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文章介绍"逆向提示"技巧：先给AI满意成品，让其反推提示词模板。五步操作（找内容→给模型→要提示词→复制模板→替换主题）可稳定提升输出质量。适用于社媒文案、产品描述等多种场景，用认可内容作"标尺"让AI识别模式，减少猜测，增加确定性。简单却高效，让小白也能快速掌握AI使用技巧。
文章介绍了作者构建的AI新闻自动收集与处理系统，通过n8n工作流实现从RSS抓取、内容清洗、Markdown结构化到本地WeKnora知识库入库的全流程自动化。该系统解决了AI内容创作者信息收集整理耗时问题，将创作者从"找信息"的苦力中解放出来，专注于内容分析与观点输出。
港股即将迎来国产大模型双雄上市。智谱华章将于1月8日以每股116.20港元发行3741.95万股H股；次日，Minimax将以每股165港元发行2538.922万股。两大AI巨头接连登陆港股，标志着国产大模型产业进入新阶段，或将引发AI技术新一轮创新浪潮。
我们的研究系统使用多智能体架构，采用编排者-工作者模式，其中一个主要智能体协调过程，同时委托给并行操作的专门子智能体。多智能体架构的实际应用：用户查询流经一个主要智能体，该智能体创建专门的子智能体以并行搜索不同方面。当用户提交查询时，主要智能体对其进行分析，制定策略，并生成子智能体以同时探索不同方面。如上图所示，子智能体充当智能过滤器，通过迭代使用搜索工具收集信息（在本例中是关于 2025 年的人
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是当前大语言模型应用中最重要的技术范式之一。本报告基于学术论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》和实践，系统性地阐述了RAG技术的理论基础、技术架构和工程实现。通过三个完整的工程案例——基于FAISS的ChatPDF
摘要：LCA（LogCollectAIAnalytics）是一款国产开源日志管理系统，为中小团队提供轻量级解决方案。它集日志采集、存储、分析和智能告警于一体，支持多源采集、高吞吐架构和可视化后台管理。LCA采用微服务分层架构，基于DockerCompose实现一键部署，支持Elasticsearch、Kafka等组件，并提供智能告警推送功能。项目提供在线演示环境，具有部署简单、功能完整、成本低的优
架构陈旧，缺乏 Flink、Iceberg、向量检索等 AI 时代组件支持。无 CVE 漏洞修复（如 Log4j、Kerberos 漏洞），易被攻击。组件故障无法获得官方支持，依赖第三方“公益巡检”（如碧茂科技）- 自研 Inceptor SQL 引擎（兼容 HiveQL）不符合等保2.0、金融行业数据安全规范、信创验收要求。⭐⭐⭐⭐☆（高度兼容，代码几乎无需修改）- 支持多模型（图、时序、文本）
加我进AI讨论学习群，公众号右下角“联系方式”文末有老金的 开源知识库地址·全免费
CentOs7 ：或者make sudomakemake check# #关掉quagga。
腾讯TBDS与CMP（类Cloudera CDP）比较存在以下主要缺陷：TBDS国际化支持较弱，缺乏原生MPP引擎导致查询性能不足，跨平台元数据治理能力有限，且大规模企业验证案例较少。而CMP依托全球生态和成熟技术架构，在多云部署、Impala引擎及跨平台治理方面更具优势。企业若需全球化运营或强跨云治理，CMP更为稳妥，尤其对已有CDH投资的用户。华为鲲鹏信创版CMP在国产化适配方面表现突出。
在这些软件产品中，思腾合力SCM人工智能云平台底层基于思腾合⼒⾃主研发的调度系统，完成了对 TensorFlow、PyTorch、 Paddlepaddle、MindSpore、jittor 等常⽤框架的集成，支持市场主流计算卡的资源调度，具备良好的扩展性和兼容性。同时以最⾼的效率执⾏深度学习、机器学习等科学模型训练，缩短模型开发周期。1、思腾合力SCM人工智能云平台：Sitonholy Clou
摘要： Elasticsearch日志系统的韧性测试对分布式架构至关重要，需聚焦高可用性、容错性及性能负载三大维度。通过规划-执行-监控-优化的四步框架，结合ChaosMonkey等工具模拟节点故障、网络分区等异常场景，验证集群自愈、数据一致性及峰值负载能力。测试需嵌入CI/CD流程，利用Prometheus等实时监控指标，针对性优化参数（如分片数、超时设置）。行业案例表明，跨数据中心复制等方案可
从全球发展格局来看，AI外呼Agent呈现“中国高覆盖、北美高渗透、欧盟高合规”的区域特征。中国以占全球38.6%的部署终端数和52.7%的亚太市场贡献率，展现出“高覆盖、强融合、广适配”的独特优势。未来，随着大模型技术的持续迭代与多模态交互技术的成熟，AI外呼Agent将向三个方向演进：一是更深度的拟人化交互，融合表情、动作等多模态信息，进一步提升沟通亲和力；二是更智能的自主决策能力，能够独立处
大模型部署远非安装几个包那么简单。文章揭示了四大痛点：推理引擎选择困难、模型架构兼容性问题、参数裁剪导致的差异、以及上下文和并发限制处理。建议在模型与应用间增加中间层进行封装和转发，而非直接暴露模型接口，以确保系统稳定性和可用性。
本文介绍了基于Elastic Agent Builder、MCP和语义搜索构建安全威胁分析代理的参考架构。该架构以Elasticsearch为核心，通过Agent Builder提供AI驱动的工具集，并利用MCP协议实现外部系统交互。文章详细阐述了数据摄取层和Agent Builder层的设计，展示了一个结合内部知识库和外部情报的安全漏洞分析代理的实现过程。该方案采用模块化设计，支持使用LangC
