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回到开头那段对话，问到「大模型是怎么训练出来的」，最关键的是把「分三个阶段」这件事的逻辑讲清楚，而不是只会说三个阶段的名字。预训练是地基，让模型学会语言和世界知识，训练目标是「预测下一个 token」，看起来简单但威力极大。这一步是最贵的，几百到几千张 GPU 训几个月，烧的是真金白银。SFT 是格式适配，把「续写机器」改造成「对话机器」。数据格式从连续文本变成（指令，期望回答）对，质量比数量重要
【AI行业的"iPhone时刻"何时到来？】当前AI领域看似百花齐放，实则缺乏真正颠覆性的产品。伟大创新往往源于成熟技术的极致重组，而非原创突破。如今AI行业的技术要素已全部成熟（大模型、智能体、多模态等），但产品仍处碎片化状态。未来颠覆性AI产品需具备三大特征：1）精准的意图理解能力；2）全场景能力整合；3）零门槛用户体验。正如智能手机革命前夜，当AI从业者从技术内卷转向产品
标题：Claude Opus 5 API 接入教程：model ID、base_url 到 Claude Code / Cline 首次调用全流程（2026）正文：本文记录从申请 API Key 到在 Claude Code / Cline 中完成首次调用的完整流程。model ID 为，Anthropic 原生协议和 OpenAI 兼容协议均可接入。model字段拼写错误会返回 404，缺少ma
「极客头条」—— 技术人员的新闻圈！
Agent、MCP 和企业 RAG 正把文档解析从“批量转 Markdown”推到安全工程前台。今天值得关注的不是某个 loader 多快，而是 PDF、Office、扫描件和科研资料在进入知识库前，是否经过权限、隐私、输出结构和人工验收。MinerU 的 CLI、Open API、SDK、MCP Server、OCR、版面分析、表格提取、公式识别与结构化 JSON，适合成为这层私有解析沙箱。
多智能体系统是否也能拥有类似的抽象形式呢？是否可以把复杂的 Agent 工作流拆解成少量稳定、通用的计算单元，再像搭乐高一样，将它们按需组合起来呢？本文工作由伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）DREAM Lab 团队完成。通讯作者 Haohan Wang 教授为 UIUC 信息科学学院教授、DREAM Lab 负责人，研究方向包括可信人工智能、大语言模型与多智能体系统。
中国在"身体"端领先（硬件成本+量产能力），美国在"大脑"端领先（AI算法+仿真环境）。具身智能的终局，取决于谁先补上短板。
后来用了个笨办法——在子程序里加调试输出，把每个积分点的应力分量和损伤标志写入文本，再用Python脚本可视化，立马发现问题所在。这里有个骚操作——Puck准则里的等效应力计算用了sig22_eff处理压应力情况，相当于给压应力加了权重。注意损伤变量d1和d2的耦合方式，特别是剪切项的双重折减。实践中发现如果漏掉(1-d1)*(1-d2)这个乘积项，剪切刚度会过早退化，整个应力场直接崩给你看。做损
本文详细介绍了在局域网内通过Caddy部署HTTPS解决iPhone访问OpenWebUI语音/视频权限问题的方案。针对Windows和RHEL两大平台，分别提供了Caddy的安装配置指南，包括证书生成路径等关键信息。重点强调了iPhone端的操作流程：必须安装根证书并在设置中手动开启完全信任功能。文章通过对比表格清晰展示了两种平台的异同点，并特别提醒用户容易忽略的"完全信任开关&quo
直到某天在实验室通宵肝代码，被师兄按头安利了磁链观测器，才明白什么叫降维打击。后来翻VESC的开源代码，发现他们的观测器结构跟这个有异曲同工之妙，只不过加了个自适应参数调整的骚操作。非线性观测器，就是磁链观测器，理论上这个比那些估算反电动势的要强得多，也稳定得多。在实际硬件中可以做到5%或者更低的转速闭环，目前在CortexM4的硬件中实现了。非线性观测器，就是磁链观测器，理论上这个比那些估算反电
本文围绕“Linux 自动上传 App Store Connect”这一场景展开，介绍了如何将 IPA 上传流程从 Xcode GUI 拆分出来，并接入 Jenkins、GitLab CI等自动化环境
