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Function Calling（函数调用）是大模型应用开发中最核心的功能之一。它让 AI 不再只是一个"聊天机器人"，而是能够调用外部工具、获取实时数据、执行具体操作的智能助手。这篇文章我会从原理到实现，再到多模型对比，全方位讲清楚 Function Calling。测试用的是一个 OpenAI 兼容的聚合平台（97AIPRO），方便切换不同模型做对比。一、Function Calling 是什
React Native（RN）调用原生 Android/iOS 方法，以及原生回调 RN，核心机制是。
负责定义：Person、Vehicle、Drone、UGV、Mission、Sensor、Target、Area、Building等等之间关系。包括：LLM、VLM、SLM、VLA、Diffusion、ASR、TTS、LoRA、Fine-tune、Model Evaluation。把：Mission、LiDAR、Camera、Thermal、Radar、UWB、Voice、Telemetry、Lo
Kimi K3适合谁？总结其核心用户画像（研究者、开发者、内容创作者、重度信息处理者等）。如何最大化发挥其优势，规避其短板。对其后续迭代方向的预测与期待。
陌生前端项目最容易读错的并不是某段业务代码，而是项目边界、规则、执行方式、启动链和业务入口。本文给出我让 Codex 接手项目时优先确认的 5 个入口，以及每一步需要留下的证据、常见误判和暂停条件。
一句“帮我修复这个 Bug”，很容易换来一次范围失控的修改。本文给出一套证据优先的 Codex 修复流程：先固定复现，再定位最早出错的位置，用最小补丁解决根因，补回归测试，最后按证据验收。文末附一份可以直接复制的 `SKILL.md`，以及经过校验的增强版 `fix-bug-safely` Skill。
已成功克隆arcs_mini仓库（master分支v2.5.2版本），完成开发环境配置。通过env.ps1脚本自动安装RISC-V工具链（GCC 14.2.1）、CMake 3.29.0等组件并设置环境变量，验证通过。使用时需在新终端重新source环境脚本，构建命令为./build.ps1。仓库内置8个skill可按需调用，环境准备完整，可开始后续开发工作。（注：克隆时曾出现checkout中断
项目地图不是目录树的复述，而是对“代码如何被组织、解析并运行”的证据整理。本文把陌生前端项目的首次阅读拆成目录层、配置层和入口层，给出具体阅读顺序、交叉验证方法和一份可复用的最小项目地图模板。
本文介绍了19个低门槛的AI智能体（Agent）平台，这些平台能让AI自动完成复杂任务，无需用户逐步指导。相比传统AI聊天工具，智能体具备目标驱动和自主行动能力，能拆解任务、调用工具并生成结果。推荐的平台包括智谱清言（文档生成）、Kimi PPT助手（PPT自动生成）、纳米AI（多功能智能体）、支付宝Tbox（生活服务）、豆包智能体（内容创作）、讯飞星辰（开发者平台）、扣子编程（教学定制）等，覆盖
很多人以为二维码识别的关键在解码，其实在复杂场景中，真正决定系统效果的往往是前端检测。只要检测框出现偏移、过大、过小或角度不准，后续裁剪、矫正和解码都会受到明显影响。尤其在仓储、工业巡检、AGV 视觉等场景里，二维码常常伴随模糊、低照度、倾斜拍摄和遮挡，这对前端定位提出了更高要求。最近看到一篇很有意思的论文，它没有只关注“能不能解码”，而是从复杂仓储环境、模拟 UAV 视角以及“检测+解码”完整闭
这是一份被面试官“从头拷打到尾”的真实记录，涵盖了从JavaScript底层原理、React/Vue源码级实现、Webpack/Rollup构建优化，到机器学习基础、TensorFlow.js落地实践、LLM在金融场景中的应用，再到金融系统特有的高并发、低延迟、数据一致性等核心问题的全方位拷问。在经历了这场长达3小时、横跨5轮技术面试的“洗礼”之后，我深刻意识到：35K的前端+AI岗位，面试官不是
很多人做二维码识别时，第一反应都是去优化解码算法，但真正落到复杂场景里你会发现，很多问题其实出在更前面——**二维码根本没有被准确定出来**。一旦前端检测框偏了、框大了、框歪了，后面的裁剪、矫正和解码就很容易跟着出问题。最近看到一篇很有意思的论文，它没有把二维码当成普通目标去处理，而是从 YOLO 前端定位、边缘提取、透视校正和完整检测解码闭环的角度，重新审视二维码前端定位这件事。今天这篇文章，就
今日观影 《忠犬八公的故事》,看的第二遍了 , 之前2020年看过一次 , 当时都哭的稀里哗啦的 , 时隔6年 , 没想到第二遍看 , 依旧从半场哭到结尾 🥹🥹🥹 …okokok , 今天日记到这里就结束了 , 我们下个日记再见 ~!爱你老己 , 明天会更好 ~!✅ 写进日记 (失意,不顺,我会把负面情绪写下来，因为会激活理性脑（前额叶皮质），降低情绪脑（杏仁核）的活跃度 ~!人生的意义很简
这里将头条搜索的xx行业信息，汇总作为上下文，提供给大模型。historyId就是我们需要的历史任务ID，用它可以获取本次任务生成的PPT的下载链接。因为上一个环节会检索到多个满足的ppt模板，这里我们通过代码之选择其中一个。针对上一步的每一个新闻链接url，获取链接中的文本信息。当前插件可以基于历史任务ID获取PPT下载链接。所以，在主题节点之后，添加新的代码节点。{{String1}}行业发展
实测中,我用 10 个子 Agent 同时调研小红书、微博、B站、GitHub、知乎等 10 个平台,一次性打开 100 个网页,CPU 占用始终在可控范围内,而每个子 Agent 的执行速度几乎和单独跑一个任务一样快。最离谱的是,有时候它还会用 WebSearch 去搜索小红书、微博这些平台的站内内容——就像用百度去搜朋友圈,除了瞎忙活,什么也搜不到。这就是为什么 web-access 能够处理
面试环境更是地狱模式——不再是背八股文、写防抖节流，而是给你一个卡到爆的在线IDE，连上模拟的AI推理接口，15分钟内既要调UI又要接数据，网络延迟还故意给你制造“生产级灾难”。如果你最近刷到过这个标题，别急着划走——它不是标题党，而是我花了一周时间、熬了三个通宵，从宇树科技一位匿名大佬手里“挖”来的前端AI面试真题十！以上就是部分内容，答案太多就不写了，欢迎大家添加或者指出不足，如果最近有相关烦
OpenAI 的 ChatGPT Atlas 将在2026 年 8 月 9 日正式停服。这款 2025 年 10 月 21 日登陆 macOS 的「AI 原生浏览器」，总共活了 292 天。这篇把三种主流载体的工程代价拆开算一遍，最后给一份选型 checklist。
在人工智能技术迅猛发展的当下，AI正以前所未有的态势重塑就业市场，带来机遇与挑战并存的变革。这场变革不仅深刻影响着传统岗位的存续，更催生出一系列新兴职业，推动就业生态向人机协同、智能赋能的新范式演进。
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