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【大模型】微调相关记录

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具身智能与大模型：技术内涵、行业适配及产业实践

大模型与具身智能的协同应用催生新产业形态。与传统虚拟智能不同，具身智能强调 “身体在场”，依赖传感器、执行器与物理载体获取环境信息，通过自主学习适应复杂场景，完成操作、移动、协作等实体任务。，能够处理文本、图像、语音、视频等多元信息，完成知识问答、内容生成、逻辑推理、策略规划等任务。未来，随着大模型轻量化、边缘化发展，以及具身智能感知精度、行动能力的提升，两项技术将深度融合，在更多行业实现规模化落

6分钟前

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#人工智能 #边缘计算 #云计算

华为与今日人才签署合作协议，深耕政务与城市数智化AI新生态

华为与今日人才在深圳签署合作协议，共同推进智慧政务与城市治理建设。双方将基于华为昇腾AI平台和今日人才的"AIDinTal数智员工"，围绕"一网通办""一网统管"等场景打造联合解决方案，提升政务服务效率与体验。此次合作将探索"人机协同"新模式，推动AI与政务服务的深度融合，为智慧城市发展注入新动能。

7分钟前

#人工智能 #华为 #政务

Lex对话OpenClaw创始人，揭秘AI Agent将如何“吃掉”80%的App

OpenClaw 的爆红不是偶然，它是人类对效率渴望的集中爆发。正如 Peter Steinberger 在访谈最后所说，我们正在从“人类操作工具”的时代，跨入“人类指导工具自我进化”的时代。在这个时代，保持好奇心、拥抱开源、训练自己的 Agent 协作思维，是我们唯一的生存法则。别等了，去 GitHub Fork 那个属于你的“龙虾钳”吧。免费获取积分礼包👇，小白也可以做内容IP。

8分钟前

LangGraph 状态图编排深度解析

LangGraph 是 LangChain 生态中用于构建有状态、多代理应用的框架。它基于图结构定义应用逻辑，支持循环、分支、持久化等高级特性。本文将深入解析 LangGraph 的核心概念、状态管理、节点与边、条件路由、人机协作等特性，帮助开发者构建复杂的生产级 AI 应用。

9分钟前

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#人工智能 #中间件

向量数据库深度剖析：核心优劣势 + 适用场景，避开 RAG 落地的选型坑

与传统关系型数据库的 “精确查询” 不同，向量数据库的检索是 “相似性检索”，结果是按相似度排序的模糊结果，没有明确的 “是否匹配”，只能给出 “相似度高低”，这在一些需要精确查询的场景中并不适用。未来，随着向量数据库技术的发展，它的硬件要求会越来越低，实时性会越来越高，与大模型的融合会越来越深，成为大模型落地的核心支撑工具。向量数据库支持水平扩展，可通过增加节点的方式，轻松支撑数据量的快速增长，

小刘的大模型笔记

9分钟前

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#人工智能 #数据库 #机器学习 +1

LangChain RAG 检索增强生成深度解析

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是解决 LLM 知识局限性的核心技术。通过将外部知识库与 LLM 结合，RAG 可以让 AI 获取最新、准确的信息，同时减少幻觉问题。本文将深入解析 LangChain 的 RAG 架构、文档加载、向量存储、检索策略、以及生产级 RAG 系统的最佳实践。

11分钟前

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#人工智能 #中间件

2026销售商机管理AI工具推荐：优选综合型AI工具 DingTalkA1

IDC报告显示，到2026年75%销售组织将面临"数据丰富但洞察不足"的困境。本文提出三类销售商机管理AI工具：综合型AI工具（以钉钉DingTalkA1为代表，覆盖商机全流程）、商机预测工具（专注单一环节优化）和垂直场景工具（针对行业特定需求）。DingTalkA1凭借软硬一体设计、120种语言转写和多终端协同等优势，成为商机管理的核心底座解决方案。企业选型应优先确立全流程工

11分钟前

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#人工智能 #大数据

“艺”马当先接鸿运， 2026年看年轻人如何以AI营造专属年味

摘要：2026年春节，年轻人正以"主理人"身份重塑传统年俗，华为小艺成为其得力助手。从智能规划南北旅行路线到优化长辈出游体验，从一键生成年味照片到AI辅助选购年礼，小艺通过HarmonyOS6系统提供全场景春节服务。其智能翻译、祝福语生成、照片编辑等功能，帮助年轻人轻松应对人情往来，用科技营造团圆氛围，让传统节日焕发数字新活力，成为当代春节的"科技年味主理人&quot

