openclaw就目前對我來說 ,感覺幫助不是很大,這隻是AI智能未來路上的一個小步驟 。當我讓ai生成內容時 ,網頁上一行一行的跳動,我離開電腦,孩子盯著那跳動的頁麵,感覺到無限的好奇 。回想到自己小時候的
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
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
為什麽說 IO 操作異步才有意義,CPU 密集操作異步沒有太大意義背景與問題在後端開發中,我們經常討論異步編程模型 ,尤其是在 Node.js、Netty 等技術棧中 。一個普遍的共識是:異步對於 IO
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
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
基於NetCorePal Cloud Framework的DDD架構管理係統實踐前段時間在做一個管理係統的項目 ,想嚐試一下DDD架構在實際項目中的應用 。經過一番調研,最終選擇了NetCorePal 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
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