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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
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
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
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
"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
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
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
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
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
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
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
傳統 async/await.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型 ，這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼 ，從而簡化了異步編程的複雜性。async/await 機製本質上是
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
