七条猫

——从"黑盒开发"到"透明化运维"的跨越 一、引言：当AI系统开始"失控" 2025年某头部电商平台上线智能推荐系统后，遭遇用户集体投诉： 推荐内容突然聚焦于争议性商品（如高风险医疗器械） 模型在夜间

在AI应用开发中，架构设计和技术选型往往决定项目的成败。传统开发模式下，开发者常面临需求模糊、技术栈碎片化、大模型适配困难等痛点。TRAE SOLO的推出，通过SOLO coder智能文档生成和MCP

一、踩坑血泪史：没有可观测性的 AI，就是定时炸弹 我们的智能客服刚上线就遭遇“三连击”： 幻觉爆发：用户问“如何重置密码”，模型竟回复“请拨打 110 报警”； 数据泄露：测试账号的姓名和手机号被模

在参与公司内部“AI提效”项目时，我接到一个看似简单却极具挑战的任务：从零搭建一个能自动解析用户上传的PDF/Word文档，并生成结构化摘要与问答接口的AI应用。面对技术选型的迷雾、模型服务的复杂性以

在大模型（Large Language Model, LLM）工程化浪潮席卷开发社区的今天，如何高效、安全、可靠地完成模型集成、微调与部署，已成为开发者面临的核心挑战。TRAE SOLO 正式版的上线

——基于金融风控场景的实战验证 一、危机现场：AI应用的"失控瞬间" 2024年某银行上线了基于深度学习的贷款审批系统，却在运营两周后突然拒绝所有30-40岁女性的申请。事后排查发现： 训练数据中该群

作为一名开发者，我们经常面临的一个基本选择是：追求技术的深度还是应用的广度？然而，在AI与各行各业深度融合的今天，这个选择题正演变成一道复杂的综合题。尤其是在AI教育应用这一前沿领域，它不仅要求我们具

在人工智能迅猛发展的今天，深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）已成为推动技术进步的核心引擎。然而，随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，程序可扩展性（Scalab

引言：数字世界的三大支柱 在特斯拉的超级工厂里，机械臂精准协作的背后是工业软件架构的精密设计；在AlphaFold破解蛋白质结构的瞬间，是深度学习算法与高性能计算工具的完美配合。架构定义系统的骨架，工