一个反直觉的事实:高学历、高智商人群在特定钓鱼场景中的中招率并不低。原因并非智力不足,而是攻击者精准利用了人类大脑的认知捷径——这
本地部署openclaw
安装node.js 安装python 启用 Windows Subsystem for Linux 功能 dism.exe /online /enable-feature /featurename:M
Tool Use vs Function Calling:LLM工具调用架构深度对比与工程选型
> "Tool Use"和"Function Calling"在大模型圈经常被混用,但它们代表了不同的设计哲学。本文深入对比两种架构,帮你在构建 AI Agent 时做出正确的工程选择。 ## 一、
AI编译器与模型优化:MLIR、TVM与深度学习编译技术完全指南
> 当 LLM 研究员在谈论"模型推理加速"时,往往停在 vLLM、量化这一层。但真正的性能杀手级优化发生在更底层:AI 编译器层。本文深入解析 MLIR、TVM 等编译技术,带你理解 LLM 性能优
AI驱动的数据工程:LLM如何重塑ETL与数据处理范式
> 传统 ETL 管道是精心编写的规则代码,一旦数据格式变化就需要修改。LLM 的出现让数据工程进入了一个新纪元——用语言描述意图,让 AI 理解数据语义,自动完成复杂的数据处理任务。 ## 一、数
向量索引优化工程:HNSW、IVF、PQ深度解析与工程实践
> 向量检索是 RAG 系统的核心基础设施,但很多工程师对"为什么用 HNSW"说不清楚。本文深入解析主流向量索引算法的原理、性能特征和工程选型策略。 ## 一、向量检索的核心问题 ### 1.1
Fine-Tuning vs RLHF vs DPO:大模型对齐技术深度选型指南
> "微调"、"RLHF"、"DPO"——这三个词在大模型圈被频繁提及,但很多工程师对它们的本质区别和适用场景并不清晰。本文从工程视角系统梳理三种对齐技术,帮你做出正确的技术选型。 ## 一、三种技
AI Agent Benchmark全景解析:如何科学评测智能体的真实能力
> 随着 AI Agent 大量涌现,"我们的 Agent 比 XX 强 20%"的宣称满天飞。但这 20% 是怎么测出来的?本文系统梳理主流 Agent 评测基准,帮你建立科学的 Agent 能力评
廉价 VPS 越来越少,不是没活动,是真的没货了
很多小伙伴都来问我什么时候 DMIT 会有活动,特价款什么时候补货,其实我自己都不知道,甚至别说活动款,连很多廉价 VPS 厂商都缺货了。 今天早上一起来,本来开开心心的看监控站点的内容,结果发现 R
LangSmith实战:LLM应用调试、追踪与评估的完整工程指南
> LLM 应用的调试是个黑盒噩梦——输入进去,输出出来,中间发生了什么完全不透明。LangSmith 正是为解决这一痛点而生。本文从工程实践角度,系统讲解 LangSmith 在 LLM 应用开发全
DeepSeek V4 首测翻车,但整体还可以!
DeepSeek V4 来了,大事情啊,兴冲冲就跑去测试了! 没想到第一个例子就翻车了,用的最强的V4 Pro 版本! 花了很长时间,错误比较低级。 这有点出乎我意料的,还好后续的例子表现还可以! 下
Serverless AI推理架构:云原生LLM部署的工程实践指南
> 传统 LLM 部署依赖常驻 GPU 服务器,成本高、弹性差。Serverless AI 推理架构正在改变这一局面——按需调用、毫秒级弹性、零运维负担。本文深入解析 Serverless AI 推理
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