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TypeScript 大型项目架构:从单体 tsconfig 到分层可扩展的工程2026/09/16
1. 技术难点:项目一大,类型系统先崩的三种姿势 Day09 到 Day13 解决的是"单个类型怎么写才快、才正确",但真实的大型项目里,类型问题很少是单个类型写错,而是结构的腐烂。代码行数过十万之后
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从零到一搭建企业级智能问答系统:Ch05 · 向量库2026/09/16
Ch05 · 向量库:从双后端到单一后端 本章导读 上一章结束时,你手上有了一批切好的分片——真实数据是 Jimi 设备手册 27 个章节 → 25 个父块 + 309 个子块 = 334 个分片。
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第 23 章 性能、成本与部署2026/09/16
第 23 章 性能、成本与部署 本章要解决的问题 章节大纲 23.1 推理加速(缓存/量化/蒸馏) 23.2 Token 成本优化模型与预算控制 23.3 生产部署架构:无服务器/容器/K8s 🛠 解
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Codex 基于模型驱动的上下文管理策略2026/09/16
大模型的上下文窗口再大,也有用完的时候。对 Coding Agent 来说,这个问题更明显:一次任务可能连续读取几十个文件、运行多轮测试、修改代码,再根据结果继续排查。只要任务足够长,前面的消息迟早要
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开发转型AI Agent研发:拆解 Agent 的记忆系统、推理链路与决策机制2026/09/16
开发转型AI Agent研发:拆解 Agent 的记忆系统、推理链路与决策机制 2026 年,AI Agent 已经从“对话玩具”走向生产系统。与传统依赖硬编码逻辑、执行路径固定的工作流不同,Agen
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前端性能优化,Core Web Vitals 三个指标到底怎么改2026/09/16
去年做了半年的性能优化专项,把站点的 CWV 指标从全红优化到全绿。分享一下三个指标各自的优化手段,都是实战验证过的。 先搞清楚三个指标是什么 指标 衡量什么 好的标准 差的标准 LCP (Large
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003-上下文窗口:物理限制、KV Cache 与工程应对策略2026/09/16
当你向一个 LLM 发出请求,无论是简单的问答、复杂的代码生成,还是多轮 Agent 任务,有一条规则始终成立:**模型只能"看到"当前上下文窗口内的内容**。
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001-Transformer架构与Self-Attention机制深度解析2026/09/16
第1章 LLM基础原理 第1章第1节:Transformer架构与Self-Attention机制深度解析
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价值200的AI订阅实测,大家自己判断是否划算2026/09/16
老刘实测某token plan订阅,5小时配额2000万token,一个小功能点没改完就烧光了。一个月2亿token、200块,这笔账到底划不划算?
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LangChain 模型调用:invoke、stream、batch 到底该怎么选?2026/09/16
调模型这件事,看起来就一句话: 把请求发过去,把结果拿回来。 但结果怎么返回,有三种常见的调用方式。 一种是等它整个生成完再给你,一种是边生成边往外送,还有一种是一次发一批。 LangChain 把它