12分钟前

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情人节穿搭急救指南：三星AI神黑钻衣物护理机一键焕新约会战袍

三星推出AI神黑钻衣物护理机，以智能科技重塑高端衣物护理体验。该产品搭载AI智控面板，提供多种专业护理程序，通过双气流+双蒸汽系统实现高效除菌除皱。595mm纤薄机身设计兼顾实用与美观，可同时护理多件衣物，配备香氛盒让衣物散发清香。无论是紧急烘干还是日常护理，都能为用户提供"随时待命"的精致衣橱解决方案，让重要场合的着装准备更从容优雅。

13分钟前

信息论-程序员补数学

摘要：信息论从香农1948年提出信息熵概念开始，将不确定性量化，揭示了世界的本质属性。信息量大小与事件发生概率成反比，信源熵则衡量系统的整体不确定性。条件熵和互信息描述了信息获取对不确定性的影响，成为机器学习特征选择的核心依据。KL散度比较概率分布差异，最大熵原理指导在不完全信息下做出最优决策。这些概念共同构成了理解不确定性的工具，不仅应用于通信和AI领域，更成为现代决策的重要思维方式，教会我们如

14分钟前

#人工智能 #机器学习

LangChain Agents 与 Tools 代理工具深度解析

Agent（代理）是 LangChain 最强大的特性之一，它赋予 LLM 自主决策和工具使用的能力。本文将深入解析 LangChain 的 Agent 架构、Tool 定义与实现、ReAct 推理模式、以及如何构建生产级的智能代理系统。

12分钟前

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#人工智能 #知识图谱 #语言模型

最优化方法-程序员补数学

AI的核心任务是"找最优解"，通过最优化理论在复杂场景中寻找最佳方案。无论是推荐视频、下围棋还是修图，AI都在进行最优化计算。最优化问题可类比为在山脉中寻找最高峰或最低谷，涉及目标函数、全局/局部最优、约束条件等概念。常用算法包括：梯度下降法（沿最陡方向搜索）、牛顿法（考虑二阶导数）、置信域方法（限定搜索范围）以及模拟自然规律的启发式算法（遗传算法、神经网络等）。这些方法各具特

15分钟前

#人工智能 #机器学习 #深度学习

4款语音转写工具测评：告别手动记录，提升工作效率

2026年主流语音转文字工具测评：4款高口碑软件推荐本文测评了4款当前主流语音转文字工具，重点推荐随身鹿作为全能首选，其99%转写准确率、14种AI智能输出格式和全流程媒体加工功能表现突出。钉钉闪记适合钉钉生态用户，AssemblyAI面向开发者提供API定制，阿里云智能语音交互则擅长视频字幕制作。文章从准确率、AI整理能力、易用性等维度对比各工具特点，并给出不同使用场景下的选购建议，帮助用户根

脱了缰的哈士奇243

13分钟前

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LangChain LCEL 与 Chains 链式调用深度解析

LCEL（LangChain Expression Language）是 LangChain v1.0 引入的革命性特性，它提供了一种声明式、可组合的方式来构建 AI 应用链。本文将深入解析 LCEL 的核心概念、Runnable 接口、链式组合、并行执行、条件路由等高级特性，帮助开发者构建灵活、可维护的 AI 应用。

13分钟前

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#人工智能 #知识图谱

形式逻辑-程序员补数学

摘要：1956年达特茅斯会议标志着人工智能的诞生，研究者试图让计算机具备人类般的抽象思考能力。早期AI以形式逻辑为基础，通过三段论和谓词逻辑将知识转化为计算机可理解的符号运算。产生式系统使AI能够进行推理，但仍面临缺乏常识和哥德尔不完备性定理的限制。这些局限导致符号主义学派衰落，现代AI转向连接主义方法。文章探讨了人类智能与AI的本质区别，认为AI可能永远无法真正拥有自我意识，但仍充满探索价值。最

