过去几年我陆陆续续写了几百篇个人思维与方法论方面的文章，并尝试参考 Karpathy 的 LLM-Wiki 思路，把这些文章萃取沉淀为一个结构化的个人知识库。最...

比如每天刷十篇论文，背二十个 Prompt 模板，把 Codex、Claude、Gemini、Cursor、Manus、n8n、ComfyUI 全部装一遍，再订...

2024年，大语言模型（LLM）已从技术热点演进为软件交付链路中的关键基础设施——智能客服、代码生成助手、自动化测试用例生成、需求文档语义校验等场景正快速落地。...

今天聊的这个话题，可能是AI工程化里最不性感但最救命的一环——LLM可观测性与链路追踪。

在做 Chemist Warehouse (CW) 保健品折扣速递项目时，我们面临的最大痛点是信息差。好价往往持续几个小时，靠人工 24 小时盯着官网刷新效率极...

从 Claude、OpenAI、DeepSeek，到 Coding Agent、中转站和 AI Gateway 的成本黑箱

随着大语言模型与多模态融合技术在边缘场景的深度落地，储能监测、工业网关、自主机器人、边缘视频分析等终端设备，对本地离线推理、低延时实时响应、数据本地化闭环处理的...

在开发「语义显微镜 V3.0」和「brainproto 类脑原型」两个项目的过程中，验证了一个结论：

当前，从能够处理超长上下文的大语言模型（LLM），到以假乱真的视频生成模型，再到各类自主规划的 Agent 框架，AI 的能力边界似乎每天都在以指数级向外拓张。...

导语： 大模型技术迅猛发展，但企业落地时仍面临知识库能力单一、模型切换困难、内部数据适配差等挑战。腾讯云生态伙伴 qKnow 推出智能体构建平台专业版 v3.0...

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gs-yR2R-ZTJeYx0r2ow1PA