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昨晚,Kimi K2.6 终于和 ChatGPT 坐到同一张桌子上

国产开源AI模型KimiK2.6实现重大突破,在代码能力、长程执行等核心指标上与GPT-5.4、ClaudeOpus4.6等国际顶级模型同台竞技。其AgentSwarm系统可调度300个sub-agents,13小时完成4000行代码修改,将金融系统吞吐量提升185%。这不仅标志着国产AI首次跻身世界第一梯队,更意味着开源模型从"廉价替代品"升级为真正的生产力工具。虽然595G

#人工智能#python
【手搓 AI Agent 从 0 到 1】第十二课:遥测——给 Agent 装上“飞行记录仪“

文章摘要: 本文介绍了构建Agent运行时观测系统的关键要素,聚焦于结构化日志、Span追踪和Metrics指标三大核心概念。通过对比传统print调试与结构化日志的优劣,文章指出JSON日志在可搜索性、可解析性和机器可读性上的优势。Span记录了单个操作细节,Trace则串联完整交互流程,配合Metrics提供的聚合统计数据(如成功率、延迟等),共同构成了"运行时可观测性"体

#人工智能#python#数据结构
79%的企业在用AI Agent,但只有2%规模化落地——问题出在哪?

79% 的企业在"用"AI Agent,2% 真正规模化落地——这个数据反差,不是AI的失败,恰恰说明AI Agent已经从"概念期"进入了"落地阵痛期"。互联网:2000年泡沫破裂 → 2003年开始真正改变世界云计算:2008年人人都在谈 → 2015年才真正成为基础设施AI Agent:2026年,我们正站在这个转折点上2% 的企业已经跑到前面。剩下的大多数企业,还会在未来一两年里继续试错、

#人工智能#python
英伟达中国份额归零:“不是中国不用,是卖不进来“

出口管制刀刀见骨,结果却像个黑色幽默——被封死的企业苦不堪言,被"保护"的对手反而借势崛起。DeepSeek V4 对华为昇腾950系列的适配,让"国产大模型 + 国产算力"的闭环变得更清晰。华为昇腾 + DeepSeek 这类组合,已经可以覆盖一部分企业AI真实场景——。但——数据不出境、供应不受制于人——这个价值,在2026年,已经很难用钱衡量。生态还不如CUDA成熟,但在一部分场景里,已经能

#人工智能#大数据#百度
英伟达中国份额归零:“不是中国不用,是卖不进来“

出口管制刀刀见骨,结果却像个黑色幽默——被封死的企业苦不堪言,被"保护"的对手反而借势崛起。DeepSeek V4 对华为昇腾950系列的适配,让"国产大模型 + 国产算力"的闭环变得更清晰。华为昇腾 + DeepSeek 这类组合,已经可以覆盖一部分企业AI真实场景——。但——数据不出境、供应不受制于人——这个价值,在2026年,已经很难用钱衡量。生态还不如CUDA成熟,但在一部分场景里,已经能

#人工智能#大数据#百度
英伟达中国份额归零:“不是中国不用,是卖不进来“

出口管制刀刀见骨,结果却像个黑色幽默——被封死的企业苦不堪言,被"保护"的对手反而借势崛起。DeepSeek V4 对华为昇腾950系列的适配,让"国产大模型 + 国产算力"的闭环变得更清晰。华为昇腾 + DeepSeek 这类组合,已经可以覆盖一部分企业AI真实场景——。但——数据不出境、供应不受制于人——这个价值,在2026年,已经很难用钱衡量。生态还不如CUDA成熟,但在一部分场景里,已经能

#人工智能#大数据#百度
英伟达中国份额归零:“不是中国不用,是卖不进来“

出口管制刀刀见骨,结果却像个黑色幽默——被封死的企业苦不堪言,被"保护"的对手反而借势崛起。DeepSeek V4 对华为昇腾950系列的适配,让"国产大模型 + 国产算力"的闭环变得更清晰。华为昇腾 + DeepSeek 这类组合,已经可以覆盖一部分企业AI真实场景——。但——数据不出境、供应不受制于人——这个价值,在2026年,已经很难用钱衡量。生态还不如CUDA成熟,但在一部分场景里,已经能

#人工智能#大数据#百度
59K星项目 claude-mem:让 AI 拥有永久记忆,告别“每次都要重新教“

摘要: Claude-mem是一款解决AI对话记忆问题的开源工具(GitHub 59K星),通过自动记录并压缩Claude的交互历史,实现长期记忆功能。其核心原理是:1)后台监听对话内容;2)用AI将原始数据压缩10-100倍成摘要;3)按需精准调取记忆。安装仅需两行命令,支持本地存储和隐私保护,能显著提升开发效率(如自动记住项目背景)。特色功能包括自然语言搜索记忆、可视化面板和无限续航模式。不足

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#人工智能
第 2 篇:第一次让 opencode 读懂一个项目

本文介绍了如何正确使用AI编程工具opencode接管开源项目的关键步骤。重点强调不应直接让AI写代码,而应先让它全面理解项目。具体方法包括:进入项目根目录启动opencode、通过结构化提示词引导AI阅读README和技术栈、验证AI是否真正理解项目结构,最后让AI将项目理解沉淀为文档(AGENTS.md等)。文章提供了详细的提示词模板和验证标准,指出先建立完整项目认知能显著提升后续开发效率。

#python#人工智能
从小红书评论区挖需求:我准备用 opencode 写一个 Chrome 插件

这篇文章探讨了如何通过小红书评论区挖掘用户真实痛点和产品需求。作者计划开发一个Chrome插件,通过采集评论区数据并导出为JSON文件,再利用AI分析提炼潜在需求。文章分析了四种典型评论类型(抱怨型、求助型、对比型、场景补充型)背后隐藏的产品机会,并详细说明了插件的MVP功能设计,包括评论采集、懒加载处理、去重和JSON导出等核心功能。作者强调该工具旨在合规地辅助产品调研,而非破解平台机制,最终目

#chrome#前端#javascript
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