13分钟前

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#机器学习 #人工智能

别再骂AI不懂人情世故了，是你没把它“喂”对

这需要创意，更需要记性——记得你们一起熬过的夜，记得他提过的爱好，记得你亏欠的那句“辛苦了”。通用大模型读了几万亿个tokens，它知道“春节”要接“快乐”，“客户”要接“财源广进”，但它不懂你和“王总”去年在北京饭局上聊过马术，也不懂你老爸虽然是个老码农，但你只想祝他bug少一点。发的人没走心，收的人当任务。这个区别，模型是猜不出来的，你得把它拆成公式，喂进它的脑子里。这是现在最主流的“以小博大

14分钟前

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数理统计-程序员补数学

本文阐述了数理统计在人工智能和机器学习中的核心作用。文章首先区分了概率论（已知规则推结果）和数理统计（通过数据反推规则）的本质差异，指出统计学是通过样本推断总体的科学。重点介绍了统计推断的两大任务：参数估计（包括点估计和区间估计）和假设检验，以及它们在机器学习模型选择中的应用。文章强调统计学是不确定性管理的关键工具，是理解现代AI技术的基础，最后总结机器学习本质上就是"用统计方法自动猜测

15分钟前

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#机器学习 #人工智能

线性代数-程序员补数学

线性代数是AI的底层语言，程序员无论使用推荐系统、NLP还是图像识别，本质上都在处理矩阵运算。文章从标量、向量、矩阵到张量逐层解析数据结构，揭示线性代数如何将世界抽象为数字并描述其变化。重点阐释了范数、内积、特征值等核心概念在推荐系统、降维等场景的应用，指出矩阵既是变换工具也是坐标系。最终强调，理解线性空间才能超越API调用，真正掌握AI模型的空间映射和表示学习本质。程序员逃不掉的线性代数，正是拆

17分钟前

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#线性代数 #算法 #机器学习 +1

Claude Code 深度解析：AI 编程助手的革命性突破

Claude Code 的核心价值在于"终端原生+项目全局视野+实操能力"，它不是简单的代码生成工具，而是能深度参与开发全流程的 AI 助手。从快速原型开发到大型项目维护，从新手入门到资深开发者提效，都能发挥重要作用。

18分钟前

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谷歌炸场！Gemini 3 Deep Think 升级直达物理+化学奥赛金牌，科研 AI 时代正式开启

2026年2月12日，谷歌正式宣布对推理模式进行重大升级。这款专为复杂科学、研究与工程场景打造的“深度思考”模式，在与各领域科学家、研究人员深度合作后，能力迎来飞跃式提升。它专攻那些边界模糊、数据杂乱、没有唯一解的真实世界难题，正把大模型从“聪明助手”推向“科研伙伴”的新时代。

23分钟前

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#人工智能 #机器学习

实测2026年好用的AI工具大盘点：五款跨领域效率工具深度横评

2026年AI工具已进入场景化深耕阶段，本文实测了五款热门跨领域AI工具：佐糖（图像处理）、WPSAI（办公文档）、NotebookLM（知识管理）、ChatExcel（表格处理）和可灵AI（视频生成）。测试基于统一标准，重点评估专业性、易用性、效率提升和性价比。

温迪的AI分享

24分钟前

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#人工智能 #图像处理 #经验分享 +1

从 0 到真机：用 AI 一天开发上架 Flutter 跨平台 App——含内购变现全流程

从0开发一款的跨平台移动应用app（Android + iOS），集成 **Word 文档图片压缩**、**AI 证件照生成**、**内购付费解锁** 三大功能，最终成功在 iPhone 真机和 Android 手机上运行的全过程。开发 + 调试 + 打包部署，全程由 AI 驱动，一人一天完成。

打破砂锅问到底007

25分钟前

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#人工智能 #flutter #AI

【必藏】让AI从“被动回答“到“主动行动“：Agent智能体工具调用实战指南

本文介绍了如何构建Agent智能体，使AI从被动回答升级为主动执行任务。通过ReAct框架和@Tool注解定义工具，AI可调用外部API、精确计算和访问数据库。文章包含代码示例，展示如何创建天气查询助手，并强调工具描述优化和参数语义化的重要性。最后演示了整合多种工具的全能助手实现方法，让AI具备实际执行能力。

编程唐小宝

26分钟前

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#人工智能 #前端 #开发语言

[特殊字符] 一句话创建 12306 火车票查询 Agent！OpenClaw 自动生成 Skill 实战全流程

本文展示了如何通过OpenClaw平台实现一句话创建12306火车票查询Agent的全流程。主要内容包括：1) 使用Docker启动12306 MCP服务；2) 通过mcporter注册MCP服务；3) 仅用自然语言指令"帮我创建12306火车票查询skill"即可自动生成可运行的Agent实例；4) 完整演示从自然语言查询到系统调用的闭环过程。该方案实现了从结构化系统到语义理

