这个春节，《哪吒之魔童闹海》有多火不用我多说了吧，看今天的消息，最终票房甚至有可能突破100亿！片中东海龙王敖光的造型，真的帅出了新高度。不过你们可能不知道，这个让观众高呼"龙爹天花板"的角色敖光，差点就变成了另一个模样。导演饺子在采访里也是一脸无奈地说：“当时脑子是真的进水了。团队一开始就陷入了一个特别传统的思维定式，龙王嘛，不就该是那种威严霸气，白发苍苍的形象吗…所以初版敖光参照1992年《鹿

随着春招季节的悄然临近，人力资源市场动态成为社会关注的焦点。根据智联招聘最新发布的数据表明，今年春季招聘活动中，与鸿蒙相关的职位需求相较去年同期增长了接近三倍，这一强劲势头引发了广泛的热议。基于开源鸿蒙技术打造的HarmonyOS NEXT鸿蒙星河版将在今年秋季与广大用户正式见面。此举不仅为鸿蒙生态体系的发展注入了崭新的动力，也进一步催化了市场对企业鸿蒙人才的急切需求。进入春节假期后的首周，与鸿蒙

上下文工程是构建高效AI智能体的关键方法论，因大模型存在上下文衰减和注意力预算限制。核心策略是使用最少但信息量高的token，包括即时上下文检索、压缩和结构化笔记应对长周期任务。文章详细介绍了上下文与提示工程的区别、高效上下文的结构、自主检索方法，以及通过压缩、结构化笔记和子智能体架构解决上下文污染问题。即使模型能力提升，将上下文视为有限资源仍是构建可靠智能体的核心。

AI技术全面赋能就业服务，通过简历优化、岗位精准匹配和面试模拟等功能提升求职效率。文章介绍了国家级、政府级、高校级及市场化平台的AI就业工具，提醒用户注意信息甄别与隐私保护，明确AI仅为辅助工具。各地正通过AI技术构建"技术+服务"新生态，解决信息不对称问题，助力毕业生高质量就业。

文章探讨了大模型本地部署中的协议标准和推理框架兼容性问题。不同推理引擎对模型协议支持程度各异，导致部署时面临诸多挑战。开发者需根据需求选择合适的框架，如ollama、vLLM等，并考虑API功能、参数支持及并发能力。自定义API封装虽提供更强定制性，但增加了维护难度。特别值得注意的是，推理框架对模型功能（如思考模式）的支持可能不完整，影响实际应用。因此，企业应选择社区活跃、功能完善的推理框架，而非

本文详细介绍如何使用RAG技术构建问答聊天机器人，涵盖索引（加载、切分、存储）和检索与生成两大核心环节，分别讲解RAG Agent和RAG Chain两种实现方式。通过LangChain框架，将非结构化文本数据转化为可检索的向量数据库，结合LLM实现智能问答，适合零基础学习者快速上手大模型应用开发。

在设计领域，字体设计一直占据着举足轻重的地位。如今，借助Stable Diffusion这一强大工具，字体设计迎来了全新的变革。本文将深入探讨Stable Diffusion如何赋能字体设计，为设计师们带来前所未有的创意空间和高效工具。通过简单的操作和丰富的参数设置，Stable Diffusion能够将普通字体转化为充满魔幻和独特风格的艺术字体。设计师可以随心所欲地调整字体的外观和氛围，创造出炫

本文是一份全面的大模型应用开发面试资料，重点介绍了LangChain和LlamaIndex两大框架的核心概念与应用。详细解释了LangChain的六大核心组件、LCEL优势、Agent执行流程及RAG实现方法，同时对比了LlamaIndex作为数据层专家的特点。文档还涵盖了文档切分策略、RAG效果评估及ReAct框架实现等实用技术，为开发者提供构建大模型应用的完整知识体系和面试准备指南。

随着AI技术从"对话"转向"驾驭"和"构建"，2026年的核心竞争力将属于能够整合模型、数据与工作流的"智能编排者"。文章详细介绍了九大核心AI技能：精准交互与多模态理解、RAG与微调、自动化与智能体、AI视频生成、AI工具栈组合、LLM评估与管理等。掌握这些技能，能让人们从单纯的AI使用者转变为智能系统的构建者，在AI时代掌握主动权，成为定义未来的创造者。

随着大模型应用普及，企业本地部署需求增加，高性能部署框架选择成为关键。本文对比了Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang和DeepSpeed七大主流框架的技术架构、优缺点及适用场景，并根据个人开发、企业高并发、边缘计算和分布式需求提供了选型建议。合理选择框架并优化参数，可最大化发挥大模型性能潜力。