前天也就是4月16号深夜，JetBrains终于发布了2025版本的IDEA，这次官方更新动作很大，就连主页的UI和内容都有变动：注意看左侧的两个插图，其中的意思不言而喻了吧：JetBrains的AI大时代来了！接下来让我们一起来看下都有哪些重大更新吧！额，这个对我来说作用不大，因为我都是用快捷键！！！

生成式人工智能或 Gen AI 是人工智能的一个分支，专注于生成内容。它可以针对给定的提示生成文本、图像、代码、音频、视频等内容。Gen AI 根据从大型数据集中学习到的模式生成内容。Gen AI 在不同领域有各种应用。文本生成是 Gen AI 的关键应用之一。文本生成图像生成视频生成代码生成音乐和音频生成3D 模型生成人工智能聊天机器人人工智能写作和设计工具。

大家好，这里是！大家总说模型会。很多开发者遇到过这种情况：新模型明明更强，但接入后效果不升反降，甚至用户还嫌弃。比如当 Cursor 第一次接入 GPT-5 时，网上一度骂声一片，直到官方和 OpenAI 一起做了 Prompt 调优，体验才逐渐反转。结论很简单：👉 模型升级时，，必然卡壳。下面从三个角度聊聊，为什么 Prompt 不能一招鲜吃遍天。

简单来说，可以理解 LangChain 相当于开源版的GPT插件，它提供了丰富的大语言模型工具，支持在开源模型的基础上快速增强模型的能力。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。理解了上面的这些核心概念之后，你就可以利用 LangChain 的强大功能来构建适应性强、高效且能够处理复杂用例的高级语言模型应用程序。整个过程基本

Python 自动化可以节省您的时间、减少错误并让您专注于真正重要的事情。

你可能会想到我们可以利用这些停车场的历史数据，建立一个人工智能的预测模型，在推荐停车位的时候，不单单考虑到附近停车场的剩余停车位和用户与停车场的相邻距离，还能将预测模型应用在推荐里，看看未来的一段时间内这个停车场是否有可能会被停满了。比如说，批处理层的每个任务都需要1个小时才能完成，而在这1个小时里，我们是无法获取批处理层中最新任务给出的数据视图的。时间长达几周或者的几个月的数据，我们可以结合批处

大家好，这里是！点击上方关注，添加“”，一起学习大厂前沿架构！测试 API 的需求经常会突然出现。探针与探针错误所在，传统的探针测试方法已失效。同时，构建过程缓慢且庞大，难以隔离单个API进行故障修复。技术人员需要精细的工具来诊断问题并实施修复。然而，在选择这些工具时，“愿望清单”式的方法往往会最终导致公司一无所获，只能自行开发定制工具，或者购买一个表面上功能齐全但实际效果不佳的工具。不要试图用一

大家好，这里是！点击上方关注，添加“”，一起学习大厂前沿架构！嗨，又是我！在过去的几天里，我一直在测试多种在本地使用 LLM 的方法，到目前为止，Ollama 是用于设置快速环境以测试代码和功能的最佳工具（忽略 UI 和其他 QoL 方面）。我以前尝试过和其他工具，但当目标只是设置一个运行模型以连接API（在带有 WSL 的 Windows 上）时，它们似乎过于臃肿。Ollama 提供了极其直接的

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