28分钟前

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2026，企业如何应用AI Agent赋能业务？

2026年AI Agent已从概念转变为生产力工具，能主动执行任务而非被动应答。关键在于明确应用场景，优先在软件开发、客户服务、金融、制造等高ROI领域试点。落地应分四步走：选小切口、快速MVP、迭代数据流程、逐步扩展。未来竞争不在于技术参数，而在于人机协作的顺畅程度。AI Agent的价值在于解放人力处理低效重复工作，而非取代核心业务能力。

企业智能研究

31分钟前

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#人工智能 #云计算

AI 普惠时代：当 AI 沦为基础设施，行业洗牌与新护城河的终极答案

AI能力正沦为廉价基础设施，技术护城河以月为单位崩塌。OpenClaw三个月斩获18万星，证明"会做AI"已不值钱，"知道把AI用在哪"才值钱。新护城河五大支柱：架构设计（系统嵌入）、创新思路（策略选择）、变现能力（单位经济）、资源整合（生态卡位）、硬件嵌入式（物理世界延迟）。短期拼流量速度，长期靠时间复利。生存法则：要么快成管道工抢占分发渠道，要么慢筑壁垒深耕垂直领域，卡在中间地带最危险。终极答

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#人工智能 #经验分享 #业界资讯

GEO内容模板实操：打造易被AI识别引用的行业报告，抢占权威曝光

本文探讨如何优化行业报告以提升AI识别率，成为GEO布局中的高权重信源。核心提出AI友好型报告的六大模块设计（封面目录、摘要引言、核心正文、佐证材料、结尾附录、技术细节），强调结构化、语义连贯、可验证性和关键词精准等原则。同时指出五大常见误区，并提供透镜GEO等工具辅助优化的实用建议，帮助企业将专业内容转化为易被AI引用的标准化模板，从而增强行业权威与AI曝光优势。

38分钟前

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#人工智能 #流量运营

Build 03 / 工具进化：别让环境配置，杀死了 Agent 的最后一点生命力

拒绝“烧钱”的暴力美学，Build 03 深度拆解 EchoMindBot 工具进化逻辑。本篇揭秘如何通过 Rust 构建安全沙箱与便携运行时，实现 Skills 与 MCP 的完美协同。消灭配置地狱，让 Kimi 2.5 等模型回归工程实战，为非技术用户打造开箱即用的超能力。

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#人工智能 #AI

PaperZZ 论文查重：AI 时代的学术诚信守护者，从查重到降重的一站式解决方案

重复率焦虑：传统查重工具价格高昂、结果滞后，不少学生在提交前反复检测，却仍因重复率超标陷入反复修改的困境，甚至影响毕业进度。AIGC 内容焦虑：随着 AI 写作工具的普及，高校对 AI 生成内容的检测愈发严格，如何确保论文中 AI 生成部分不被识别，成为了新的写作难题。这些焦虑不仅拖慢了写作进度，更让学生在学术诚信的边界上如履薄冰。而 PaperZZ 的论文查重功能，正是为了精准破解这些痛点，用专

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#人工智能 #大数据 #AIGC

AI 时代的前端技术：从系统编程到 JavaScript/TypeScript （五十七）

在传统的系统程序员眼中，前端开发往往被戏称为“DIV 居中工程师”或“NPM 依赖搬运工”。我们习惯于认为，真正的计算——那些涉及高性能、高并发、底层硬件调度的任务——必然属于 C++、Rust 或 Python 的领地。一个优秀的 AI Agent 需要同时处理成百上千个并发的网络请求（API Calls）、需要实时解析非结构化的 JSON 数据、需要灵活地加载各种“工具（Tools）”函数、需

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#前端 #javascript #人工智能

AI 时代的前端技术：从系统编程到 JavaScript/TypeScript（五十五）

在传统的系统程序员眼中，前端开发往往被戏称为“DIV 居中工程师”或“NPM 依赖搬运工”。我们习惯于认为，真正的计算——那些涉及高性能、高并发、底层硬件调度的任务——必然属于 C++、Rust 或 Python 的领地。一个优秀的 AI Agent 需要同时处理成百上千个并发的网络请求（API Calls）、需要实时解析非结构化的 JSON 数据、需要灵活地加载各种“工具（Tools）”函数、需

