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
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
C# .NET 周刊 |2026 年 8 月 2 期 2026-08-09 dotnet_week_26_8_2國內文章用 Inno Setup 把 .NET 程序打包成安裝包:從零到發布的完整指南h
最近在做 Code Review 的時候,我發現團隊裏越來越多的年輕工程師 ,開始頻繁提交一些看起來極其規整、甚至連注釋都寫得完美無缺,但稍微往深了一看 ,業務邏輯根本跑不通的代碼。問他們怎麽寫的 ,答案出
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
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