信号控制是交通仿真中的一个关键环节，通过合理配置和优化，可以显著提高交通效率，减少交通延误。Aimsun提供了多种信号控制方法，包括固定时间信号控制、自适应信号控制和基于优化模型的信号控制。在实际应用中，可以通过综合应用这些方法，结合高级功能如多路口协调控制和优先控制，来实现更精细的交通管理。未来，随着技术的发展，信号控制将更加智能化和动态化，为交通规划和管理提供更多的可能性。
交通需求建模是交通仿真中的基础步骤，通过获取和处理历史数据、调查数据和预测数据，可以构建准确的交通需求模型。在Aimsun中，可以使用内置的建模工具或编写自定义脚本来实现这些步骤。校验和验证模型是确保模型准确性和适用性的关键步骤，而交通需求模型的应用则可以帮助交通规划者和管理者做出更明智的决策。通过上述示例，我们展示了如何在Aimsun中实现交通需求建模、校验、验证和应用。
通过以上步骤，用户可以在Aimsun中创建和配置仿真网络，导入和导出网络数据，配置交叉口和交通信号，设置交通流和交通需求，以及进行各种优化和调整。这些操作可以帮助用户更准确地模拟实际交通情况，评估交通网络的性能，并提出有效的优化措施。Aimsun的强大功能和灵活性使其成为交通仿真和优化的首选工具。
自定义车辆行为模型 def create_custom_vehicle_behavior(behavior_id , behavior_params) : """创建自定义的车辆行为模型:param behavior_id: 行为模型ID:param behavior_params: 行为模型参数:return: 无。
Elasticsearch作为分布式搜索与分析引擎，凭借近实时检索、分布式架构和强大全文搜索能力，成为企业级搜索的首选解决方案。本文系统介绍ES核心概念（索引、分片、倒排索引）、架构原理（分布式协同、近实时机制）、实操部署（Docker环境搭建）及典型应用场景（日志分析、业务监控等），并给出性能优化策略。随着AI技术融合，ES正从关键词搜索向语义理解演进，未来将在更多数据场景中发挥关键作用。
摘要：安全左移已成为现代软件开发的核心理念，将安全控制前移至开发全流程。本文提出四层安全自动化框架（代码层、构建层、部署层、监控层），通过三阶误报治理法和CI/CD优化策略解决扫描效率问题，并基于OWASP成熟度模型规划测试人员成长路径。文章包含GitHub Actions集成CodeQL的实操示例，并展望AI驱动的安全自动化趋势，为测试团队提供从理论到实践的完整解决方案。
本文深入解析了大模型强化学习从RLVR到RLPR的范式演进，揭示了1-shot RLVR的惊人数据效率和RLPR如何通过参考概率奖励突破验证器限制，实现通用领域训练。文章详解了GRPO、RLVR与RLPR三者关系，结合verl框架展示工程落地细节，并探讨了RL训练与模型蒸馏的协同应用，为大模型推理能力进化提供了全新技术路径。
哈啰集团构建全面AI布局，通过基于向量数据库的RAG技术提升业务效能。文章详解其技术选型历程：从ES的局限性发现，到Milvus的性能优势，最终选择Zilliz Cloud实现弹性扩容与高可用。该方案已成功应用于智能客服、内部提效平台、图像比对及数字人直播等场景，显著提升用户体验与业务效率，为行业数字化转型提供实践参考。
MCP Git Server：解决AI协作中的上下文丢失问题 摘要： MCP Git Server创新性地通过持久化存储和强制审核机制，解决了AI助手在长会话编码中丢失修改上下文的痛点。核心功能包括： 修改记录存证（save_changes） - 实时保存AI的修改文件和意图 强制审查机制（get_pending_changes） - 推送前必须回顾所有修改记录 完整提交生成（git_push）
Git bisect是强大的问题定位工具，通过二分查找快速定位问题提交。本文介绍了bisect的工作原理和实操步骤，包括如何启动bisect、标记好坏提交、查看结果等。同时提供了常见问题解决方案和高级用法，如自动化bisect和指定提交范围。bisect作为Git本地功能，虽不直接显示在GitCode平台，但能有效帮助开发者定位代码问题。掌握bisect可显著提升问题排查效率，从"漫无目
思腾合力作为“算力服务方阵”成员受邀参加2023算云融合产业大会。在会上展出了思腾云全系列产品并与莅临展位的参会嘉宾，探讨算力云服务产业趋势，共话技术创新发展，交流优秀产品与解决方案。思腾合力响应号召超前部署智能生产基地，在内蒙古包头建立思腾云计算园区，正式开启云计算业务。园区总面积5000平米，经过自治区工信部相关部门审批获准加入内蒙古电力多边交易市场，并申请并获得了由中华人民共和国工业和信息化
Git协作中常见的non-fast-forward报错通常发生在本地分支与远程分支提交历史不同步时。该错误表明远程分支存在本地未包含的新提交，Git为防止数据丢失拒绝推送。解决方案需先拉取远程内容并合并：1)通过git fetch确认差异；2)执行git pull origin main --allow-unrelated-histories合并远程与本地提交；3)解决可能出现的文件冲突；4)重新
一、业务场景场景1：当数据库表的数据达到一定量的时候，增加索引也不能带来很高的性能优化，但是很多时候又需要各种条件组合查询。场景2：数据库表进行分表之后，想要将分散到各表的数据聚合在一起，对用户提供查询和搜索服务。二、解决办法需要解决大数据量的搜索问题，可以引进全文搜索引擎技术三、全文搜索引擎技术四、Elasticsearch...
