存储AI–AI博客聚合
最新聚合的文章
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手搓JSVM第 10 篇：对象、数组与属性访问
手搓JSVM第 10 篇：对象、数组与属性访问；本篇继续扩展 VM 的运行时能力，让它支持对象和数组
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🍔 给 AI 发一张结构化表格（下）：从”自由发挥”到”按格填空”的输出驯服指南
一、问题：LLM 的输出你控不住 假设你让 LLM 介绍爱因斯坦，要求返回 JSON。你写了这样的 prompt： LLM 可能返回什么？ 情况一——标准 JSON： 情况二——markdown 包裹
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手搓JSVM第 9 篇：闭包：函数如何记住外部变量
第 9 篇：闭包：函数如何记住外部变量 1. 本文目标 本篇实现闭包： 核心问题： 2. 为什么闭包需要环境捕获 按直觉，外层函数返回后，它的局部变量就该消失。但闭包要求这些变量继续可见。 形象化比喻
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Agent到底比一次大模型调用多了什么？小白从这张流程图看懂
模型像一个一次性接单的顾问：你给材料，它给答案。Agent更像带工作台的执行者：它能保留任务状态、选择工具、操作文件、遇到失败后继续。OpenAI在9月10日发布Agents API公开测试，正好让我们看清一个常见误区—
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ChatGPT服务10亿周用户后，最难扩展的可能不是模型
谈到AI基础设施，大家第一反应通常是GPU。但当一个产品服务超过10亿周用户，登录、会话、权限、配置和历史记录中的任何一次普通查询变慢，用户感受到的仍然是“AI卡了”。OpenAI最新披露的Habitat提醒我们：模型决
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语音AI开始边听边说，改变的不只是响应速度
很多语音助手并不是“听懂后回答”，而是在排队：先把语音转文字，再让大模型思考，最后把文字合成语音。你一插话，它可能还在播放上轮答案。GPT-Live-1进入API后，真正值得关注的是全双工——系统可以同时听和说，开始处理
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一套储能 BMS 的充电电流限值，是怎么一步步算出来的
在储能系统里，有一个数字每天都在被追问："现在最多能充多少电？" 这个数字不是拍脑袋定的，也不是简单地从参数表里读出来的。它是一个经过层层约束、反复取最小、还带了一堆防抖逻辑之后才诞生的结果。它决定了
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Docker + Milvus，数据库永久存放记忆，让对话历史永不丢失
一、灵魂拷问：为什么还需要向量数据库？ 前面我们讲了内存记忆、文件记忆、总结压缩，看起来已经够用了？别急，先看三个真实场景： 场景1：AI"翻脸不认人" typescript 场景2：记忆太多，找不过
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vllm教程-19-模型架构基础
把 vLLM 支持的那一堆模型讲清楚：MHA、GQA、MLA 等注意力变体，RoPE、ALiBi 位置编码与 MoE，以及这些术语如何决定 KV cache 与内核实现。
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两个月 59 篇 AI 开发日志 + Golang 商业级实战项目收工后，得来的 AI 使用心法-下
完工撒花🎉🎉🎉~ 两个月了，一天 14-16 小时，单休；恭喜自己学会了 Golang 撒花🎉🎉🎉~ 实战项目已达商业可用级别…
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两个月 59 篇 AI 开发日志 + Golang 商业级实战项目收工后，得来的 AI 使用心法-上
完工撒花🎉🎉🎉~ 两个月了，一天 14-16 小时，单休；恭喜自己学会了 Golang 撒花🎉🎉🎉~ 实战项目已达商业可用级别…
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10｜ARIMA 与 Prophet：两条「自动化」的路，和一盆冷水
「别人都说 ARIMA 更高级，我是不是该换？」 几乎每个刚做完指数平滑的团队都会问我这句话。我的回答通常是反问：你知道它们各自在「自动化」什么吗？ ARIMA 自动化的是「把曲线变平稳 + 定阶」；
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🧠 从零理解 Agent Memory 管理：内存记忆、文件持久化与上下文截断
本文从 Memory 的核心循环出发，依次讲解内存记忆、文件持久化、跨会话记忆恢复，以及按消息数和 Token 数进行上下文截断，帮助你建立 Agent Memory 管理的完整知识框架。
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Linux 驱动基础(二)：驱动自动加载的设计与实现
写在前面 一块嵌入式开发板配置了以模块形式(.ko)发布的时钟驱动（obj-m，而非编进内核镜像的 obj-y）。内核启动时解析设备树，枚举出一个 compatible 为 rockchip,rk33
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Beren Millidge、John Schulman、Charlie O’Neill 对谈递归自我改进离我们还有多远
围绕 Beren Millidge、John Schulman、Charlie O'Neill 对谈递归自我改进离我们还有多远 展开，把 solution_architecture、从可落地的方案、选