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#前端 #javascript #人工智能

AI 时代的前端技术：从系统编程到 JavaScript/TypeScript（五十五）

在传统的系统程序员眼中，前端开发往往被戏称为“DIV 居中工程师”或“NPM 依赖搬运工”。我们习惯于认为，真正的计算——那些涉及高性能、高并发、底层硬件调度的任务——必然属于 C++、Rust 或 Python 的领地。一个优秀的 AI Agent 需要同时处理成百上千个并发的网络请求（API Calls）、需要实时解析非结构化的 JSON 数据、需要灵活地加载各种“工具（Tools）”函数、需

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#前端 #javascript #人工智能

AI 时代的前端技术：从系统编程到 JavaScript/TypeScript（五十四）

在传统的系统程序员眼中，前端开发往往被戏称为“DIV 居中工程师”或“NPM 依赖搬运工”。我们习惯于认为，真正的计算——那些涉及高性能、高并发、底层硬件调度的任务——必然属于 C++、Rust 或 Python 的领地。一个优秀的 AI Agent 需要同时处理成百上千个并发的网络请求（API Calls）、需要实时解析非结构化的 JSON 数据、需要灵活地加载各种“工具（Tools）”函数、需

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#前端 #javascript #人工智能

AI 时代的前端技术：从系统编程到 JavaScript/TypeScript （五十三）

在传统的系统程序员眼中，前端开发往往被戏称为“DIV 居中工程师”或“NPM 依赖搬运工”。我们习惯于认为，真正的计算——那些涉及高性能、高并发、底层硬件调度的任务——必然属于 C++、Rust 或 Python 的领地。一个优秀的 AI Agent 需要同时处理成百上千个并发的网络请求（API Calls）、需要实时解析非结构化的 JSON 数据、需要灵活地加载各种“工具（Tools）”函数、需

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#前端 #javascript #人工智能

AI 时代的前端技术：从系统编程到 JavaScript/TypeScript（五十二）

在传统的系统程序员眼中，前端开发往往被戏称为“DIV 居中工程师”或“NPM 依赖搬运工”。我们习惯于认为，真正的计算——那些涉及高性能、高并发、底层硬件调度的任务——必然属于 C++、Rust 或 Python 的领地。一个优秀的 AI Agent 需要同时处理成百上千个并发的网络请求（API Calls）、需要实时解析非结构化的 JSON 数据、需要灵活地加载各种“工具（Tools）”函数、需

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#前端 #javascript #人工智能

动态感知与智能决策平台:AI赋能下的ARIS

维度传统ARIS理念 (The Old Way)AI重塑后的理念 (The New Way)核心逻辑静态描述：把企业画在纸上动态感知：实时映射企业的数字神经系统驱动方式自上而下：战略 -> 流程 -> 执行混合驱动：战略规划 + 数据逆向驱动 + AI自主生成房式结构隔离的视图：人工维护各视图的一致性融合的知识图谱：AI自动理解组织、数据、功能间的语义关联人的角色绘图者与执行者规则制定者与监督者价

46分钟前

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#人工智能 #大数据 #机器学习

智能家居 AI 中枢的“传话攻击”：提示注入 (Prompt Injection) 实战教程

技术背景：在当前的攻防体系中，针对大型语言模型（LLM）应用的攻击正成为一个新的前沿领域。提示注入 (Prompt Injection)是其中最核心、最普遍的漏洞之一。它不属于传统的内存溢出或SQL注入，而是利用大模型本身对自然语言指令的理解能力，通过构造恶意输入来劫持模型的原始任务，属于应用逻辑层的攻击。在智能家居 AI 中枢这类高度依赖自然语言交互的场景中，这种攻击的威胁尤为突出。学习价值评估

Alfadi联盟萧瑶

50分钟前

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#人工智能 #智能家居 #网络安全

基于OpenHarmony下的OpenCV库的交叉编译与实施

本文介绍了在OpenHarmony系统下交叉编译OpenCV库的详细过程。开发环境基于Windows 11和WSL Ubuntu 22.04，使用OpenHarmony 5.0.0 API12 SDK和Native C++模板。主要内容包括：1) 环境准备，包括获取OpenCV 4.8.0源码和OpenHarmony SDK；2) 配置x86_64交叉编译工具链；3) 执行编译并解决动态库依赖问题

