存储AI–AI博客聚合
最新聚合的文章
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Deno 终局来了：从挑战 Node 到被 Cloudflare 收编
Node 生态成熟、稳定、企业采用远超 Deno，仍是生产首选。Deno 设计更现代，但已宣布一年后官方停更并入 Cloudflare，独立挑战失败。当前 Node 更胜一筹。
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LLM 驱动的自动化测试系列（08）：移动端自动化（四）——AppAgent：解析树与视觉特征的结合
AppAgent 是腾讯出品、CHI 2025 收录的多模态智能体框架，目标是让一个多模态大模型像人一样通过点击、滑动操作手机 App，而不依赖任何系统后端接口
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一天一个开源项目（第232篇）：DSH Desktop —— 把桌面壳本身也做成一个插件，30k+ Stars 的 DeepSeek Harness 桌面客户端
这是"一天一个开源项目"系列的第 232 篇。今天的项目是 DSH Desktop。 给一个 Agent 框架做桌面客户端
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把 40 步压到 8 步：少步生成的三笔账，Qwen-Image-2.1-Turbo 拆给你看
一、先讲清楚一件事：步数是离散化步数 现在的图像生成模型基本都跑 Flow Matching。它不学「怎么去噪」，而是学一个速度场： 生成图像 = 对这个常微分方程做数值积分。 而步数，就是积分的离散
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别再让 LLM 写「置信度：0.8」了：决策模型把判别从生成里拆了出来
一、旧范式的原罪：用生成模型干判别的活 把「分类」交给一个自回归语言模型，本质上是在用一把瑞士军刀拧螺丝。代价具体落在四处： 1. 输出是串行的。 模型要一个 token 一个 token 地把 类别
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线上出问题怎么查？一套可复现的排障 SOP（O04）
线上出问题怎么查？一套可复现的排障 SOP（O04） 一、先看问题：工具是散的，人是慌的 前三篇备齐了观测工具（日志/trace/指标），但还差最后一块拼图： 工具是散的——出问题时手忙脚乱：先看哪个
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框架性能优化
一、技术难点：你优化的，是一个不完全由你掌控的运行时 Day22 我们解决了"组件库的更新粒度"问题，方法是细粒度订阅。但如果只用一句话总结那篇文章，它是这样的：把状态放到真正使用它的地方。这一篇要把
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把重复工作流派给 AI 的完整方法：四样要素、固定熟手与定时任务
导语 读完本文你能拿到三样东西： 判断「该把哪件活分出去」的标准 让 AI 一次接住需求的三样要素（场景、对象、时限、验收标准）表达法 从「手动派活」到「定时任务自动跑」的完整路径 案例来自义乌电商孵
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2026，程序员的时代拐点到了
未来的程序员，大概率不再是单纯坐在屏幕前敲代码的人，而是能调度AI、定义业务、兜底风险的人。AI不会精准淘汰某一个人，它只会把差距拉得更大。时代对愿意调整、持续精进的人，通常不吝啬。
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和raft.build一起叨逼叨
背景介绍： 看《查泰萊夫人的情人》一书里，总是有男主人和几个人坐在书房，一起叨逼叨的过程，在这个过程中，会讨论一些很好玩的话题，我就很喜欢这个形式。可是在真实的社会中，是很难有一些同频的人，坐一起聊天
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怎么证明”你这个模型是偷我的”——把蒸馏变成取证工具
模型被蒸馏了怎么取证？蒸馏不改参数，权重比对完全没用。本文拆两篇新工作：Redwood 的 DFI 蒸馏审讯，和用影子模型做假设检验的蒸馏推断，附一个纯标准库的 p 值校准原型，可直接跑。
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Java 合并 PDF 文件：完整合并、指定页面合并与流合并
整理项目资料或生成报告时，经常需要将多个 PDF 文件合并成一个。有时需要保留所有页面，有时只需要提取不同文件中的指定页面。如果 PDF 数据来自内存或网络，也可能需要直接通过流进行合并。 本文将介绍
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SpringBoot自动配置差点让我加班到凌晨
周五晚上10点，预发布环境突然报警：新上线的支付服务频繁Full GC。监控显示堆内存以每秒50MB的速度泄漏，离上线截止时间只剩2小时。而这一切的罪魁祸首，居然是SpringBoot自动配置中一个隐
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Metric Layer 建设指南：如何先从核心指标层启动企业语义工程
Metric Layer 只是语义工程的高价值起点。它主要解决经营指标及其分析关系，后续仍需扩展业务对象、流程关系、权限规则、知识和行动语义，才能形成更完整的企业语义体系。
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HDC Assistant 插件横空出世
HDC Assistant 使用说明 这是给 HarmonyOS 开发者用的小工具，把日常开发里高频的 hdc 命令搬到了 DevEco Studio 的菜单里。装好之后不用再开终端敲命令，点一下菜单
