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摘要：本文提出基于超网(SuperNet)的神经架构搜索方法，实现大模型自动化压缩。通过在LLaMA-2-13B上构建权重共享的动态通道超网，结合进化算法与贝叶斯优化搜索硬件感知最优子网。实验表明，搜索的7B子网性能超越人工设计的LLaMA-7B达4.2个点，推理速度提升2.3倍。该方法突破传统压缩依赖人工调优的局限，将13B模型压缩效率提升10倍，提供从超网训练到子网部署的完整解决方案，已成功应
每当企业园区、三甲医院、或者是自动化程度极高的智能工厂传出“网速慢”、“视频断续”、“PDA 掉线”的投诉时，无论后端的网管系统有多么华丽的看板，最终的解决路径几乎总是高度一致：一名资深工程师背着电脑包，跨越城市或厂区，来到投诉发生的那个物理坐标点。告别拖着测试箱在病区或车间盲目穿行的时代，将工程师的智慧从繁琐的重复劳动中解放出来，投入到更具创造性的架构设计中——这才是现场运维机器人工程化落地的真
本文解析AI Agent与大模型的本质区别，揭示Agent四大核心组件：大脑(LLM)、手脚(Tools)、记忆(Memory)和规划(Planning)。通过比喻说明，LLM如同导航地图只能"指路"，而Agent则像自动驾驶汽车能够"自驾"，实现了从"知"到"行"的飞跃，真正具备自主感知、推理和行动的能力，成为能替人办事的智能系统。
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。
文章介绍了大模型的定义、特点、发展历程、分类及微调技术。大模型具有大规模参数和涌现能力，可分为语言、视觉和多模态模型，以及通用、行业和垂直三个层级。微调技术能提高模型在特定任务上的性能，是应用大模型的重要方法。大模型作为AI核心技术，将在未来展现巨大潜力。
2026年软件测试领域AI应用深度分析 摘要：AI已成为软件测试的核心驱动力，市场年增长30%，自动化覆盖率达70%。本文探讨四大焦点：1）AI工具效率与局限性，虽提升测试速度与覆盖率，但复杂场景处理不足；2）人类测试员角色演变，从执行者转向策略家；3）伦理问题，包括偏见与责任归属；4）实际应用案例与未来挑战。结论指出需构建人机共生模式，AI处理重复任务，人类专注创新与风险管理，共同推动测试生态发
本文精选软件测试领域社区问答精华，针对2026年行业趋势提供实用指南。内容涵盖测试基础概念（黑盒/白盒测试）、自动化实战（框架选型与维护）、手动测试技巧（探索性测试方法）及职业发展路径。重点推荐Cypress、AI测试工具等新兴技术，强调测试金字塔模型和Shift-Left协作模式。为测试从业者提供从基础到进阶的系统化解决方案，包含工具推荐、学习资源和成功案例，帮助提升测试效率与职业竞争力。
摘要：本文系统阐述OCR技术在物流分拣中的测试方法论，涵盖单元测试、集成测试及性能测试等分层策略。针对包裹表面污损、光照不均等实际场景，提出基于AI的数据驱动测试方案，强调需达到>99%识别准确率和<100ms处理速度的SLA标准。文章指出最佳实践包括多样化数据集构建和DevOps持续集成，同时警示忽视环境变量等常见陷阱。通过结构化测试方法可显著提升系统可靠性，未来趋势将结合量子计算和
大规模微服务稳定性实战体系：混沌工程、容灾多活与自动化治理 本文基于金融、电商等20+大型系统经验，构建微服务稳定性三大支柱： 混沌工程：通过四层演进模型（从基础故障注入到AI驱动混沌），主动暴露系统薄弱点，需避免无目标演练和生产事故； 容灾多活：采用单元化架构实现无感容灾，关键解决跨单元调用、数据同步延迟等问题，案例显示RTO可从8分钟优化至9秒； 自动化治理：通过感知-决策-执行三层体系实现自
文章揭示网络安全行业虽火热但竞争激烈，缺的是实战人才而非理论小白。作者分享转行5年、月薪2万+的经验，强调实战能力的重要性，并推荐Hacksplaining、Try Hack Me等实战网站及YouTube学习频道。核心忠告：网络安全不靠背书，靠实战，找对资源踏实练习才能在行业立足。。我普通本科出身，转行网安5年，如今月薪2万+，朝十晚七、周末双休，偶尔加班也能接受。真心劝一句：别跟风入行，没实战
本文全景分析了AI大模型的发展现状与趋势，涵盖定义、分类、发展历程及完整产业链。大模型产业分为基础层、模型层、应用层和支撑服务四大板块，市场前景广阔，预计2028年国内规模达211亿元。全球呈现多极化竞争格局，中美欧等地区通过技术突破与政策扶持争夺主导权。大模型正从参数规模竞争转向场景渗透率与推理成本控制的新阶段。
