存储AI–AI博客聚合
最新聚合的文章
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Flink SQL 之 Table Window 原理及代码实现:从滚动窗口到窗口 TopN 与窗口 Join 实战
前面讲了 Flink SQL 的 TableEnvironment、Table API、查询与过滤、分组与聚合、自定义 UDF,这些都是无状态或有状态的基础操作。但流处理有一个核心问题:无界流上的聚合
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超时了,然后呢?——聊聊 HTTP / Dubbo 超时后,客户端、服务端与 C 端用户的真实感受
凌晨十一点半,开发群里炸了。 客服甩过来一张截图:用户说"下单失败了,但我被扣了钱"。 客户端同学:"我这边 timeout 了,3 秒就断了,不是我的问题。" 服务端同学翻着日志,一脸懵:"我这单明
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语音进度显示 100%,为什么还不能判定播放结束?
一段总长 60 秒的音频,播放到 59.8 秒时,界面把百分比四舍五入成了 100%。如果这时直接触发“播放完成”,就把一个显示数字当成了播放器的结束事实。 以米米商聊为背景,已整理的手机端资料包含语
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AI Agent 平台搭建必读:Anthropic 多智能体实验的三个工程警示
AI Agent 平台搭建 多智能体协作控制面板示意图 https://www.lanyaoai.com/uploads/agent images/2026/08/b6459869e9df2a96df
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AI 智能体改 BUG,占满 CPU 内存?3 道资源护栏兜底
周五 22 点,你让 coding agent 去生产服务器改一个 BUG。它写了个验证脚本,循环没收口、又把依赖编译了一遍——半小时后 CPU 和内存双双吃满,SSH 都登不进去,只能物理重启。你丢
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Agent Harness 从用到会造:写 MCP server,先写它会怎么坏
前面六讲,我们一直在做同一件事:把 Agent 从「能跑」推到「可控」。第 1 讲到第 3 讲拆了 harness 的骨架,第 4 讲到第 6 讲把工具调用、上下文管理、循环控制这几块拼了起来。到这一
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context-mode 拆解:98% 是怎么算出来的,装进 Claude Code 实际省多少
读 context-mode 1.0.169 源码并直接调用它的 MCP server:机制是沙箱执行 + FTS5 检索 + 会话快照;56KB 页面快照实测省 89%,并给出值得装与不值得装的场景。
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免费 GLM 上下文实测:检索在 50 万~60 万失守,80 万仍被服务端接受
GLM-5.3-Flash Free 是 opencode 10 月 16 号刚上架的免费模型,配置里写的是 20 万上下文、3.2 万输出;同一型号的付费档,models.dev 标着 100 万。
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让 AI 自查三遍,它只会把错的说得更像对的——检查的人和被检查的,是同一个
让模型自查改不掉错的根因:检查的人和被检查的是同一个,盲区跟着一起进了检查环节。附三个今晚能自己跑完的验证,和三个能落地的工程方案——证据锚定、可执行验证、独立校验器。
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Python 字典为什么这么快?一次查找背后的哈希表、扰动函数和开放寻址
结论先行:Python 字典查找的平均耗时是 O(1),代价是哈希计算;本文实测 1 万个 key 的取值只要 4.6ms,而同样规模的列表成员判断要跑近 55 秒——差了约 12000 倍。但字典不
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数据开发与任务治理:从表治理走向链路治理
大数据数据治理不能停留在“表治理”。表是生产结果,链路才是生产过程。真正稳定的数据平台,需要把治理前移到开发阶段,把规范、扫描、命名、依赖、调度、队列、重试和 SLA 纳入同一套工程控制体系。
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学生用 AI 做了个 AI Agent:453 测试全过,求大佬说句真话——它算玩具还是工具?
我不确定它到底算一个"能用的工具",还是只是一堆"看起来很唬人的垃圾"。 所以我把它开源了,想请真正写过代码的人帮我看看。哪怕你在评论区喷我两句,那也可以,但你如果真心指导,那你的话将会让我变得更好。
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LangGraph 的 Swarm 多智能体机制
LangGraph 的 Swarm 多Agent模式是没有集中管理的专家接力方式的多智能体Agent协作模式。
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OpenCode控制台密钥泄露事件:1.4%用户受影响,多方说法现分歧
OpenCode通报其控制台发生安全事件,波及1.4%用户的外部提供商密钥,官方称系"大规模蒸馏攻击",但有分析人士质疑这一定性,Anthropic已撤销受影响密钥。
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GitHub 周榜趋势速报 | 2026-10-18
GitHub 周榜 2026-10-18:photocraft、dsh-our-free-model、wordcraft 等 20 个开源项目近 7 天 Star 增速领先,一周开源趋势速报。