"index.refresh_interval": "5s","index.merge.scheduler.max_thread_count": "4", //后台合并segment线程数，一般=核数/2；"index.merge.policy.floor_segment": "10mb", //根据磁盘处理速度灵活设置，太大磁盘占满反而降低查询性能"index.max_result_window
Elastic与Jina合作推出的多模态AI模型为Elasticsearch提供了强大的语义搜索能力。该系列模型包含三大类：1）语义嵌入模型（如jina-embeddings-v4），支持文本/图像的多模态嵌入；2）重排序模型（如jina-reranker-v3），提升搜索结果精度；3）小型生成语言模型（如jina-vlm），用于特定任务处理。这些模型采用创新技术如Matryoshka表示学习和L
摘要：本文探讨了利用DeepSeek等大语言模型结合OpenAPI/Swagger接口文档实现智能化测试数据生成的方法。传统手工构造测试数据存在效率低、覆盖不足等问题，而通过大模型解析接口文档、理解参数约束，可自动生成多样化且符合规范的测试用例。文章详细阐述了技术原理、实现流程及挑战，包括文档解析、场景分析、约束满足等关键环节，并展示了实际应用案例。
在程序化广告行业的探索中，每一次深入了解行业规范和要求，都是我们提升专业素养、推动行业健康发展的重要一步。一直以来，我都期望与大家共同学习进步，今天我们聚焦在程序化广告创意审核要求以及与之紧密相关的广告法合规要点上。这些内容对于确保广告合法、合规、有效传播起着关键作用，是广告从业者必须牢牢掌握的知识
探索如何使用 Elasticsearch Open Inference API 访问 Jina AI 模型。我们在 Jina AI 的朋友们将 Jina AI 的嵌入模型和重新排名产品的原生集成添加到 Elasticsearch 开放推理 API 中。这包括对行业领先的多语言文本嵌入和多语言重新排名的支持 —— 针对检索、聚类和分类进行了优化。此次集成为开发者提供了一套基于 Elasticsea
本文介绍了如何利用Elasticsearch构建一个智能代理知识库系统。该系统通过结合大型语言模型(LLM)的决策能力和检索增强生成(RAG)技术，实现了更精准的信息检索。作者以潜水知识库为例，整合了美国海军潜水手册、潜水安全手册和Google搜索API三个数据源，使用LangChain框架创建代理工具集。测试表明，该系统能根据查询意图智能选择数据源，避免无关信息干扰，并能处理超出知识库范围的问题
摘要：本文详细讲解了Git中远程分支与本地分支的区别与联系，通过比喻帮助理解两者关系。关键点包括：远程分支（如origin/main）是远程仓库上的分支引用，而本地分支（如main）是本地的独立分支；两者可通过命令关联和同步。文章提供了AtomGit实操步骤、多人协作案例、常见问题解决方案及高级用法，如重命名远程分支和比较分支差异。最后总结了远程分支的核心概念和最佳实践，强调理解两者关系对团队协作
本文详细介绍了银行数据智能平台与Cloudera CDP 7.3的技术对接方案，涵盖环境准备、安全合规、数据集成、模型开发和运维监控全流程。方案包括六个关键步骤：基础安全配置、数据接入对接、计算模型对接、元数据治理、安全加固及监控告警，特别强调金融级安全要求，如Kerberos认证、TLS加密和敏感数据脱敏。该方案适用于银行科技部门，旨在实现安全高效地调用CDP的存储、计算和AI能力，满足金融行业
摘要：Elastic工程师分享了参加NeurIPS 2025会议的收获，重点介绍了模型合并(model merging)、代码嵌入(code embeddings)等前沿AI技术。会议展示了理论研究和应用实践的平衡发展，包括扩散语言模型、基于激活的模型合并方法SuperCLIP等创新成果。特别提到Jina团队开发的紧凑高效代码嵌入模型，可用于代码检索和IT领域的RAG应用。会议反映出AI研究持续快
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