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這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的 ，於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你，ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽，AI 為
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
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
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
傳統 async/await.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼 ，從而簡化了異步編程的複雜性。async/await 機製本質上是
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
背景 ：有監控node節點pod的CPU等資源 ，實現自動擴縮容的需要下 ，需要安裝metrics-serverk8s版本 ：1.30.14kubadm安裝） 對應metrics-server版本 ：0.8x本
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
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
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
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
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
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
同事小李用 AI 半小時拚完周報 ，會議室裏老板隻問了一句 ：「第三段數據從哪來的 ？錯了你負責嗎 ？」小李愣住——他隻點了發送 ，從沒點開過鏈接 。這不是 AI 不行 ，是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件
電腦連接樹莓派 Pico通過 USB 連接我們可以利用多個遠程控製終端通過 USB 線和樹莓派 Pico 進行連接通信 ，常見的遠程控製終端包括 MobaXterm 、Putty 、mpremote 、Xsh
