效率党必看！扣子、Dify、N8N 深度测评，这篇让你少走 90% 弯路

Qwen-2.5、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 核心区别

ChatGPT 模型原理（看这篇文章就够了）

场景：web应用A、微服务B，用户触发使用web应用A，A调用B，需要链路追踪查看问题。1、拦截器 UrlInterceptor新增对上游服务请求的解析。2、logback-spring.xml 修改格式。3、logback-spring.xml 修改格式。1、新增切面 LogAspect。2、新增切面 LogAspect。3、设置请求头 traceId。

容器不断重启 排查

架构优势劣势典型场景单体简单、快速开发难扩展、维护成本高小型工具类应用微服务灵活、技术多样性运维复杂、调试困难大型复杂系统（如电商）分布式高可用、高性能网络延迟、数据一致性难高并发业务（如支付系统）Serverless零运维、按需付费冷启动、状态管理难短期任务/突发流量（如API）开杂货铺→选单体：小本生意，省心省力。做连锁店→选微服务：业务复杂，分而治之。建银行网→选分布式：全球用户，稳定第一。

整体理解下来，这种能力的进化，就像人类从钻木取火到掌握电磁炉技术，需要数据燃料、算法容器、算力火焰的三重结合。未来的突破可能在「世界模型」构建——让AI不仅会做菜，还能理解整个厨房生态的运行规律。：不是简单复现菜谱，而是通过分析食材关系（普通系统：匹配「转账」「账号」等关键词。结合患者过敏史、药品库存推荐最优方案。分析体温38.5℃+咽痛→推测流感。预测并发症风险并制定预防策略。），他能根据冰箱里

简化理解如何让大模型保持最新知识并避免灾难性遗忘？

一文讲清楚大模型Transformer架构结构及设计思路

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