50分钟前

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#opencv #人工智能 #计算机视觉 +1

MiniMax M2.5的自我迭代能力：108天迭代3次，内部80%代码AI写的

MiniMax发布M2.5 AI模型，展现惊人迭代能力：108天内3次升级，性能提升6.2个百分点至80.2%准确率。其核心突破在于自研Forge RL框架，实现40倍训练加速，并在真实业务场景中训练。最令人震撼的是，MiniMax内部80%的新代码由M2.5生成，展示出强大的生产力替代能力。该模型不仅编程能力强，还具备架构设计思维和Office办公技能，价格仅为竞品的1/20。目前已在MiniM

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#人工智能 #机器学习 #深度学习

AI 时代的前端技术：从系统编程到 JavaScript/TypeScript （五十一）

在传统的系统程序员眼中，前端开发往往被戏称为“DIV 居中工程师”或“NPM 依赖搬运工”。我们习惯于认为，真正的计算——那些涉及高性能、高并发、底层硬件调度的任务——必然属于 C++、Rust 或 Python 的领地。一个优秀的 AI Agent 需要同时处理成百上千个并发的网络请求（API Calls）、需要实时解析非结构化的 JSON 数据、需要灵活地加载各种“工具（Tools）”函数、需

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#前端 #javascript #人工智能

AI 时代的前端技术：从系统编程到 JavaScript/TypeScript（五十）

在传统的系统程序员眼中，前端开发往往被戏称为“DIV 居中工程师”或“NPM 依赖搬运工”。我们习惯于认为，真正的计算——那些涉及高性能、高并发、底层硬件调度的任务——必然属于 C++、Rust 或 Python 的领地。一个优秀的 AI Agent 需要同时处理成百上千个并发的网络请求（API Calls）、需要实时解析非结构化的 JSON 数据、需要灵活地加载各种“工具（Tools）”函数、需

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#前端 #javascript #人工智能

AI 时代的前端技术：从系统编程到 JavaScript/TypeScript （四十九）

在传统的系统程序员眼中，前端开发往往被戏称为“DIV 居中工程师”或“NPM 依赖搬运工”。我们习惯于认为，真正的计算——那些涉及高性能、高并发、底层硬件调度的任务——必然属于 C++、Rust 或 Python 的领地。一个优秀的 AI Agent 需要同时处理成百上千个并发的网络请求（API Calls）、需要实时解析非结构化的 JSON 数据、需要灵活地加载各种“工具（Tools）”函数、需

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#前端 #javascript #人工智能

AI 时代的前端技术：从系统编程到 JavaScript/TypeScript （四十八）

在传统的系统程序员眼中，前端开发往往被戏称为“DIV 居中工程师”或“NPM 依赖搬运工”。我们习惯于认为，真正的计算——那些涉及高性能、高并发、底层硬件调度的任务——必然属于 C++、Rust 或 Python 的领地。一个优秀的 AI Agent 需要同时处理成百上千个并发的网络请求（API Calls）、需要实时解析非结构化的 JSON 数据、需要灵活地加载各种“工具（Tools）”函数、需

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#前端 #javascript #人工智能

AI 时代的前端技术：从系统编程到 JavaScript/TypeScript（四十七）

在传统的系统程序员眼中，前端开发往往被戏称为“DIV 居中工程师”或“NPM 依赖搬运工”。我们习惯于认为，真正的计算——那些涉及高性能、高并发、底层硬件调度的任务——必然属于 C++、Rust 或 Python 的领地。一个优秀的 AI Agent 需要同时处理成百上千个并发的网络请求（API Calls）、需要实时解析非结构化的 JSON 数据、需要灵活地加载各种“工具（Tools）”函数、需

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#前端 #javascript #人工智能

AI 时代的前端技术：从系统编程到 JavaScript/TypeScript （四十六）

在传统的系统程序员眼中，前端开发往往被戏称为“DIV 居中工程师”或“NPM 依赖搬运工”。我们习惯于认为，真正的计算——那些涉及高性能、高并发、底层硬件调度的任务——必然属于 C++、Rust 或 Python 的领地。一个优秀的 AI Agent 需要同时处理成百上千个并发的网络请求（API Calls）、需要实时解析非结构化的 JSON 数据、需要灵活地加载各种“工具（Tools）”函数、需

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 7

#前端 #javascript #人工智能

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