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首页标签腾讯云架构师技术同盟

#腾讯云架构师技术同盟

CodeGen生态03 助手层:技术现状&发展方向

温昱

编程助手从“代码补全工具”向“全流程研发协作伙伴”演进的速度很快啊,每半年都有大变化。

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CodeGen生态02 | 助手层:AI编程人机协同分步详解

温昱

AI写的,我仅修正了明显的幻觉。你猜这么着,两个著名chat助手,一个回答幻觉明显。

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CodeGen生态01 | LLM层:技术现状&发展方向

温昱

【CodeGen技术】系列最终目标是讨论SDD,包括LLM层、助手层、方法层、实践层共 4 篇。本文是系列第 1 篇。

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LLM架构管窥:3模式、3原理

温昱

因为咱是懂架构的,所以借助架构模式理解LLM架构并不困难。倒是向量语义叠加、多头注意力原理,颇是费脑细胞。

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LLM数据流管窥:推理数据流、模型文件

温昱

【LLM架构管窥 ◆ 系列小文】旨在快速盘点LLM架构特点、特别是局限性,为后续【基于SDD的AI编程最佳实践】提供必要的认知准备。

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LLM数学速成:向量与语义空间

温昱

向量,不仅仅是几何中的箭头或代数中的数字列表,它更是承载信息、表示状态、构建模型的基本单元。而向量空间则为这些向量提供了运算和结构的舞台,是玩转LLM的基石。

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大模型、小模型、参数量

温昱

AI时代,要建设的系统可能在技术上大为不同,例如 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1987627343905317764 这篇文章,论...

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LLM架构瓶颈管窥:Transformer架构的上下文窗口瓶颈

温昱

【LLM架构管窥 ◆ 系列小文】旨在快速盘点LLM架构特点、特别是局限性,为后续【基于SDD的AI编程最佳实践】提供必要的认知准备。

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LLM架构机制管窥:作为黑板的上下文窗口

温昱

【LLM架构管窥 ◆ 系列小文】旨在快速盘点LLM架构特点、特别是局限性,为后续【基于SDD的AI编程最佳实践】提供必要的认知准备。

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LLM架构进化管窥:从管道-过滤器到MoE

温昱

【LLM架构管窥 ◆ 系列小文】旨在快速盘点LLM架构特点、特别是局限性,为后续【基于SDD的AI编程最佳实践】提供必要的认知准备。

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别再只会发Prompt啦!用Spring AI Advisors API打造超靠谱的AI应用

HELLO程序员

构建稳健的AI应用,可远不止“发个提示词就完事”这么简单。你得把上下文拿捏得死死的,还得能摸清对话的来龙去脉。而Spring AI的Advisors API,就...

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告别 Python 依赖!Spring AI RAG 核心依赖配置指南

HELLO程序员

在 2024 年之前,检索增强生成(RAG)还是个 Python 专属的"俱乐部"。

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关于大模型是否能替代程序员的思考

叶佳骏

大模型问世以来,"程序员即将失业""前端已死""编程终结"的论调不绝于耳。尤其是随着 Cursor、Claude Code 等智能编程工具的爆发式走红,这种焦虑...

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SCRUM对SDD的启发与警醒

温昱

回顾Agile方法论的演进历程,Scrum的成功并非偶然。在众多敏捷方法(如XP、FDD、Crystal等)中,Scrum凭借其简单易用、注重协作和需求管理的核...

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一张Dashboard救活了200万订单

李福春

小冰跃动 | 架构师 (已认证)

老李是个10年Java老兵,在这片互联网丛林里摸爬滚打多年。他见过太多团队因为监控缺失而陷入危机——就像丛林中失去嗅觉的猎豹,再快的速度也抓不到猎物。

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异构系统才是企业架构的雨林法则

李福春

小冰跃动 | 架构师 (已认证)

那些妄图用一套技术栈统一全公司的架构师,就像想把雨林改造成麦田的农夫——看似整齐划一,实则脆弱不堪。

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无机半导体材料的物理机制、器件演进及其在能源与量子计算领域的应用综述

走向未来

本文简要介绍了半导体技术的历史演进、物理本质、制造工艺、器件原理以及在能源、环境、生物医学和未来计算领域的广泛应用进行了深度剖析。文章论证了晶体结构与能带理论如...

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解构“黑盒”:基于插值的优化——赋能大模型、智能体与AI硬件的实用指南

走向未来

当前,人工智能领域的发展表现出两个显著特征:其一,以大语言模型为代表的基础模型在能力上实现了跨越式发展,其复杂度与规模持续攀升;其二,人工智能正从单一模型智能转...

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仞字难倒大模型,国产文生图模型的识字率有点低呀 | 王之涣《凉州词》|《提示工程实战指南:每日一个提示词》

走向未来

在这个被AI加速的时代,我们最缺的不是工具,而是驾驭工具的思维。大模型时代驾驭人工智能的方法就是写好提示词(Prompt)。提示词不仅是人机交互的指令,更是一种...

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神经符号系统中的推理捷径:符号接地的失败与不可辨识性根源。

走向未来

人工智能技术正处在一个关键的十字路口。一方面,以大语言模型为代表的深度学习系统展现了前所未有的能力,重塑了信息处理和内容创造的形态。另一方面,这些系统的“黑盒”...

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