本文系统介绍大模型概念与分类，强调开源模型对普通人的商业价值。详细解释多模态大模型以大语言模型(LLM)为基座构建的特点：LLM作为"大脑"负责思考推理，多模态组件作为"眼睛耳朵"处理图像声音等数据。大模型发展迅速，以"周"为单位更新，值得关注。
环形导轨系统凭借其卓越的灵活性、可靠性和智能化特性，已经成为模块化生产线不可或缺的核心组件。随着技术的不断进步和应用场景的持续扩展，环形导轨系统必将在智能制造转型中发挥更加重要的作用。而作为连接各功能模块、实现物料精密流转的核心载体，环形导轨系统正在发挥着越来越关键的作用。：重载型环形导轨 + 机器人装配模块 + 视觉检测模块。：高速精密型环形导轨 + 多工艺模块 + 柔性缓冲模块。：生产效率提升
在当今数字化时代，企业越来越重视客户服务的质量和效率。AI驱动的自动化客户服务平台应运而生，它能够利用人工智能技术如自然语言处理、机器学习等，实现客户咨询的自动响应、问题解决等功能，极大地提升了客户服务的体验和企业的运营效率。然而，如何准确评估这类平台的价值，对于企业的战略决策、投资评估等具有重要意义。本文的目的就是深入探讨企业估值中AI驱动的自动化客户服务平台的评估方法和技术，范围涵盖平台的核心
AI Agent（人工智能代理） 是一种能够理解任务、做出决策并自动执行操作的智能系统。与传统的自动化工作流不同，AI Agent 拥有推理能力，可以根据不同的场景灵活地选择合适的工具来完成任务。
调通 Function Calling 后，我逐渐意识到，大模型并不是简单地“调用函数”，而是基于 function schema 做决策。本文反复修改 schema，并结合响应中的 reasoning_content 进行观察，梳理了模型在什么条件下会触发函数调用、在什么情况下直接回答。实践表明，description、required、properties 等 schema 设计，对模型行为的
通过强化学习（RL）训练的大语言模型（LLM）智能体在解决复杂多步骤任务方面展现出巨大潜力。然而，其性能常常受限于上下文爆炸（Context Explosion）问题，其表现为：随着任务复杂度提升，LLM需多次调用外部工具查询，从而产生冗长的工具检索输出。由于现有方法主要将检索结果直接拼接至上下文，这对智能体的上下文管理能力提出极高要求；而当前大模型的有限上下文窗口在处理冗长输入时会限制其推理能力
在当今数字化时代，数据库是各种应用系统的核心组成部分，存储着海量的数据。数据库查询性能直接影响着系统的响应速度和用户体验。然而，随着数据量的不断增长和业务的日益复杂，手动进行数据库schema优化变得越来越困难且耗时。因此，本文章的目的是介绍如何利用AI技术实现自动化数据库schema优化，以提高查询性能。本文的范围涵盖了自动化数据库schema优化的基本概念、核心算法、数学模型、实际应用案例，以
跳出这个项目来看，这类需求其实非常普适。政策研究机构追踪部委公告、行业协会收集会员单位新闻、企业市场部监控行业资讯、投资机构追踪标的公司公告，本质上都是"从若干固定信息源定期采集增量内容"。这类需求的共同特点是目标网站技术上不复杂、需要增量监控而非一次性采集、对实时性要求不高、体量也不大。大模型的成熟给这类需求解锁了一些新的可能。以前信息采集就只是采集，输出的是原始素材，后续的摘要、加工、分发还得
本文提出了一套全链路自动化知识库构建方案，通过"自动提取→智能泛化→增量更新→向量化同步"的pipeline，有效解决了Agent知识库建设中收集难、质量差、维护繁三大痛点。该方案支持多源数据接入，基于LLM智能提取结构化知识并进行泛化扩展，显著提升召回率。通过封装Python包和自动化工作流，实现了知识的高效持续更新，使非技术人员也能轻松使用。相比传统人工处理或批量导入方式，
摘要：随着敏捷开发和DevOps的普及，手动测试面临效率低、重复劳动多等问题，78%的企业已将自动化测试覆盖率提升至60%以上。构建自动化测试体系需四步：评估选型工具、设计结构化用例、集成CI/CD流水线、优化维护脚本。转型中需克服团队抵触、工具碎片化等挑战，未来AI将重塑测试范式，实现智能用例生成和自愈脚本。建议30天分阶段实施转型，从简单脚本到全面自动化，最终实现从执行者到质量架构师的升级。（
