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
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
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
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
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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
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
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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
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
注:本文是親身經曆企業級的 Vibe coding 項目後的經驗總結,有趣的是在寫這篇文章過程中 ,查到一個很好玩的資料 ,就是 Vibe Coding 這個詞的發明者 Andrej KarpathyOp
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