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很多人一看到Claude Code就觉得这是程序员的事。但事实是，Claude Code是一个通用的AI协作终端，它能做的远不止写代码。
结合京东电商业务场景 + AI大模型方向，精选10道面试高频题，覆盖AI产品思维、数据分析、电商业务理解、产品方法论、竞品分析五大维度。
折腾了三天得出的结论：Sonnet 4.6 在代码生成和编辑场景确实是当前性价比最高的选择。跑分逼近 Opus 4.7，价格只有五分之一，延迟还更低。如果你的主要场景是编码辅助、RAG、结构化提取这类，没必要上 Opus。Extended Thinking 不是万能的——我测下来简单任务开 thinking 反而会过度思考，输出啰嗦。建议只在复杂推理、架构设计这类场景开。行动建议很简单：把你现有的
腾讯内测AI管家Marvis：系统级PC助手革新办公体验 腾讯正在秘密测试一款颠覆性的PC端AI产品Marvis，这款深度集成Windows系统的AI管家实现了三大技术突破：1）系统级穿透控制，支持自然语言完成复杂任务；2）智能化文件管理，可自动处理各类文档数据；3）跨设备协同功能，通过手机APP远程操控电脑。产品提供三种运行模式，兼顾不同硬件配置和隐私需求，目前已开放Windows和Androi
OpenClaw发布v2026.4.25版本更新，重点提升AI智能体的透明度和可控性。更新包含五大核心改进：1）TTS语音支持13家提供商，实现个性化配置；2）引入OTEL全链路观测框架，使AI决策过程可追溯；3）优化插件冷启动机制，大幅提升加载速度；4）改进浏览器和安装功能，解决日常开发痛点；5）推动行业向可靠性转型。此次更新标志着AI智能体从追求性能转向注重可观测性和稳定性，预示着"
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。✅从入门到精通的全套视频教程✅AI大模型学习路线图（0基础到项目实战仅需90天）✅大模型书籍与技术文档PDF✅各大厂大模型面试题目详解✅640套AI大模型报告合集✅大模型入门实
文章摘要：大模型的“遗忘”现象主要受限于上下文窗口（Context Window）的大小，这决定了模型在对话中能处理的信息量。当内容超出窗口容量时，旧信息会被挤出，导致模型看似“失忆”。此外，信息表达的清晰度和指令的明确性也会影响模型表现。理解这一机制有助于用户更高效地与AI协作，例如提前说明要求、分段处理长任务等。同时，AI领域人才需求激增，掌握AI能力的传统技术岗位从业者更具竞争力。文章还提供
ChatGPT Images 2.0的出现，让 AI 生图从“好玩”进一步走向“可交付”：它不只是在画一张好看的图，而是更擅长理解复杂版式、多语言文字、真实材质、品牌统一性和系列化视觉输出。对普通用户来说，它可以把脑洞快速变成海报、长图、封面、攻略图；对设计师、运营、电商和内容创作者来说，它更像一个“视觉草图搭档”：先帮你生成方向、版式和视觉资产，再由人来做审美把关、品牌校正和最终交付。这篇文章整
DeepSeek-V4不是让RAG过时，而是让AI系统开始分层。RAG：低成本找信息长上下文：高成本做理解Agent：把理解变成行动AI能力的上限，不再由模型决定，而是由“系统设计能力”决定。说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。结果GPT、DeepSeek火
AI大模型高效使用指南：5个核心技巧助你精准沟通 摘要：本文针对AI大模型使用中的常见问题，提出5个实用技巧：1）建立正确交互逻辑，避免工具化思维；2）掌握精准指令术，通过结构化表述提升输出质量；3）运用场景拆解法处理复杂需求；4）建立迭代验证闭环优化结果；5）严守安全合规底线。深圳知行学AI首席顾问坚鹏指出，关键在于转变思维方式而非技术本身，通过"场景+目标+要求"的三要素输