本文介绍 Jenkins 自动上传 IPA 到 App Store 的可执行流程，通过 Jenkins Pipeline 调用 AppUploader CLI 上传已签名 IPA，并结合环境变量、文件校验和 App Store Connect 状态检查，适合接入 iOS 自动化发布流水线。
该函数首先会查看 Http Header 中是否有 Authorization 字段，如果没有，则继续查看 Cookie 字段中的 token，如果有值则写入 authHeader 变量中，无值则直接函数返回空字符。现在我们知道，这一步会检查 jwt 的合法性和签名情况，如果正常，则返回 jwt payload 中的 uid 字段值并赋值给。既然知道了 5555 是反代，当然要去找到真正的后端服务
本文摘要探讨了Nginx在80（HTTP）和443（HTTPS）端口的基础配置方法。80端口是HTTP服务的默认入口，通常配置为自动跳转到更安全的443端口。443端口启用HTTPS协议，需配置SSL证书（推荐使用Let's Encrypt免费证书工具certbot）和安全增强参数。文章详细介绍了Nginx配置文件结构、端口监听原理、HTTP到HTTPS的重定向配置，以及手动设置SSL证书的完整流
一、开篇：Server 插件化设计哲学Java Web 开发中，应用框架与底层服务器通常是强绑定的。你选了一个框架，就绑定了它支持的服务器实现。切换？往往意味着大量适配工作。Solon 的设计哲学不同：业务代码与底层容器完全解耦。在 Solon 中，你的 Controller、Service、Repository 等业务代码是"不变的"，而底层服务器是"可插拔的"。
证书申请：acme.sh + DNS API → 自动化获取 Let's Encrypt 证书Nginx 安全加固：TLS 1.2/1.3 + 强密码套件 + HSTS + OCSP Stapling反向代理：SSL 终止模型 + 转发头部Spring Boot 适配→ 正确感知 HTTPS进阶 mTLS：双向认证 + 证书信息传递安全是无声的承诺。用户访问你的网站时看不到 TLS 握手、看不到证
彭博社的一则独家报道如同一盆冰水，浇灭了所有人的热情：Gemini 3.5 Pro发布延期了，而且不是延期几天，是数月的大延期！就在昨天，整个AI圈还沉浸在一片亢奋之中。各方爆料一起涌出：谷歌的终极杀器——Gemini 3.5 Pro，代号「Cappuccino」，将在48小时内正式上线！200万的超大上下文窗口，全新的「深度思考」推理模式，据说内部评测已经吊打了GPT-5.6 Sol和Claud
最近，Anthropic首次公开了CC大规模代码迁移「全流程」，六步框架让全网震撼。曾要4年的项目，竟被Claude Code硬生生压到两周！成本从300万美元，砍到十几万。最近，Anthropic首次公开了CC大规模代码迁移「全流程」，六步框架让全网震撼。故事的主角，是Bun之父Jarred Sumner。他曾用一年，写下了Bun这个比Node.js还快的JavaScript运行时。如今不到两周
记录一次 ChatGPT Plus 订阅经历：网页端 Apple Pay 与其他支付入口未完成后，我在符合账户资格的 iPhone 应用内购买流程中完成订阅，并整理了隐私脱敏与支付排查提示。
运行环境：需 Python ≥ 3.7.1，执行启动本地服务，在浏览器中逐段编写运行代码，非常适合新手调试。依赖安装：Claude 平台安装anthropic官方包，DeepSeek 平台安装openai包，Notebook 内统一使用%pip魔法命令安装。密钥管理：禁止将密钥硬编码在代码中，统一存入笔记本同级目录的.env文件，通过读取，从根源避免密钥泄露。调用流程：初始化客户端 → 传入模型名
7月16日，国家互联网信息办公室发布公告，苹果公司的人工智能服务“Apple智能”正式完成备案。这一备案程序的完成，意味着中国大陆市场的iPhone用户将很快能够使用到苹果此前在系统层面深度集成的AI功能。“Apple智能”的技术逻辑与安卓厂商存在显著差异。该服务并非提供一个独立的聊天应用，而是将人工智能能力直接嵌入iOS系统底层，使其在用户日常使用的各类App中自然呈现，用户无需刻意打开特定的“
2026年7月15日，苹果中国版生成式AI服务“Apple智能”通过国家网信办备案，采用“端侧轻量化模型+阿里通义千问云端底座”的混合架构，数据完全国内合规。
