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Windows 11 使用 openspec-cn 初始化 Codex 项目失败?PowerShell 执行策略报错完整解决教程

最近在 Windows 11 上使用初始化项目时,很多人会遇到一个非常典型的问题:命令明明已经安装好了,但一执行就报红,而且错误信息里出现了无法加载文件等字样。openspec-cn : 无法加载文件 C:\Users\evan\AppData\Roaming\npm\openspec-cn.ps1,因为在此系统上禁止运行脚本。有关详细信息,请参阅 https://go.microsoft.com

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#windows#人工智能
大模型数据飞轮核心技术一篇讲透:原理、架构、企业级案例与2026最全实践指南

大模型数据飞轮核心技术解析与实践指南 本文系统剖析了大模型时代的数据飞轮技术体系,通过四大典型场景揭示了当前AI应用面临的核心困境:模型性能衰退、迭代周期过长、场景适配性差和成本失控问题。数据飞轮作为解决方案,通过"数据-模型-用户-反馈"的正向循环机制实现自我增强。 文章详细阐述了数据飞轮的四大构建层次(业务闭环、数据采集、模型训练和在线推理)和MAPE控制循环(监控、分析、

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#架构#人工智能#python
面试官:“OpenAI 协议通用,你的价值在哪?” 我:“极端故障谁处理?

流式调用基于一个叫 SSE(Server-Sent Events,服务端推送事件)的协议。不需要深入了解 SSE 的所有细节,只要理解它的核心思想就行。普通的 HTTP 请求是一问一答的模式:客户端发一个请求,服务端返回一个完整的响应,然后连接就关闭了。SSE 不一样:客户端发出请求后,服务端不会一次性返回所有内容然后关闭连接,而是保持连接打开,持续地往客户端推送数据块。每个数据块是一行文本,以开

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#网络协议#python
投资人说:“Claude Code 源码都解析透了,技术壁垒没了,你们的护城河在哪?” 我:“既然报告里啥都有,那为什么你投的那家‘完全复刻’团队,连个 Token 成本都降不下来,还得花大价钱来挖我

AI Agent 90% 的工作量都在"AI"之外。512,000 行代码的分布:├── 模型调用 & API 通信 ~5%├── 工具系统 & 权限管理 ~25%├── 上下文工程 & 压缩 ~15%├── UI/UX & 终端渲染 ~20%├── 生态集成 & 扩展 ~15%├── 会话管理 & 持久化 ~10%└── 遥测 & 监控 & 安全 ~10%信任工程:如何让 AI 在真实环境中安全

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#arcgis
面试官:“从 GPT-1 到 4,核心突破是?” 我:“不知道。” 面试官:“你可以走了。”

大白话:模型不只是输出文字,还能输出结构化的 JSON 告诉我“我要调用的 API 是哪一个,参数是什么”,从而让你连接外部工具执行实际操作。GPT-2 拿了 15 亿参数(当时巨大),发现“什么都不改,只是把模型和数据怼上去”,就能 zero-shot 完成很多任务。大白话:不给模型更新权重,而是直接在输入里塞几个“问题-答案”的例子,模型看过例子后,瞬间就能模仿着给出新答案。输入可以是图+文,

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#人工智能
一文带你说明gemini长上下文

例如,使用 Gemini Flash 时,每个请求的输入 / 输出费用比标准输入 / 输出费用低约 4 倍,因此如果用户与其数据进行足够多的聊天,便可为作为开发者的您节省大量费用。是长上下文模型发掘的最独特功能之一。研究表明,采用常见的“单样本”或“多样本”示例模式,在其中向模型提供一个或几个任务示例,然后扩展到多达数百个、数千个甚至数十万个示例,这可能形成全新的模型功能。在大多数情况下,尤其是当

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#人工智能#AIGC
团队代码风格五花八门?我用TRAE规则一键统一,效率翻倍!

你可以通过制定规则来规范 AI 在 TRAE 内的行为,包括代码风格、语言与框架、交互方式等,使 AI 的输出更符合你的个人偏好和项目要求。

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#人工智能
别再说AI编程就是Vibe Coding了,Agentic Engineering才是未来

文章摘要: AI编程正从"Vibe Coding"(氛围编程)向"Agentic Engineering"(智能体工程)演进。初期Vibe Coding虽提高效率,但导致代码质量下降、安全漏洞激增,维护成本高昂。2026年,Andrej Karpathy提出Agentic Engineering新范式,将开发者角色转变为"工程总监",通过

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#人工智能
LangChain 的 LCEL:从“俄罗斯套娃“到“流水线魔法“,一篇搞懂企业级 AI 工作流编排

本文介绍了LangChain新一代核心架构LCEL(LangChain Expression Language),通过对比传统Chain的痛点,展示了LCEL如何通过声明式编程解决企业级AI工作流编排难题。文章首先列举了传统Chain的四大缺陷:多层嵌套导致代码复杂、不支持流式输出、并行调用效率低、缺乏容错机制。然后详细解析了LCEL的三大优势:流式支持、异步支持和并行执行能力,并深入讲解了其核心

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#人工智能#python#RAG
LangChain 的 Memory 组件:基本使用、常用场景教学及企业项目落地

LangChain Memory组件解决了大语言模型(LLM)无状态与对话应用需要上下文记忆的核心矛盾。文章详细介绍了5种记忆类型: ConversationBufferMemory:全量存储所有对话历史,适合短对话但Token消耗大 ConversationBufferWindowMemory:只保留最近K轮对话,适合长期运行的应用 ConversationTokenBufferMemory:基

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#人工智能#android
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