<i id='A5458F9BF4'><strike id='A5458F9BF4'><tt id='A5458F9BF4'><pre id='A5458F9BF4'></pre></tt></strike></i>
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
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
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
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
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
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
.NET 數組的上限這些年經常看到有人抱怨 .NET 數組的最大長度 。在 .NET 裏 ，數組 、集合、Span 以及很多相關 API 都是圍繞 32 位長度和索引設計的 。GitHub 上曾經有一個很長的
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
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
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
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
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
