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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
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
當業務係統沒有API 、命令行接口或可直接集成的數據通道時 ，桌麵自動化往往是打通業務流程的最後一公裏。pywinauto庫通過Win32 API與Microsoft UI AutomationUIA）訪
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
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
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
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
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
入職多年 ，麵對生產環境 ，盡管都是小心翼翼 ，慎之又慎 ，還是難免捅出簍子 。輕則滿頭大汗 ，麵紅耳赤 。重則係統停擺 ，損失資金 。每一個生產事故的背後 ，都是寶貴的經驗和教訓 ，都是項目成員的血淚史 。為了更好地防範和
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
背景 ：有監控node節點pod的CPU等資源 ，實現自動擴縮容的需要下 ，需要安裝metrics-serverk8s版本：1.30.14kubadm安裝） 對應metrics-server版本 ：0.8x本
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
"測試隻能證明 bug 的存在 ，卻永遠無法證明 bug 的缺席 。"—— Edsger Dijkstra寫在前麵最近讀到一篇基於 OCaml 之父 Xavier Leroy 深度訪談的文章，標題叫《編程
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