存储AI–AI博客聚合
最新聚合的文章
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Compose焦点控制与应用
写在前面 很早之前，开始了解Compose，写了篇记录文章 Jetpack Compose的了解。 和过往告别，写了篇 Android TV开发-按键焦点了解与应用。 为了更好学习Compose，自己
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「AI学习笔记」Agent Memory（二）跨会话记忆：从聊天记录到可演化的长期记忆
会话结束后，Agent 为什么又“不认识你”了 假设你上周告诉旅行 Agent 三件事：你已经从北京搬到上海；出差时优先坐高铁；Agent 已经替你订好 3 月 3 日回上海的车票。今天你打开新会话，
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做副总监的第 4 年，我才承认：我做的大部分是”工作拆分转发”
做副总监的第 4 年，我才敢承认：我做的大部分是"工作拆分转发" 2023 年 1 月 31 日下午，我收到一封 HR 邮件。 标题从"前端高级技术经理"变成"产品质量部副总监"。同时，前端和测试两个
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AI 编程 Agent 全景图：5 大终端 Agent 横评 + Skills / MCP 生态一次讲透
2026 年 AI 编程 Agent 全景图：5 大终端 Agent 横评 + Skills / MCP 生态一次讲透 一、先看结论 如果你只剩 3 分钟，记住这四句话： Agent 运行时已经"三大
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FDE 如何正确解决现场项目工程性的问题
第 2 章 解决正确的问题 2.1 进场第一周怎么过 第一周的目标只有一个：建立对客户业务的"地面真相"认知，而不是接受转述版本。 客户给你的背景材料、招标文件、高层访谈，都是二手的；二手信息经过了过
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vLLM 与 SGLang KV Cache 底层实现机制深度调研报告
一、底层 KV Cache 实现机制（基于 main 分支源码） 1. vLLM：PagedAttention + 哈希链前缀缓存 分层结构：KVCacheManager (vllm/v1/core/
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别急着上 Agentic RAG：先用 LangGraph 把最小 RAG 跑明白
前段时间刚把 LangGraph 的基础流程过了一遍。 State、Node、Edge、Conditional Edge…… 单独看这些概念其实并不难，但学完之后很容易产生一个问题： 这次我拿 RAG
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Java实现hmacsha256加密算法
前言 Java自带hmacsha256算法 hmacsha256实现 总结 Java实现hmacsha256加密算法，可以用它实现加密算法
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全网都在测鹈鹕，我用 DeepSeek-V4.1-Flash 跑了50+小时、超5000MTokens消耗的真实开发任务
Gpt-6 Astra像一个游刃有余、举一反三的集大成者，DeepSeek-V4.1-Flash则像是学有所成刚刚出师的才下山的大派天骄，准备拳打脚踢老前辈。
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多源数据写入协议：让 AI Agent 不互相踩脚
当 5 个 AI 技能同时往同一个文件写入时，灾难是确定的。除非你有协议。R1-R4 跨源写入协议是我花了 3 次数据不一致事故才收敛出的答案。
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从零构建 Agent（5）：让事件流同时提供过程和结果
通过同一个事件流逐段显示回复并等待完整消息，解释事件队列、结果 Promise 和终态事件如何配合，保留真实百炼调用及先取结果再读事件的 Lab 验证。
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HarmonyOS：应用横竖屏切换
对于需要实现横竖屏切换的应用，可调用setPreferredOrientation()接口进行设置。
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多模态大模型已经能识别和描述视频，为什么仍然缺乏可靠的时序感知能力？
人类98分，AI全零分，一段雪花视频戳穿了大模型的底牌 先看一个实验。 一段视频，平均7.1秒，大约333帧。 每一帧都是雪花，纯噪声。暂停在任何一帧，什么都看不见。 按下播放键，内容自己浮出来了。可
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我自己在用的一套开发创意评估框架
随着AI越来越强大，之前很多受限于个人精力和技术能力的想法便冒出来了，洗澡的时候，通勤的时候，睡前翻来覆去的时候，其中有不少想法越想越兴奋，觉得不做不行。 然而即便AI再强大，想要去完成一个成型的项目
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Agent一大痛点：上下文空间不够了怎么办？
当你在跟Agent不停地探讨开发你的项目时，刚开始可能觉得它真是太懂我了，你说出一个需求，它三两下就完美地帮你做出来。但是当对话持续地进行下去后，可能到50轮对话后，你让它修一个bug，结果它不停地改
