在大模型（LLM）成为企业AI应用核心引擎的今天，提示工程（Prompt Engineering）已从“技巧性操作”升级为“系统性工程”。很多团队仍依赖“试错法”设计提示：要么提示太模糊导致结果不可控，要么太冗长增加成本，要么无法适配复杂场景（如多轮对话、领域特定任务）。作为提示工程架构师，我们需要的不是“灵光一现的好提示”，而是可复制、可规模化、可迭代的提示生成策略。本文将从架构师视角，拆解从需

在大模型（LLM）成为企业AI应用核心引擎的今天，提示工程（Prompt Engineering）已从“技巧性操作”升级为“系统性工程”。很多团队仍依赖“试错法”设计提示：要么提示太模糊导致结果不可控，要么太冗长增加成本，要么无法适配复杂场景（如多轮对话、领域特定任务）。作为提示工程架构师，我们需要的不是“灵光一现的好提示”，而是可复制、可规模化、可迭代的提示生成策略。本文将从架构师视角，拆解从需

在Kubernetes的世界里，"有状态应用"的持久化存储一直是开发者和运维人员面临的核心挑战之一。本文将深入剖析Kubernetes存储模型的三大支柱——PersistentVolume(PV)、PersistentVolumeClaim(PVC)和StorageClass，揭示它们如何协同工作以解决容器环境中的数据持久化难题。通过生动的类比、详细的代码示例和实际应用场景分析，我们将从基础概念到

在Kubernetes的世界里，"有状态应用"的持久化存储一直是开发者和运维人员面临的核心挑战之一。本文将深入剖析Kubernetes存储模型的三大支柱——PersistentVolume(PV)、PersistentVolumeClaim(PVC)和StorageClass，揭示它们如何协同工作以解决容器环境中的数据持久化难题。通过生动的类比、详细的代码示例和实际应用场景分析，我们将从基础概念到

模型能力固然重要，但"如何提问"（即提示工程）同样决定了AI能发挥出多少实力。就像同样一台电脑，会用的人能让它完成复杂任务，不会用的人只能打字上网。本文的目的是带你回顾2023年提示工程领域的5座里程碑式论文，理解它们如何解决了AI"不会分步思考"“容易一根筋”“不爱用工具”“知错不改”"对齐人类偏好成本高"等关键问题，以及这些突破如何让AI在数学推理、创意写作、编程调试等任务上达到新高度。基础铺

模型能力固然重要，但"如何提问"（即提示工程）同样决定了AI能发挥出多少实力。就像同样一台电脑，会用的人能让它完成复杂任务，不会用的人只能打字上网。本文的目的是带你回顾2023年提示工程领域的5座里程碑式论文，理解它们如何解决了AI"不会分步思考"“容易一根筋”“不爱用工具”“知错不改”"对齐人类偏好成本高"等关键问题，以及这些突破如何让AI在数学推理、创意写作、编程调试等任务上达到新高度。基础铺

大规模多模态AI（如GPT-4V、Gemini）已成为通用人工智能的核心载体，但模态异质性（文本/图像/音频的表示差异）与推理复杂度（O(n²)注意力、TB级特征处理）的矛盾，成为落地的关键瓶颈。本文从架构师视角出发，系统拆解多模态推理的第一性原理（异质信息的统一表示+高效计算），提出6种融合策略与加速技术深度绑定的方案——覆盖早期融合、跨模态注意力、动态融合等核心范式，结合算子级优化、量化、分布

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AI（尤其是机器学习）的核心能力是从数据中学习规律，并用规律预测未来。归因分析（Why）：找出导致结果的核心原因（比如“复购率下降是因为最近30天没买过的用户占比涨了10%”）；群体画像（Who）：把用户分成不同的群体（比如“高频高客单价的忠诚用户”“只买促销品的价格敏感用户”）；预测未来（What Next）：预判用户的下一步行为（比如“这个用户下个月复购的概率是85%”“那个用户下周流失的概率

作为Apache Doris（一款高性能MPP分析型数据库）的用户，你是否曾为手动部署集群时的配置错误头疼？是否因故障发现滞后导致业务中断焦虑？或是在大促前熬夜手动扩容时怀疑人生？本文将带你走进Doris自动化运维的世界：从手动运维的痛点出发，用“餐厅管理”的生活化比喻拆解Doris架构与自动化核心概念；通过可落地的技术方案（Ansible部署、Prometheus监控、Python自动扩缩容脚本