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
怕浪猫
掘友等级
软件工程师傅
|
大公司
擅长AI应用/ 软件工程 / Python / Golang / SQL / JavaScript / Vue / React等
获得徽章 9
动态
文章
专栏
沸点
收藏集
关注
作品
赞
212
文章 210
沸点 2
赞
212
返回
|
搜索文章
最新
热门
GPT-Image-2 图片生成大模型工作原理
一、技术发展脉络 图片生成经历了三代核心架构的演进: 时代 架构 核心思路 代表 第一代 VAE 压缩 → 再解压 早期图像生成 第二代 GAN 造假 vs 鉴假的对抗博弈 StyleGAN、ProG
从 Openclaw 、codex、Claude code 爆火看 AI Agent 冲击:只会调 API 的程序员,出路在哪里?🤔🤔🤔
最近,Openclaw 在圈内彻底炸了。 一个 AI Agent 产品,能自主完成简历筛选、数据分析、旅行规划等复杂任务,几乎不需要人类干预。Demo 视频里,它自己打开网页、搜索信息、整理表格、生成
第17章 、LangChain缓存与性能优化
在LangChain开发中,“能跑通”是基础,“跑的快、成本低”才是生产级应用的核心竞争力。无论是高频LLM调用、重复向量检索,还是批量文本处理,都会面临响应延迟高、API调用成本高、系统吞吐量不足等
第16章 、LangChain错误处理与鲁棒性设计
在LangChain开发中,“能跑通”只是基础,“能稳定跑”才是生产级应用的核心要求。无论是LLM API调用超时、Token超限,还是恶意的提示注入攻击,任何一个小错误都可能导致整个应用崩溃、产出错
第15章 、LangChain回调机制与可观测性
在LangChain开发中,“黑盒问题”是很多开发者的痛点——链(Chain)、代理(Agent)、工具(Tool)的执行过程不透明,出现问题难以定位,生产环境中无法监控性能、Token消耗等关键指标
程序员越想转型AI,越不要只盯着技术
今天早上刷朋友圈,看到一个做了8年Java开发的朋友在抱怨:"学了大半年AI,看了Transformer原理、PyTorch源码,还跑了几个模型,结果面试还是被刷。" 这让我想起去年我的一个经历。 一
2026 年前端工程师面试:一份来自面试官视角的真实复盘
前言:为什么我要写这篇文章 前两天和一个在高校和企业都面试过不少候选人的"面试官老炮"聊天,他听过太多候选人抱怨面试内容脱离实际、工作用不到。也听过面试官抱怨候选人只会背题、动手能力差。有意思的是,这
第14章 高级 Agent:LangGraph 与状态机
在前一章中,我们学习了 LangChain Agent 的基础用法——通过 initialize_agent 快速创建智能体,实现简单的多步骤推理与工具调用。但在复杂业务场景中,基础 Agent 逐渐
第13章 智能体(Agents)基础(LangChain实战)
在前一章中,我们掌握了「工具(Tools)」的开发与调用,但这种调用更偏向于“单任务执行”——用户明确指令调用某个工具,程序被动执行。而在复杂的业务场景中,用户的需求往往是模糊的、多步骤的,例如:“帮
第12章 工具(Tools)与函数调用(LangChain实战)
在前几章中,我们搭建的RAG系统、对话链,核心能力局限于“基于已有数据生成回答”——无法获取实时信息(如当前天气、股票价格),无法执行计算操作(如行程时间、金额换算),也无法与外部系统交互(如调用AP
下一页
个人成就
文章被点赞
482
文章被阅读
63,934
掘力值
3,773
关注了
99
关注者
117
收藏集
9
关注标签
18
加入于
2021-04-11