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
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
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
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
一切的起點是一頓臭罵上個月,我被領導叫進辦公室罵了整整二十分鍾。起因是這樣的——我們部門負責維護一套內部知識庫係統,裏麵沉澱了公司近五年的技術文檔 、故障處理手冊、還有各種規範流程。問題是 ,這玩意兒除了
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