Component：适用于 “自定义类” 的自动注册，当开发的是自己项目中的类（如 UserService、OrderRepository），且这些类的初始化逻辑简单（无复杂参数、无需调用第三方 API）时，使用 @Component（或其衍生注解）+ 组件扫描，能让 Spring 自动完成 Bean 注册，减少手动配置代码。在使用@Bean注解注入的时候，推荐搭配@Configuration使用

在 B 端研发过程中，产品原型在产品需求文档中起着重要的作用。然而，在实际的开发过程中，我们发现了一些问题。首先，在需求评审阶段，有些产品需求文档可能缺少原型或者原型与研发团队的规范不一致，这需要研发同学与产品同学沟通补充原型图或者按照研发团队的规范进行绘制，这增加了产品同学和研发团队之间的沟通成本以及增加了产品同学的学习成本。其次，在业务验收阶段，开发的页面或效果可能不符合业务侧的期望，这又需要

OpenTiny NEXT 智能前端开发解决方案以生成式 UI + WebMCP 两大核心技术为依托，构建一个从后端服务、开发工具到前端 UI 完整的智能产品族。WebAgent: 连接 Agent 智能体与企业应用内置的 MCP 服务的手臂。NEXT-SDKs: 提供跨前端框架、高可扩展的企业应用智能化开发工具库。TinyEngine NEXT: 可生成 "智能" 应用的智能低代码引擎。Tiny

通过机器学习工程实现的自我改进轨迹，是由更优的算法、更纯净的数据和更高效率的内存使用驱动的 ------ 即训练阶段的自我改进（training-time self-improvement）。总体而言，两者的规划方向基本一致。Linear MCP 真是天赐神器 ------ 这无疑是我用过最实用的工具之一。这说明我们不应仅依赖模型自主选择，而应通过预提交钩子（pre-commit hooks）等机

目标: 推导损失函数 � 相对于LoRA可训练参数矩阵 � 和 � 的梯度,即 ���� 与 ����。核心方程: 模型某一层的前向传播可表示为:ℎ=�0�+���变量维度定义损失函数 �: 标量输入向量 �∈��×1输出向量 ℎ∈��×1可训练矩阵 �∈��×�可训练矩阵 �∈��×�已知条件: 根据反向传播算法,我们假定从后续层计算得到的、损失函数 � 对本层输出 ℎ 的梯度 ���ℎ 是已知

通过今天的分析，我们对Spring AI项目的整体结构和各个核心模块有了初步的了解。在后续的文章中，我们将深入探讨如何在项目中集成不同的人工智能模型，并结合实际代码示例，带领大家一步步完成从依赖配置到接口封装的具体操作。希望通过这些内容，能够帮助开发者更高效地使用Spring AI，加速智能应用的开发进程。敬请关注接下来的系列文章，我将持续为大家提供更详细的技术解读与实践指导。