存储AI–AI博客聚合
最新聚合的文章
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DBSCAN 真的是平方复杂度吗：网格索引性能压测
摘要：DBSCAN 的邻域查询若每次扫描全部点，确实容易走到平方时间；低维空间并不必接受这个结局。本文以 JavaScript 对比暴力邻域与均匀网格索引，保持聚类语义一致，分析候选桶、边界点、噪声点
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一张 A800 80GB，跑通 Qwen-Image-2.1：GPUStack 部署、生成与图像编辑实战
本文基于NVIDIA A800 80GB 和 GPUStack，部署 Qwen-Image-2.1，介绍 vLLM-Omni 配置、文生图、多图编辑、透明图生成方法，提供 OpenAI 兼容接口示例
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动态切换 nearest / linear 时，为什么不能只替换 sampler
sampler 只是渲染合同的一项配置；切换它时，必须让 blend、输出合同、资源身份与多条输出路径保持一致。
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RAG应用总是“张口就错”？Bright Data MCP+实时抓取组合方案实测
一、RAG绕不开的噩梦：知识库再大，也抵不过数据过时 很多开发者辛辛苦苦搭建完一整套 RAG 知识库系统，在本地反复测试，问答效果都十分理想。可一旦正式上线投入业务使用，就会接连翻车，用户投诉源源不断
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Flash模型又添一员大将：实测MiniMax M3.1
话说如今这大模型江湖，各路豪杰你方唱罢我登场，今日这家放出 Pro，明日那家端出 Flash，一波未平一波又起。 却说 MiniMax 这一回不等 Pro 出山，先遣一员 Flash 大将下山，唤作
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748GB 统一内存装进桌面：英伟达 DGX Station 本地跑万亿参数模型，瓶颈不在算力在插座
上周在群里有人问我：想在本地跑一个接近千亿参数的模型，预算怎么算才不至于破产。我当时给了一个很扫兴的答案——别按显卡算，按配电箱算。这句话在英伟达发布 DGX Station for Windows
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什么是范数？用 NumPy 动手算一遍就明白了
做数据科学和机器学习，范数（Norm）这个东西你迟早会碰到。 损失函数正则化、向量相似度计算、矩阵分解——这些场景背后都有范数的影子。 但很多同学对范数的理解停留在"好像是个求长度的东西"这个层面，具
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用一段「闪身步」，带你看懂 Claude Code Mods
Mods 的价值不在于能改多少，而在于：在一个已经足够好用的 Agent 上，加上专属于你的那一部分。
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Skill和模型的三次见面
skill 装好了,不等于 skill 被读了。一个 skill 一辈子只和模型见三次面:装好那刻、触发那刻、用到某个文件那刻。三套规矩各不相同。把它们摸清,"怎么写 skill"才从手感变成工程。
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Dart 4.0 要彻底移除 dart:mirrors，Augmentations 应该要来了
按照目前计划，Dart 3.14 会在 2026 年 11 月正式把它标成 @deprecated，然后 Dart 4.0 再完全移除，也就是下个版本开始，这个 Flutter 用不上的，但是一直活跃
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给 Agent 加了记忆、反思、Skill，真的会变强吗？
给 Agent 加上记忆、Skill、复盘和自我修改之后，团队经常会得到一种很熟悉的反馈。 “我的AI好像变强了！” 这句话可能是真的，也可能只是使用者的直观错觉。
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Spec Kit vs OpenSpec vs Superpowers：我为什么最后自己搭了一套
前一篇我把三个框架从头到尾拆了一遍——Spec Kit 的阶段门控、OpenSpec 的 Delta Spec、Superpowers 的铁律纪律。 结论是：各有各的好，也各有各的硬伤。 最后我一个都
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25 · NestJs DurableProviders 持久化 Provider:把 ContextId 当缓存键
一、一句话回答 二、痛点:REQUEST 冒泡的账单有多贵 多租户场景:10 个客户共用一个应用,每个客户连自己的数据库。直白写法是请求级数据源 provider(从请求拿 tenantId 返回对应
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万字长文，讲解百亿token手搓的投资agent是怎么工作的
国庆花了一百亿token把投资agent收尾了一下，交了不少学费，写个文章分享给大家。共同进步一起交流吧。
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22 · NestJs InjectionScopes 注入作用域:默认单例不是偷懒,是最优——以及何时才该打破
一、一句话回答 二、为什么"默认全是单例"在 Node 里是安全的 前端/Java 背景的人会惊讶:Nest 里几乎所有东西都跨请求共享——连接池、带状态的单例服务。这在 Node 里默认安全,因为:
