做过检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的人大概都遇到过这样的情况：用户问了一个完全合理的问题，但检索就是漏掉了...

AI 项目的代码膨胀速度很快。跑通原型后过几周就会塞满 API 调用、模型 Pipeline、重试、日志、缓存和各种校验逻辑。

Feature engineering 是机器学习 pipeline 里最关键的一环。算法再好，如果输入数据噪声大、不一致或者缺乏有意义的特征，模型表现都不会很...

表面上，一切照常：Sprint 里有测试任务，缺陷系统里有 Bug 单，上线前有回归测试。但在这平静之下，两类测试工程师的职业轨迹正在悄然分叉——一类人在用昨天...

软件质量至关重要–这句话本身没有争议。争议在于：谁来定义质量，谁来保障质量，质量的边界在哪里。

表面上，一切照常：Sprint 里有测试任务，缺陷系统里有 Bug 单，上线前有回归测试。但在这平静之下，两类测试工程师的职业轨迹正在悄然分叉——一类人在用昨天...

最后，它往往寄宿在“云端”。很多企业在使用大模型时，Skill是发送给第三方平台的。如何保证这些核心资产在传输和处理过程中不被平台截留、不被挪作他用？

很多团队已经用上了智能补全、对话式编程，但很快会遇到几类烦心事：同一个接口，AI 这次这样写、下次那样写；需求在群里说过一嘴，模型却「理解成另一回事」；想上 C...

研究人员最终在两种鲍曼不动杆菌感染模型中验证了AI优化肽的体内效果，包括皮肤脓肿模型和深部大腿感染模型。

AlphaFold 改写了蛋白质结构预测，RFdiffusion、ProteinMPNN、抗体设计模型让蛋白质和抗体发现越来越像一条工程化流水线。模型越来越大，...

这篇发表于 Nature Computational Science 的研究，由 Joseph M. Cavanagh 等与 Teresa Head-Gordo...

在药物发现中，片段并不是一个简化版的小分子药物，而是一类更小、更容易解释、也更适合结构验证的分子起点。它们通常亲和力较弱，却可能精准占据蛋白结合口袋中的关键位置...

题 3（进阶挑战）：cc-switch 内置了 50+ 家提供商预设。除了 DeepSeek，你还能从列表里找到哪些你熟悉的国内模型（通义千问、豆包、Kimi ...

这个改动背后是一个工程精度问题：Claude 系列的不同模型使用的 tokenizer 略有差异，同一段文本在不同模型下的 token 数可能相差 10-15%...

2026年成功转型团队的共性结构，是打破传统V模型的单向流程，构建‘需求流’与‘质量流’并行的双线机制：

引言 在DevOps持续演进的今天，CI/CD流水线已从‘自动化执行’迈入‘智能决策’新阶段。Gartner预测，到2026年，40%的企业CI/CD平台将集成...

2026年，大语言模型（LLM）已深度嵌入金融风控、医疗问诊、政务问答、工业知识库等关键场景。但随之而来的，是测试范式的根本性重构——传统基于输入/输出断言的A...

在大模型时代，一个98%准确率的分类模型，可能在医疗影像诊断中因漏检罕见病灶而酿成严重后果；一个被广泛部署的推荐系统，可能因隐性偏见放大社会不公。这揭示了一个关...

在大模型驱动的智能客服、金融风控、医疗影像辅助诊断等关键场景中，AI模型上线周期正从“月级”压缩至“周级”，而配套的安全测试却频频卡在“验证难、耗时长、漏报高”...

工程师可以向它们提设计问题、生成代码片段、分析漏洞报告。这类小而精的垂直模型，在专业任务上甚至可能胜过更大的通用模型。