学校没变，但奥特曼警告人类正在慢慢失掉思考的训练场。都以为学校会被AI逼着改头换面。但ChatGPT问世三年半，教育却几乎没变。今年5月，奥特曼回到母校斯坦福，站上CS153的讲台，认错了：这是我的一个预测错误。还撂下狠话：再不改，人的思考力会萎缩。不久前，斯坦福CS153的讲台上，有人问OpenAI CEO奥特曼（Sam Altman）：你怎么看教育？他顿了顿：「我很担心。我以为到现在，它早该变
本文介绍了 MCP（Model Context Protocol）协议及其在AI开发中的应用。MCP作为连接AI模型（如Codex）与外部工具的标准协议，主要解决三个问题：1）AI无法直接访问外部应用数据；2）工作流程难以串联；3）不同工具的接入方式不统一。文章详细阐述了MCP的四个角色（Host、Client、Server、目标应用）和两种传输方式（STDIO和HTTP），并以GitHub MC
苹果7月10日起诉OpenAI系统性窃取商业机密：超400名前员工加入、2025年单年挖走25名核心人才、65亿美元收购乔纳森·艾维创立的硬件公司。本质是下一代AI硬件入口的争夺。
OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 也发表了演讲，他提出：瓶颈在不断变化，现在开始变成注意力。去年，我最大的限制主要还是 Token 数量；之后，我遇到的新瓶颈变成了计算资源；如今，我最大的限制已经变成了注意力。“我们追求的不是Token 最大化，而是价值最大化。“未来根本不应该再存在‘本地任务’和‘云端任务’这种生硬的划分。“现在有些人觉得聊天已经过时了，但我认为大家其
今天这类新闻以后只会更多。不是因为某一个工具突然变坏，而是因为 AI 编程工具的工作半径越来越大：从补全，到改文件，到跑命令，到接工具，到发 PR，到协作。工具越像队友，管理方式就越不能像插件。别急着争 Claude Code、Codex、Cursor、Copilot 谁更强。先把你们团队的 Agent 准入表写出来。AI 编程工具越像队友，团队越要用工程流程管理它，而不是用插件心态放任它。
【摘要】本文针对大语言模型部署中的常见问题提供了系统化解决方案，包括：1）硬件资源不足时采用8-bit/4-bit量化；2）模型加载失败时检查路径或手动下载；3）推理速度慢时启用FlashAttention和批处理；4）API高并发使用异步队列。同时给出性能优化建议（如分布式训练、内存监控）和容器化部署方案（Docker/Kubernetes）。通过量化对比和代码示例，展示了不同优化方案对显存占用
7月10日AI圈四连炸：GPT-5.6全量上线Sol编程91.9%超Claude+Terra价格腰斩+ChatGPT Work办公智能体；Meta Muse Spark 1.1加入价格战定价仅竞品1/4；阿里270亿模型压进iPhone；AI行业遭遇规模不经济
本文介绍 Python 抓包方法与常用工具，包括 mitmproxy、Scapy、PyShark，结合 Charles、Fiddler、Wireshark 与 Sniffmaster 的对比，提供从自动化测试到 iOS HTTPS 高安全抓包的完整解决方案。
基于Runtime，封装一个字典或JSON字符串转模型的框架。JModel是基于Runtime的字典转模型工具，支持字典快速生成自定义模型对象。
本文介绍 Python HTTPS 的完整实践，包括 requests 发送请求、证书错误解决、mitmproxy 抓包脚本、PyShark 协议分析，以及结合 Sniffmaster 处理 iOS 高安全场景，提供从开发到安全测试的全链路方案。
智能指针支持自定义删除器，极大地扩展了应用范围。不仅可以用于管理常规内存，还可管理文件句柄(fclose)、套接字(closesocket)、互斥锁等资源。这种机制将资源生命周期与对象生命周期绑定，实现了真正的资源管理自动化，是RAII理念的完美体现。
本文讲解 Python HTTPS 爬虫实战：requests/httpx/aiohttp 的取舍与示例，证书与 TLS 常见问题、反爬对策、抓包与真机调试流程（含用 Sniffmaster 导出 pcap 的场景），并给出工程化建议与故障排查方法。
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