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
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
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
訂單含金量在下降,訂單研發的含金量在上升。01產品體係中,訂單管理作為交易鏈路上最核心的模塊,其流程的難度和複雜度都比較高 ,尤其是在經典的電商業務中,訂單幾乎和係統中所有核心的模塊都有交互,在訂單設計
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
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
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
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