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别再说“请返回 JSON“了!深度解析大模型结构化输出的工程契约

线上跑得好好的 LLM 接口,为什么时不时就把 JSON 弄崩?本文从"自然语言承诺不等于工程契约"出发,深度解析只靠 Prompt 写"请返回 JSON"会踩的五类翻车点,对比 JSON Mode、Structured Outputs、Function Calling 三大结构化支柱的本质差异,并讲清楚一个关键认知:Function Calling 并不代表模型执行了代码

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#json#人工智能#python
别再按固定间隔截帧了:claude-real-video 让任意大模型真正“看懂”视频

把 YouTube 链接贴进 ChatGPT,它读的是字幕不是画面;Claude 干脆不接受视频;Gemini 虽能看视频却要按固定间隔采样帧再上传云端。本文拆解开源工具 claude-real-video 如何用场景切换检测 + 滑动窗口像素去重 + Whisper 本地转录,让任意大模型基于画面而非字幕真正“看懂”视频,并给出 CLI 与 Python API 完整用法、--scene/--d

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#音视频#python#人工智能
别再用截图驱动浏览器了:阿里开源 Page Agent 用 DOM 脱水让大模型直接操作网页

让大模型操作网页,非得开无头浏览器、截图喂多模态模型吗?阿里开源的 Page Agent 走了一条反常识的路:它是一个嵌进网页的纯 JS 客户端库,用 DOM 脱水把页面压成 FlatDomTree 文本,让纯文本模型就能精准点击、填表,无需截图、无需多模态、无需独立后端。本文拆解 DOM 脱水原理与执行循环,给出 CDN 一行接入与 NPM 工程化代码,对比 Playwright / Puppe

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#python#人工智能#typescript
最先被机器人“抢饭碗“的快递员,反而成了机器人的工程师

被 AI 改写命运的方式有两种,一种是被动等它来,一种是主动凑上去成为它的一部分。前者叫下岗,后者叫转岗。差距不在能力,在动身的早晚。

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#机器人
宇树上市第一天:开盘暴赚47万的都跑了,追高的人已经亏了

宇树上市这件事本身值得骄傲:一家杭州公司,用十年时间把人形机器人卖到全球第一,还把它送上了 A 股。这是中国硬科技的实打实成绩。但骄傲归骄傲,钱包归钱包。开盘冲进去的人和开盘清仓的人,同一天做出了完全相反的选择——前者赌情绪延续,后者兑现稀缺红利。看好一个赛道,和在任何价位买它的股票,是两件完全不同的事。

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#人工智能
你用 Claude 写的字,正在自带隐形章

水印这件事,方向几乎不可逆:欧盟 8 月 2 日已经生效,约 190 家签署方落笔,Anthropic 是目前把原理讲得最透的一家。往后,"这段字是不是 AI 写的"会从一个玄学问题,变成一个技术问题。可以不看这篇文章,但最好记住这个变化:AI 写的字,正在获得"被认出来"的能力——往后署自己的名之前,你得想清楚哪些字真是你的。值得转给那个总让 AI 代写还理直气壮的朋友——不是吓他,是检测工具已

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#人工智能#机器学习
你用 Claude 写的字,正在自带隐形章

水印这件事,方向几乎不可逆:欧盟 8 月 2 日已经生效,约 190 家签署方落笔,Anthropic 是目前把原理讲得最透的一家。往后,"这段字是不是 AI 写的"会从一个玄学问题,变成一个技术问题。可以不看这篇文章,但最好记住这个变化:AI 写的字,正在获得"被认出来"的能力——往后署自己的名之前,你得想清楚哪些字真是你的。值得转给那个总让 AI 代写还理直气壮的朋友——不是吓他,是检测工具已

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#人工智能#机器学习
你用 Claude 写的字,正在自带隐形章

水印这件事,方向几乎不可逆:欧盟 8 月 2 日已经生效,约 190 家签署方落笔,Anthropic 是目前把原理讲得最透的一家。往后,"这段字是不是 AI 写的"会从一个玄学问题,变成一个技术问题。可以不看这篇文章,但最好记住这个变化:AI 写的字,正在获得"被认出来"的能力——往后署自己的名之前,你得想清楚哪些字真是你的。值得转给那个总让 AI 代写还理直气壮的朋友——不是吓他,是检测工具已

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#人工智能#机器学习
写死流程还是放手决策?一文讲透 AI Workflow 与 Agent 的选型逻辑

做 AI 应用时,"写死流程"还是"交给 Agent 自主决策"是高频架构难题。本文以"执行路径能否提前确定"为核心标准,拆解 Workflow 固定 DAG 与 Agent 自主决策的本质区别,覆盖混合模式设计、LangGraph 与 Spring AI Alibaba Graph 代码对比、成本与延迟权衡,并附选型决策函数和场景速查清单。

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#人工智能#大数据
别再让 Agent 各说各话了:多智能体 A2A 协议与 Orchestrator-Subagent 编排实战

多个 Agent 用自然语言互相讨论来协作,跑着跑着就信息丢失、幻觉越传越真、对"完成"的定义各执一词、token 还指数爆炸。本文用 A2A 结构化协议(任务卡 / 结果卡 / 状态机)加 Orchestrator-Subagent 编排模式,把多智能体协作从"各说各话"改成"按契约交接",并附一套 Python 3.10 + Pydantic v2 的可运行多智能体编排 Demo(含上下文隔离

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#人工智能#python#后端
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