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做过 RAG 的人都懂那种挫败感:明明知识库⾥有答案,模型就是检索不到。传统向量检索的天花板,正在变成大模型应用的天花板。2026 年,GraphRAG 和知识...
同样的巴纳姆效应(Barnum Effect),为什么 AI 说出来就像"读心术",人说出来就像"骗子话术"?
今年参加 WAIC(世界人工智能大会),直奔腾讯展台(世博展览馆 H1 馆 模型智能体区),本来只想随便逛逛,结果直接玩到不想走,现场体验感真的绝了!
这篇文章的起因是一个真实的线上故障。团队部署了一个 vLLM 推理服务,模型是 Llama 3 70B,8卡 A100。压测时 QPS 还行,但上线后 P99 ...
7月17日,WAIC 2026 就要在上海开幕了。今年最大的信号不是模型参数又翻了几倍,而是具身智能首次被列为核心赛道,超200家企业扎堆参展,工业企业购进具身...
很多团队在引入 Milvus 的时候,往往把精力放在 Embedding 模型选型、数据管道搭建、业务逻辑对接上,而忽略了最底层、也最关键的一环——向量索引选型...
系统一报错,AI 自动定位问题、判断影响范围、生成修复方案、甚至自动回滚。听起来很美,PPT 也很容易讲。但落到真实生产环境,往往第一步就卡住了:日志分散、格式...
一边是开发者每天偷偷用 AI 写代码、补注释、查报错、生成单测;另一边是技术负责人开会时还在强调:“核心代码不能交给 AI,质量不可控。”
我的"开发"方式非常简单——打开 VS Code 里的 CodeBuddy 对话窗口,输入一句话:
本项目旨在把腾讯 QClaw 从一个高冷的本地 AI 框架,调教成一只24 小时待命、嘴毒心软的“鉴渣哈士奇”。
在企业数字化转型的浪潮中,智能体(AI Agent)正从简单的问答工具进化为能够自主感知、决策和执行复杂任务的"数字员工"。这一转变的核心,在于将大语言模型(L...
那不是“咔嚓”一声脆响。在主轴转速拉到18000转、切削液高压喷射的嘈杂环境里,它更像一声被淹没的、短促的“尖叫”。0.5秒后,工件表面会留下一道不可逆的划痕,...
亲历三次架构重构的血泪教训,深度拆解 Embedding、向量库与框架的黄金三角选型策略。
在 2026 年的今天,企业数字化转型已火了好久。作为一家中型制造企业的运营与技术中台部门,我们在过去三年里积极响应公司“降本增效”的号召,像搭积木一样,快速堆...
说实话,作为一个在互联网摸爬滚打多年的运营老兵,我对“爬虫”这个词一直怀有一种复杂的情绪。
这是我接触大模型的第三年,相信很多人和我一样依然被困在“高认知负荷”与“低价值重复”的夹缝中。我今天深度复盘一下,通过对比传统研发模式与 AI-Native 模...
在很多制造企业,数据处理依然是一场“人肉马拉松”。财务月底对账、运营拉取活动数据、HR 统计考勤……这些工作往往陷入“复制-粘贴-公式报错-重来”的死循环。
你知道吗? 其实我有一个替身在帮我工作,他叫做QClaw,最初他有点不听话,但是经过几个月的成长,他已经变得非常强大,我给大家分享一下我和Qclaw故事。
最近折腾本地部署和企业级 API 服务,最大的感触就是:现在的模型是越来越聪明,但也越来越“胖”。
当你的算法在论文中刷榜,训练损失完美收敛,架构图在评审会上获得掌声,但系统上线后却在凌晨三点把你叫醒——问题的根源,往往是这四个环节被当成了独立“烟囱”,而非一...
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