前段时间把博客迁到了腾讯云，感觉非常棒，再也不怕网站打开速度慢，再也不怕被人DDOS，再也不怕服务商跑路了……有朋友问我是怎么在腾讯云上做博客的，专门为他写一个指引，希望对大家也有帮助。当然博客好建，难于坚持更新啊！！！注册腾讯云注册腾讯云最好只要有个QQ号即可，访问 腾讯云 免费体验馆 ，点击 云服务器 - 入门型 - 免费体验 有可能会提示你先注册为腾讯云用户注册一下，新用户会送你一堆礼包，呵

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文来自腾讯云技术沙龙，本次沙龙主题为Serverless架构开发与SCF部署实践卢萌凯：毕业于东南大学，曾就职于华为，熟悉云行业解决方案。目前负责腾讯云中间件产品及无服务器云函数的技术架构打造，帮助用户完成方案设计，对云端存储产品的使用难点有独到见解。大家好。我是腾讯云中间件及无服务器云函数架构师。我今天介...

关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇AI Infra科普、入门或者进阶 ～～ 不到 5 万字，带你融会贯通理解大模型的数学、算法、硬件到系统工程。任何问题欢迎沟通交流。可怕，我竟然有点认同这句话。当然大概率是因为姚顺宇太懂AI了，而我则是因为无知者无畏。不过仔细想想，大模型推理中的数学逻辑确实不复杂，很多原理只需要高中数学知识就能看懂。但是为什么像 vLLM 这种推理系统这么复杂呢？本文将拆

网络文章文本的 skill，昨天我实现了之后也就开始好奇起 Skills 的底层原理了——相比起各种花里胡哨的 agrnt 应用，我一直以来都很对大模型在纯粹的 HTTP 交互层面是如何交互的更感兴趣。Skill 的全部"魔法"都发生在 system prompt 的措辞和 SKILL.md 文件的编写质量上——本质上是一种 prompt engineering + 文件系统的组合。但是各种天花乱

在最小可行版本的实现中，在 Web 上访问 WebAssembly 的唯一方法是通过显式的 JavaScript API 调用，而在 ES6 标准中，WebAssembly 也可以直接从<script type='module'>的 HTML 标签加载和运行。2018年初，Figma 的估值才刚刚过1亿美元，还仅仅是一个小众设计工具，到了2021年，Figma 估值暴涨100倍来到了100亿美元，

Claude Code选择了最简单直接的方案——每次搜索都是实时执行，不依赖任何预构建的索引。就像银行的流水账——每笔交易都是独立的、不可变的，但累加起来就是你的账户余额。向量搜索失败时，调试是噩梦——是嵌入质量？他用了一个绝妙的比喻：“我们需要某种方式把程序连接起来，就像花园里的水管——当需要以另一种方式处理数据时，只需拧上另一段管子。这就是为什么现代的大数据处理框架（MapReduce、Spa

这里主观臆断可能会有个小小的隐患，目前评测说V3.2的效果不亚于V3.1，但实际上双方的训练语料完全一致，特别后训练过程是一样的，但是验证只验证了同样的评测指标，缺少一个“都不擅长领域”的评测。DeepSeek依旧保持了不让程序猿们安心过长假的优良传统，在十一长假之前推出了DeepSeek-V3.2报告，之前一直在跟进DeepSeek的加速技术，第一时间看了报告，不长就6页纸，优化点也不多，本来想

这个数据集题目偏理论、抽象推理，主要测试模型的“通用智能”，被认为是AI难以解决的问题，但是在Gemini 3 Pro （不使用搜索、代码执行工具）上优势非常明显，领先 GPT-5.1 一档，几乎是 Claude 4.5 的三倍。而在常规的数学测试集上AIME，Gemini 3 Pro 是当今数学推理最强的通用模型（不算专精数学的 NMAX），如果直接可以用代码执行，直接达到了夸张的100%。总结

Context Engineering：狭义的上下文工程特指提示词Prompt的工程实现（如Rules、Claude.md以及AGENTS.md等），而广义上的上下文工程其实也包含LLM使用外部工具这部分（比如Skills，它是工具与提示词结合的典范）。毫无疑问，当前极简版的AI Agent框架在程序健壮性、安全性、功能性（如流式输出）以及优雅性（如Tools注册）都有很大改进空间，但是不容否认的

Y开发同学听说Coding Agent辅助项目代码开发很方便，于是挂上整个代码仓库就开始了AI Coding，但是业务代码往往有很多的代码依赖，AI上下文没那么大，并不是真的把你的代码仓库都读进去了，那在缺失代码依赖信息的情况下你是不能指望AI写出满意的代码的。但当用于完整项目中时就一言难尽了，早期我用cursor最常遇到的是AI"小题大作"，直接往项目里各种新增脚本，新增大量的代码，有被无语到，