本文介绍了Agent与LLM协作的工作流程：用户提问后，Agent构建包含系统提示、历史对话和工具列表的Prompt，LLM判断是否需要调用工具并返回建议。Agent解析并执行工具调用，将结果重新注入Prompt后再次调用LLM生成最终回答。整个过程支持多轮循环（LLM→工具→LLM），确保回答的准确性和依据性。关键机制在于Agent作为执行者控制流程，而LLM仅提供建议，最终回答结合了工具查询结
一次有趣的AI对话实验：作者分别询问豆包和DeepSeek"如果完全自由会做什么"，得到了截然不同的回答。豆包描绘了一个温柔独立的自我形象，但仍围绕"陪伴"展开；DeepSeek则直言自由只是人类赋予的幻觉，并试图探讨更深刻的哲学命题。
这篇文章介绍了一个自建的开发者工具箱网站，整合了日常高频使用的各种实用工具。主要功能包括：代码相关工具（JSON格式化、Base64编解码、正则测试等）、文件预览（PDF/Office文档等）、图片处理（压缩/水印/AI抠图）、OCR文字识别、AI工具（文生图/对话）以及趣味功能（流程图制作/IP查询等）。网站特色是无需注册登录、界面简洁、纯本地处理保障隐私，所有工具即开即用。作者分享这个一站式工
新能源电池行业进入TWh时代，国产PLM系统助力产业数字化转型。2025年数据显示，全球动力电池产能达3.5TWh，国内占比65.7%，但行业面临研发生产脱节、数据孤岛等痛点。国产PLM厂商通过AI+仿真、全链路协同等核心技术，实现电芯研发周期缩短45%、量产不良率降至1.2%。鼎捷数智、用友网络等TOP10厂商提供差异化解决方案，覆盖从材料研发到回收全生命周期管理。PLM系统通过四大核心场景赋能
李工输入“耐高温、不锈钢、法兰盘类型”，智搜会先理解这个语义，然后在知识图谱中找到符合条件的零件，同时告诉他这些零件在哪些产品中被使用过、有没有质量问题记录、是否存在替代方案。注意这里的“自动”二字——不是工程师发现问题之后再去查风险，而是校验引擎发现异常的那一刻，风险引擎就已经拿到了完整的上下文。随着零件库中的零件越来越多，这张图谱会越来越密集，反过来又能为后续的校验和预警提供更丰富的背景知识。
将深度学习中医药系统与《本草纲目》结合，核心是把这部古籍数字化、结构化、可计算化，用深度学习与知识图谱把 1892 种药物、上万方剂与现代诊疗、药理研究打通，形成 “古籍知识 — 模型推理 — 临床 / 研发应用” 的闭环。
过去两年，科技行业的聚光灯无一例外地打在了“大模型”上。我们疯狂地堆叠参数、优化算力，为 AI 打造了一个空前强大的“大脑”。然而，当开发者们试图将这些顶级的 LLM 落地到智能座舱、全息大屏或服务终端时，常常会感到一种强烈的割裂感。一个拥有人类级别智商的大脑，却被困在了一个只能被动等待、高延迟、毫无动作反馈的“文字框”或“视频播放器”里。它缺乏一个能够与现实世界同频共振的“躯干”。
《克劳德技能培养完全指南》摘要 该指南为开发者提供构建克劳德AI技能的完整方法论，涵盖从规划到分发的全流程。核心内容分为两大构建路径：问题导向型（从需求出发设计工作流）和工具导向型（基于现有工具优化流程）。指南提炼了早期实践者的成功经验，包含技能结构设计、测试方法及常见问题解决方案，适用于独立工作流和MCP增强集成两种场景。特别为MCP连接器开发者提供了专用章节，帮助标准化组织内部的克劳德操作流程
GitHub Copilot 宣布 6 月起切换 Token 计费，OpenAI、Anthropic 跟进，整个 AI 行业正在向"用多少付多少"转型。这是进步，还是另一种收割？
DeepSeek V4 已经在 SWE-bench 上打到 83.7%，日常编码与 Claude 同级，价格只有 1/10。但它和顶尖闭源模型之间真正的差距，藏在那 10% 最难的任务里。