《混沌工程中的定时实验技术研究》摘要 本文探讨了混沌工程中定时实验的技术实现与行业实践。随着分布式系统复杂度提升，定时实验成为故障预防的关键手段，其技术框架包含实验编排引擎、无损流量调度和自动熔断机制三大支柱。文章详细分析了实验编排的四层架构和动态爆炸半径控制等创新点，提出了测试团队四阶段演进模型。通过金融行业案例展示了68%的故障发现率提升效果，并展望了与AIops融合的前沿方向。研究指出，定时
摘要：云测试平台BrowserStack通过AI代理套件重构测试全流程，实现测试用例生成、脚本转换、问题修复等智能化操作，效率提升40%-90%。该平台支持20,000+真实设备测试和网络环境模拟，并与主流CI/CD工具深度集成，测试周期从2小时缩短至15分钟。未来测试将向AI联合建模、数字孪生等方向发展，70%测试团队预计2026年将转向自然语言驱动的AI测试模式。建议从业者立即体验AI测试功能
微服务CI/CD测试面临五大核心挑战：环境不一致、测试数据管理困难、调用链路盲区、非功能测试成本高及自动化维护成本激增。解决方案包括：使用TestContainers确保环境一致性，Pact实现消费者驱动契约测试，Saga模式保障数据最终一致性，以及Kubernetes的IaC实践。前沿趋势显示AI将重塑测试工作流，承担30%以上的用例设计与维护。测试工程师需转型为质量策略设计者，采用容器化、契约
2026年软件测试迎来智能化变革：AI原生测试（AICT）实现需求到缺陷预测的端到端自动化；自愈式测试框架通过AI自动修复UI变更问题；混沌工程成为CI/CD强制门禁，量化系统韧性指标。测试工程师需转型为测试场景设计师，掌握Prompt工程、AI运维等新技能。未来测试将从质量验证转向体验预构，核心价值在于数字生态治理与不确定性预测能力建设。
5G测试面临三大核心挑战：eMBB场景需空口级流量建模应对10Gbps高速率；URLLC要求端到端SLA验证确保1ms低延迟；mMTC需模拟百万级设备并发接入。网络切片测试需从黑盒转向白盒，验证隔离性和动态重组能力。传统测试工具如JMeter、Appium在5G环境下失效，需采用专用5G测试平台和协议分析仪。未来测试需融合量子计算、AI和6G预研技术，工程师需掌握协议分析、云原生和安全验证等能力。
《韧性测试新范式：混沌工程与SIBR测试的融合实践》 摘要：本文探讨了在分布式系统和微服务架构下，将混沌工程与SIBR测试结合的创新测试方法。混沌工程通过主动注入故障验证系统韧性，而SIBR测试专注于服务集成和业务规则验证。二者的融合形成了"韧性驱动"的测试新范式，通过分步实施框架（需求分析、测试执行、自动化集成）显著提升系统鲁棒性。该方法能提前60%发现缺陷，降低40%生产事
摘要：无服务器架构的核心挑战冷启动问题显著影响系统韧性，表现为延迟波动、资源争用和错误率上升。专业测试需采用结构化方法，通过负载测试、混沌工程和分布式追踪等手段评估冷启动影响。优化策略包括预热调用、代码精简和配置调优，结合AI预测和边缘计算等新兴技术可进一步提升系统鲁棒性。测试团队应将冷启动评估纳入持续集成流程，推动构建高弹性云应用。
系统采用分层架构，包括微信小程序/H5用户端、Vue管理后台、SpringBoot微服务及MySQL/Redis/MongoDB数据库，通过MQTT协议集成智能门锁、灯光控制器等硬件设备。核心功能涵盖智能预约（Redis分布式锁）、无感入场（MQTT设备联动）、动态计费（RedisStream事件流）及异常处理（区块链存证）。系统部署采用Docker+Kubernetes高可用方案，支持未来扩展A
分布式测试已成为现代测试团队的基础设施标配，Selenium Grid4通过微服务化架构显著提升测试效率与稳定性。其核心优势包括：将500个测试用例从4小时缩短至24分钟，支持多浏览器/多平台并行执行，并与CI/CD工具深度集成。部署采用Docker容器化方案，简化环境管理，同时提供VNC调试支持。针对常见问题如节点注册失败、会话超时等，给出了具体排查方案。未来趋势包括云测试平台普及、AI智能调度
移动端性能测试工具对比与优化实践 本文系统梳理了主流移动端性能测试工具（Android Profiler、Xcode Instruments等）的特点与适用场景，提出五步性能优化方法论：1)建立性能基线；2)构建自动化脚本；3)模拟真实场景；4)四步诊断法定位瓶颈；5)设置CI/CD性能门禁。通过某电商App案例，展示如何将首页加载时间从2.8s优化至1.1s。文章指出当前面临设备碎片化、AI内容
