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AI 应用开发 Day 10:从 RAG Demo 到工程化——Document、Chunk 与 Metadata Filter2026/10/08
AI 应用开发 Day 10:从 RAG Demo 到工程化——Document、Chunk 与 Metadata Filter 前几天已经手动实现了一个最基础的 RAG 系统: 用户问题 → Emb
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我把 MES Agent 从 55 秒优化到 1 秒:一次 Trace 驱动的性能排查2026/10/08
后来发现 96% 的时间根本没花在 LLM 上。 这篇文章记录我用 Trace 工具定位真正瓶颈、把延迟压到 1 秒的完整过程。 一、先别猜,用数据定位 遇到性能问题,最忌讳的就是猜。 是不是模型太慢
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一个 POC 搞 20 题?我写你麻辣鸽……祭出豆包撸 SPL,单机 20 倍干翻 MPP2026/10/08
事情是这样的。 眼瞅着十一长假没几天了,我正盘算着假期去哪耍。 那天老板甩过来一个需求:做跨银行数据一致性校验的性能优化 POC。我想抓紧和客户方沟通把这个事搞定,结果等客户把具体资料发过来时,竟然有
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Jev 的设计哲学:类型安全、校准概率与代码掌舵2026/10/08
Jev 放弃生成文本,只返回类型化的值和校准概率。本文拆解它的五个设计取舍:输出契约、RLCD 校准、并行评估、代码掌舵、置信度路由,并梳理官方公开的短板、适用边界和 10 月的新动态。
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Apple 开源库L3静态工程评测|swift‑crypto:跨平台CryptoKit开源实现静态证据尽调2026/10/08
Apple 开源库L3静态工程评测|swift‑crypto:跨平台CryptoKit开源实现静态证据尽调 0 摘要 swift‑crypto 是 Apple 推出的跨平台密码学开源组件,作为系统框架
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兼顾数据安全与成本,私有化 AI 网关正在成为企业标配2026/10/08
如今企业做AI落地,始终绕不开两个核心矛盾:数据安全和算力成本。单纯用公有云大模型,随时面临核心资料、业务数据外泄的风险,合规压力巨大;可全套私有化部署模型,又要承担高昂的算力、服务器和运维成本,预算
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AI Agent 会话引擎设计思路2026/10/08
在多轮对话和连续工具调用的过程中,Agent 会不断产生新的消息。会话引擎需要保存这些消息,维护每次发送给 LLM 的上下文,并在程序崩溃或执行中断后恢复会话,让后续执行能够接上已有进度。
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还是网页端, 46mb模型, 抠图功能升级了, 抠任意主体, 还是不要显卡, 不要python, 满意吗?2026/10/08
一个模型,想扣谁扣谁。 不用后端,不用 API,浏览器里跑 SAM(46MB),点几下就抠完。 核心代码 流程图 1 SAM-HQ 能干嘛 SAM 全称 Segment Anything Model,
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Electron 方案助手的三个按钮:继续、回退、另开方案怎样对齐会话?2026/10/08
分清Electron助手的继续、回退和另开方案:fork从检查点另开B并保留A,resume读取、store持续保存,自建存储在rewritten=true时整体替换历史。
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Agent 怎么做规划?这道面试题淘汰了 80% 的候选人2026/10/08
第六章:Agent 规划与决策 Agent 的核心能力不在于单次推理的质量,而在于面对复杂任务时能否做出合理的规划与决策。一个没有规划能力的 LLM 只是一个问答机器,而一个具备规划能力的 Agent