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
近期工作安排包括自動化測試 、自動化運維 、自動化運營和安全等一些工作。自己做產品、自己做設計、自己做開發、自己驗收上線還是挺爽滴。這其中工作簡單的就是自動化運維。但我今天真正要講的不是做了什麽,或者用了
在2025年歲末臨近之際,園子又添驚喜,迎來一家新的讚助商——艾思科藍 。非常感謝艾思科藍的讚助 !以下是艾思科藍的介紹:艾思科藍(AiScholar) ,立足科研領域的連接者,致力於探索“人工智能+科研學
導讀2026 年 8 月 27 日,Anthropic 開放 MHSModel Hardware Standard,模型硬件標準)研究預覽版。消息很快被壓縮成一句話:「Claude 長出雙手,AI 走
在高可用架構中,避免單點故障至關重要 。Keepalived正是為了解決這一問題而生的輕量級工具 。本文將深入淺出地介紹Keepalived的工作原理 ,並提供從編譯安裝到實戰配置的完整指南。1. Keep
1. 概述過去五年,開發者與 AI 的關係被「Tab 鍵」定義:模型猜下一行,人決定接不接受。GitHub Copilot 把這件事做到了極致 ,也把很多人鎖在一個錯誤心智模型裏——以為 AI 寫代碼的
如果你所在的團隊是 .NET 技術棧 ,又想把大模型推理收進自己的進程裏 ,這篇文章值得你花五分鍾 。8 月 26 日,智譜 GLM-5.3-FlashMIT 許可 ,首日開源)和阿裏 Qwen3.8-Fla
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