<i id='AB541B37C1'><strike id='AB541B37C1'><tt id='AB541B37C1'><pre id='AB541B37C1'></pre></tt></strike></i>
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
在數學建模比賽中 ，優化模型是最常見的數學模型 。引言在實際問題中 ，優化模型是在一組約束條件下 ，使得具體目標的評判標準達到最優：例如公司經理要根據生產成本和市場需求確定產品價格 ，使所獲利潤最高；調度人員要
在數學建模比賽中 ，優化模型是最常見的數學模型 。引言在實際問題中 ，優化模型是在一組約束條件下 ，使得具體目標的評判標準達到最優 ：例如公司經理要根據生產成本和市場需求確定產品價格 ，使所獲利潤最高；調度人員要
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
如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解 ，揭開 ChatGPT、DeepSeek 背後的秘密，那一定要認識一下本文的主角 Transformer 。當提起 Transformer
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
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
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
最近在做 Code Review 的時候 ，我發現團隊裏越來越多的年輕工程師 ，開始頻繁提交一些看起來極其規整 、甚至連注釋都寫得完美無缺，但稍微往深了一看 ，業務邏輯根本跑不通的代碼 。問他們怎麽寫的，答案出
C# .NET 周刊 ｜2026 年 8 月 2 期 2026-08-09 dotnet_week_26_8_2國內文章用 Inno Setup 把 .NET 程序打包成安裝包：從零到發布的完整指南h
推文在下麵實驗中 ，我們需要將 風雅一號板-七彩觸控擴展板插入到 風雅一號板-通用兼容擴展板上 ：在以下例程中 ，我們通過 Signal 類控製兩個不同電路連接的 LED 燈 ，其中 GP17連接的 LED
基於NetCorePal Cloud Framework的DDD架構管理係統實踐前段時間在做一個管理係統的項目 ，想嚐試一下DDD架構在實際項目中的應用 。經過一番調研 ，最終選擇了NetCorePal C
讓 Codex 少走彎路：一份全局 AGENTS.md 的取舍Codex GPT-5.6 、Claude Fable 這一代模型變強後，我反而開始刪 Prompt 。以前總怕 AI 理解錯 。恨不得把“先看
電腦連接樹莓派 Pico通過 USB 連接我們可以利用多個遠程控製終端通過 USB 線和樹莓派 Pico 進行連接通信 ，常見的遠程控製終端包括 MobaXterm 、Putty 、mpremote、Xsh
