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這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的，於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你，ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽 ，AI 為
背景大家好 ，我是逐日 。周末在家裏電腦折騰 ，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，翻官方文檔的過程中 ，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口 。試了試 ，連c
AI 範式越遷 ：使用 XXL-BOOT SKILL 實現一句話直生業務從「一行 SQL 生成代碼」到「一句需求直生業務」——業務開發正式進入 AI 範式新時代 。隨著大模型編程助手的成熟，業務交付範式正
一台人形機器人裏跑著五層軟件 ，頻率從 10Hz 到 20kHz ，差三個數量級。這個頻率斷層把每層軟件的地盤劃死了 ，也把集成商的邊界劃死了 ：五層裏集成商能碰的隻有中間件那一層 ，你的代碼活在它之上 ，值錢的
openclaw就目前對我來說 ，感覺幫助不是很大 ，這隻是AI智能未來路上的一個小步驟 。當我讓ai生成內容時，網頁上一行一行的跳動 ，我離開電腦 ，孩子盯著那跳動的頁麵 ，感覺到無限的好奇 。回想到自己小時候的
大家好 ，我是Java烘焙師 。最近利用業餘時間 ，完成了博客建站+RAG知識庫的搭建 ，分享一下過程中遇到的選型問題 、實現步驟 。搭建博客站點和RAG知識庫的初衷 ，是因為日積月累寫了幾十篇技術文章 ，希望有一個
AI 範式越遷：使用 XXL-BOOT SKILL 實現一句話直生業務從「一行 SQL 生成代碼」到「一句需求直生業務」——業務開發正式進入 AI 範式新時代 。隨著大模型編程助手的成熟 ，業務交付範式正
北航的工作 Mem2Evolve發表於 ACL 2026，提出了一種全新的智能體自我進化範式 ，把"能力擴展"與"經驗蒸餾"兩個過程耦合起來，實現更穩定 、更高效的智能體持續進化背景LLM 智能體在各類應
為什麽說 IO 操作異步才有意義 ，CPU 密集操作異步沒有太大意義背景與問題在後端開發中 ，我們經常討論異步編程模型 ，尤其是在 Node.js 、Netty 等技術棧中 。一個普遍的共識是 ：異步對於 IO
在AI代碼生成工具大行其道的今天 ，一個大膽的論斷正在開發者社區流傳 ：有一個WEB框架 ，其開發效率可以超越AI 。這聽起來像是天方夜譚 ，但PasteApeart即升級版PasteForm）正將這一設想變為
在把大模型接入日常工作流之後 ，筆者很快遇到了一個新問題 ：模型到底被用了多少次 ？每天的高峰時段是什麽時候？周末是不是真的沒人調用 ？如果對這些數據一無所知 ，就談不上優化成本 、排查異常 ，更談不上為後續擴容做
同事小李用 AI 半小時拚完周報 ，會議室裏老板隻問了一句 ：「第三段數據從哪來的 ？錯了你負責嗎 ？」小李愣住——他隻點了發送 ，從沒點開過鏈接。這不是 AI 不行 ，是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件
同事小李用 AI 半小時拚完周報 ，會議室裏老板隻問了一句 ：「第三段數據從哪來的 ？錯了你負責嗎 ？」小李愣住——他隻點了發送 ，從沒點開過鏈接 。這不是 AI 不行，是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件
大家好，我是Java烘焙師 。最近利用業餘時間 ，完成了博客建站+RAG知識庫的搭建 ，分享一下過程中遇到的選型問題 、實現步驟 。搭建博客站點和RAG知識庫的初衷 ，是因為日積月累寫了幾十篇技術文章 ，希望有一個
在把大模型接入日常工作流之後 ，筆者很快遇到了一個新問題 ：模型到底被用了多少次 ？每天的高峰時段是什麽時候？周末是不是真的沒人調用 ？如果對這些數據一無所知，就談不上優化成本 、排查異常 ，更談不上為後續擴容做