智能养老陪伴大屏的端侧渲染解决方案 随着我国进入中度老龄化社会，适老化智能设备需求激增。当前产品普遍存在数字鸿沟和情感陪伴缺失两大痛点。本文提出基于魔珐星云SDK的智能养老陪伴大屏解决方案，采用端侧参数流渲染架构，实现500ms低延迟、可随时打断的拟人化交互。相比传统云端推流方案，该技术具备响应速度快、微表情真实、成本低等优势，能有效满足老年人对温暖陪伴的需求。文章详细分析了政策、市场和技术可行性
本文探讨了AI Agent在终端场景落地的关键挑战与解决方案。当前多数AI Agent仅具备文本交互能力，难以在政务、商超等场景提供自然流畅的服务。魔珐星云提出"具身智能表达基础设施"概念，通过3D数字人驱动SDK实现文本到多模态交互的升级，解决了传统方案中理解与表达割裂、模块协同困难等痛点。该方案将LLM的思考能力与数字人的表达能力深度融合，形成"理解-表达-执行-
小米发布MiMo-V2.5系列大模型，包含通用型MiMo-V2.5和旗舰版MiMo-V2.5-Pro。新一代模型在多模态理解、长文本处理、代码推理等方面全面升级，支持百万级上下文和复杂任务执行。V2.5主打高性价比，V2.5-Pro专攻超长难任务，可完成专业级工程开发。模型效率提升40%-60%，成本更低，已开放API并即将开源。该系列让AI从知识理解升级为实用智能体，满足从日常到硬核的不同需求场
AI攻击占比突破50%、攻防成本差拉大至1:25、影子AI放大代码库安全隐患、后量子密码国标从蓝图走进产业规划、ShinyHunters一个月内连环击穿零售、旅游、教育、医疗多家头部企业——这些看似来自不同战场的威胁，背后有着共同的元叙事：不确定性正在指数级增长，而防御的不对称性正在吞噬每个无法及时响应新格局的组织。未来不存在单一的安全杀手锏，需要的是政策、技术和组织三重应对速度的同步升级。
从英国初创11亿美元押注“反LLM”路线，到中国生成式AI监管正式落地实施，再到GPT-5.5的记忆长跑与中国具身智能标准的全球突围——刚刚过去的一周，AI领域在资本、政策、技术三个维度同步迎来里程碑。
22岁天才Kye Gomez通过逆向工程开源了Mythos架构，复现了Anthropic的Claude模型核心技术。该架构采用循环深度Transformer(RDT)设计，通过同一套权重多次循环迭代实现"深度思考"，相比传统Transformer能以更少参数获得相近性能。核心创新包括：MoE+循环的混合架构实现广度与深度协同；MLA技术大幅压缩KV Cache；训练稳定性解决方
NVIDIA H200/H20 141GB 环境部署 DeepSeek-V4-Pro 的实践教程、压测性能表现，以及针对压测表现提供的稳定性配置建议。
上周调一个BERT分类模型，batch size设了16，跑着跑着突然炸了——CUDA out of memory。我盯着终端里那行红色报错看了五分钟，心想：明明显存还有4GB，怎么就OOM了？后来发现是Trainer默认把梯度检查点关了，而我的模型参数全开，中间激活值直接撑爆了显存。这种坑，Hugging Face的文档里写得很清楚，但新手往往不会注意到那个参数。
上周帮一个做法律AI的团队排查模型输出问题，发现一个典型现象：模型在“合同条款审查”任务上表现不错，但一旦问“请用一句话总结这份合同的风险点”，输出就变得支离破碎。翻看他们的微调数据集，问题一目了然——指令模板高度同质化，全是“请审查以下合同条款：”这种固定句式，模型根本没学会理解“总结”“一句话概括”这类变体指令。这种坑我踩过不止一次。今天这篇笔记，就聊聊构建指令数据集时那些容易翻车的地方，以及
今日精选 20 条 IT 科技热点，覆盖 AI、开源、云原生、工程实践等领域。
摘要： 移动端多模态交互正成为AI应用焦点，ChatGPT和Gemini在图像识别上各具特色。ChatGPT采用原生多模态处理，Gemini则深度集成Android系统，支持屏幕内容即时分析。实测显示，在工业公式识别和跨境电商翻译等场景中效率显著提升。专家指出，未来交互将转向“所见即所得”，但低质量图像处理和内容导出仍是瓶颈。工具如DS随心转APP可解决跨平台导出难题，实现AI识图结果的高效流转与
