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
在AI代碼生成工具大行其道的今天,一個大膽的論斷正在開發者社區流傳 :有一個WEB框架 ,其開發效率可以超越AI。這聽起來像是天方夜譚,但PasteApeart即升級版PasteForm)正將這一設想變為
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
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
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
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
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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
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
一台人形機器人裏跑著五層軟件,頻率從 10Hz 到 20kHz ,差三個數量級。這個頻率斷層把每層軟件的地盤劃死了,也把集成商的邊界劃死了 :五層裏集成商能碰的隻有中間件那一層,你的代碼活在它之上,值錢的
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