响应式Web测试面临设备碎片化、浏览器兼容性和性能优化的多重挑战。核心策略包括移动优先测试、断点验证、跨浏览器测试及性能优化，需结合自动化工具（如Selenium、Cypress）和真实设备测试。重点关注用户体验和可访问性，嵌入CI/CD流程实现持续检测。未来需应对折叠屏、AI测试等趋势，通过结构化测试框架提升产品质量和业务转化率，研究表明优化响应式体验可使转化率提升25%。
ImageMagick是一个功能强大的命令行图像处理工具集，适用于批量处理、格式转换和动画制作等任务。它支持200多种图像格式，通过参数化指令实现精确控制，避免图形界面的低效操作。
制造业面临自动化孤岛、刚性系统与柔性需求矛盾等核心挑战。JC智能混合调度平台通过任务级异构协同理念，依托开放架构、软件定义和AI增强决策三大技术，实现四重成本重构：空间成本从静态规划到动态优化；人力成本从重复劳动转向高级运维；运营成本从经验驱动转为数据驱动；资本成本从刚性投资变为柔性资产。通过汽车零部件智能仓配中心和消费电子柔性组装岛两个成功案例，展示了显著效益：订单处理准确率达99.99%，设备
摘要：随着人形机器人自由度（DoF）激增至40+个伺服轴，传统控制方案面临抖动大、同步性差的挑战。本文提出基于EtherCAT总线技术的解决方案：通过分布式时钟（DC）机制消除传输延迟，实现亚毫秒级确定性控制；采用软件运动控制（SoftMotion）架构替代硬件板卡，在嵌入式平台运行轨迹生成与平滑算法。该"实时系统+EtherCAT主站+软件运控"方案不仅简化电气架构，更实现了
*GPUGEEK** 定位于面向 AI 开发者和中小企业的 AI 赋能平台。在当前的 AI 生态系统中，AI 开发者和中小企业往往面临着诸多挑战。一方面，构建和维护自己的 AI 基础设施需要巨大的资金投入和专业的技术团队，这对于许多中小企业来说是难以承受的负担。另一方面，即使有了硬件设备，软件环境的搭建、模型的训练和优化等工作也需要耗费大量的时间和精力，这在一定程度上限制了 AI 技术在这些群体中
智慧城市建设中，分布于交通枢纽、楼宇设施、环境监测点的终端算力节点，正构建起毫秒级响应的城市神经网络，让交通信号灯根据车流密度动态调节、智慧电网实现能源损耗的实时监测、垃圾分类箱自动完成品类识别与容量预警。这种渗透至各领域末梢的算力赋能，不仅推动着传统产业的数字化基因重组，更在物理世界与数字空间的交融中，勾勒出高效、精准、智能的未来社会新图景。终端算力正以其强劲的技术势能，为机械自动化、医疗、智慧
与此同时，伴随着AI算力的大热，骞云科技瞄准市场，洞察需求，在AI算力枢纽上大力投入场景化产品平台研发 ，输出基于AI算力的产品体系——AI算力调度平台，实现多云+AI算力环境下的智能调度与自助式交付，让云资源的统一服务得以扩展到云+算力的统一运维和服务，为用户提供更加便捷和灵活的算力支持，持续推动算力管理标准化、服务标准化，支撑多维度的算力资源对外服务的业务，赋能AI数字化技术革新。随着数字化时
采用先进的智能化云共享管理技术，把服务器集群算力、软件和数据等资源，通过企业内网或外网，智能共享给终端所有用户。作为云计算领域的创新先锋，云飞云共享云桌面以其高效、安全、灵活的特性，为企业和个人用户带来了前所未有的便捷与高效。某东莞精密机械制造工厂：采用云飞云共享云桌面方案后，10名设计师共用一台高性能服务器资源，硬件采购成本减少60%，维护成本降低40%，SolidWorks启动速度提升3倍，大
AI测试变革：端侧算力革命催生新挑战（149字） 2025年端侧AI迅猛发展，手机和IoT设备的AI芯片出货量激增300%，带来测试领域的重大变革。测试重点转向AI模型验证、异构算力调度和实时交互系统，面临模型精度、资源约束等新挑战。应对策略包括：测试左移介入模型开发、升级多模态自动化测试、建立跨职能协作机制。典型案例显示，动态基准测试和边缘节点模拟能有效提升AI性能。未来测试人才需掌握模型解释性
独立开发者产品日刊，每日汇集 ProductHunt 热榜产品介绍，1 句榨干产品灵魂。
企业做信息化和数字化过程中，用传统办公电脑和虚拟云桌面，各种资源，如算力、软件、数据和网络带宽等，分散在不同员工本地电脑桌面和各种信息化服务器上，资源无法共享集中和使用管控，员工难以按需浮动获取资源，信息化和数字化系统使用效果很难改善，资源利用率上不去，业务协同效率难以提升，资源使用难以有效规范化管控，数据丢失和泄密问题很难根本解决，因此资源使用很难降本、增效和安全管控。作为云计算领域的创新先锋，
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九章云极普惠算力