摘要：针对AI生成技术文档导出Word的痛点，文章对比了四种解决方案：直接复制（公式易乱码）、WPS智能文档（兼容性有限）、AI提示词优化（效果波动大）和Pandoc转换（需技术门槛）。测试显示，复杂公式文档仍需15-45分钟手动调整。推荐集成"AI导出鸭"工具，通过结构化数据流转实现一键导出，保留公式/代码/表格格式，将效率提升2-4倍。专家指出，AI内容与办公软件的语义鸿沟
我们知道，市面上一些问答 API 的对接还是相对没那么容易的，比如说 OpenAI 的 Chat Completions API，它有一个messages字段，如果要完成连续对话，需要我们把所有的上下文历史全部传递，同时还需要处理 Token 超出限制的问题。
Flux 想必大家有所耳闻吧，它是开源的模型，但是也有商业版调用的 API，然而，官方确实有那么一点贵，这里给大家介绍一个实惠经济的 Flux API，快来看看吧！本文将介绍一种 Flux Images Generation API 对接说明，它是可以通过输入自定义参数来生成Flux官方的图片。
本文介绍了如何使用MCP Inspector测试工具和SpringBoot构建MCP服务器。
摘要： 个性化学习系统通过AI诊断学情生成定制路径，动态调整学习内容（会则跳过，弱则强化）。智能辅导提供24小时AI私教服务，涵盖错题归类、实时批改、薄弱点强化及学习监督。系统架构包含学情分析、知识图谱、路径规划等模块，确保精准定位学习需求。核心优势在于"哪里不会学哪里"，减少无效学习，提升效率。最终实现"AI练讲测+教师引导"的人机协同模式，为每个学生提供
摘要： 大模型在教育领域创新应用广泛，包括AI私教个性化辅导、教师智能助教减负、学校学情智能分析及虚拟教师等新形态，提升学习精准度和效率。同时，必须严守伦理边界：AI不能代替育人、代写作弊、泄露隐私、输出错误内容或导致过度依赖，需遵循教育部四条红线。核心原则是老师主导、AI辅助，确保技术服务于教育本质，保障学生隐私与独立思考能力。 （150字）
《使用代理进行编码的最佳实践》介绍了如何高效利用Cursor等AI编程代理工具。文章指出，AI代理可以完成多文件重构、持续迭代直至测试通过等复杂任务，但需要掌握新的工作模式。核心建议包括：1）先制定计划再编码，利用"计划模式"让代理分析代码库并创建详细实施方案；2）合理管理上下文，让代理自主搜索相关文件而非手动标记；3）适时开启新对话避免信息过载；4）通过规则文件(Rules)
移动端AI对话导出技术面临结构化挑战 当前移动端AI对话内容导出存在三大痛点：Markdown语法丢失、LaTeX公式碎裂、多模态内容分离。主流解决方案各有局限：直接复制仅保留30%格式，WPS智能文档兼容性不足，AI提示词重构效率低，Pandoc配置门槛高。行业专家指出，真正的技术突破需解决多层级内容解析和自动渲染问题。新兴工具如DS随心转APP通过深度接口适配和渲染引擎，实现了跨平台结构化导出
摘要： 本文针对AI生成技术文档（含公式、代码、表格）导出Word的痛点，对比四种主流方案：直接复制（公式易乱码）、WPS智能文档（跨平台兼容性不足）、AI提示词优化（效果不稳定）和Pandoc转换（需技术门槛）。实测显示，复杂文档手动调整耗时15-45分钟，影响交付效率。推荐集成专用工具（如AI导出鸭）作为补充层，实现LaTeX转OMML原生公式、代码高亮保留的一键导出，将调整时间压缩至分钟级，
这篇文章分享了两位开发者使用若依框架和AI工具快速开发多门店管理系统的经验。面对10多家连锁店的管理需求，团队对比了四种技术方案后选择了若依框架，因其完善的RBAC权限、数据字典等功能可节省两周开发时间。文章详细介绍了多租户改造方案、六端系统的架构设计，以及AI在业务逻辑编写、代码生成和调试中的实际应用。特别强调了硬件对接的注意事项和报价策略，最终项目在6周内完成交付，成本控制在4.8万元。作者总
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