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Al代码审查实践：从构想到快速落地
📝 初衷年初，随着 DeepSeek 的爆火出圈，相信大家一定脑暴过各种利用 LLM 的创新应用场景。在这场技术浪潮中，我们团队内部也在积极规划探索 AI 能在现有研发流程中带来哪些助力，但同时考虑到目前行业飞速进化的趋势，大致明确了几个探索原则：🌟 核心原则快速行动，持续验证：做思想上的巨人，行动上的实践者，有想法就积极行动尝试；注重投…- 8
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AI智能地址识别实践：小帅的优化日记
无趣的早上这个男人叫小帅。拎着半杯冰美式晃进工位，键盘还残留着上周五的瓜子碎。他优雅地按下开机键，正准备点开《程序员养生指南》。有个声音不合时宜的响起："你的地址解析又双叒叕崩了！"这个女人叫小美。踩着红色高跟鞋由远及近，混有YSL黑鸦片香水与瑞幸椰云拿铁的硝烟味破门而入时，隔壁大壮默默扣上了防噪耳机。"三里屯能识别成三亚度假村"小帅戳着空格键上瓜子壳：&q…- 8
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 6
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Cursor-Agent 实战：构建端到端自动化取数工具的探索与思考
在数据驱动的时代，快速、准确地获取数据是企业决策和业务发展的基石。然而，对于许多技术团队而言，日常的取数工作往往充满了挑战，耗时耗力。我们团队也曾深陷其中，直到开始探索 AI Agent 在这一领域的应用，特别是通过实践 Cursor-Agent，我们看到了一条从手动取数到自动化"数据大师"的进化之路。1. 取数之痛与 LLM 的"未尽全功"？1.1 取数需…- 9
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四大AI Agent平台横评：GPTBots、Dify、Coze、FastGPT谁更能打？
前几天我们介绍了市面上常见的几款Agent平台，包括Coze、dify、FastGPT、N8N。下来后有几个搞出海AI应用的粉丝反馈有一款Agent平台GPTBots在他们圈子里用得比较多，于是我去研究了一下，这里先说结论：确实还不错。接下来，我先将这几款低代码平台简单的盘点下，然后再用两个案例系统性的为大家介绍下GPTBots。unsetunsetCoze：自媒体的最爱unsetunset首先是…- 12
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大模型专业名词解释手册
前言随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为当前AI领域最具影响力的技术之一。从ChatGPT到Claude，从LLama到DeepSeek，这些大模型正在改变我们与技术交互的方式，并在各行各业带来革命性变革。然而，大模型领域充满了专业术语和技术概念，对于初学者和非专业人士来说，理解这些术语往往是入门的第一道门槛。本手册旨在系统性地解释…- 13
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从概念到落地：有赞 Agent 应用与探索
1 引言2 Agent相关概念2.1 什么是 Agent2.2 Agentic System 的组成部分2.3 Multi-Agent 系统的设计原则3 有赞的 Agent 实践案例3.1 智能助手（加我助手）3.2 智能销售4 AI 时代的挑战和实践4.1 产品研发面临的四个「不知道」4.2 软件范式的根本性变化4.3 以数据为中心的研发模式5 结语：Agent 技术的未来展望文末有个招聘彩蛋，…- 8
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AI产品推荐官：3分钟快速了解RAGFlow平台
前言在AI领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术已成为连接非结构化数据与大语言模型（LLM）的关键桥梁。而RAGFlow，作为一款基于深度文档理解构建的开源RAG引擎，正在以“知识即服务”的理念，为知识密集型任务提供高效、精准的解决方案。本文将从技术原理、核心功能到实际应用，全面解析RAGFlow的独特价值。RagFlow 是一款基于 RA…- 7
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首次揭秘！腾讯多模态OCR大模型最新技术演进：没有最强OCR，只有无限进化！
👉目录1 技术演进2 领域进展3 技术要点4 文档智能5 实测体验在各行业加速智能化转型的进程中，OCR技术（即光学字符识别，一种将图像中文字转化为可编辑文本的AI技术，在文档处理、办公自动化、交通出行、教育、医疗、金融等领域应用广泛。）一直扮演着重要的角色。正所谓“金无足赤”，随着业务场景日益复杂与需求多样化，传统OCR的局限性也逐渐成为制约企业转型发展的…- 7
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AI 大模型应用落地到底选用单智能体架构还是多智能体架构？
最近关于 AI 大模型应用落地到底选用单智能体架构还是多智能体架构？业界争论很多，特别是 Anthropic 公司和 Devin 公司分别主张和使用了不同的智能体架构设计路线，Anthropic 公司认为多智能体架构才是 AI 大模型应用扩展性能的关键，详见《性能提升90%，Anthropic 首次公开多智能体架构构建全流程》，而 Devin 公司认为：“Don't Build Mult…- 6
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英语，是AI时代最重要的编程语言
最近看了前特斯拉AI总监Andrej Karpathy的一个演讲，分享他对AI时代的思考。听完之后我觉得，这可能是我今年听过最有启发性的技术分享了。软件的三次进化：从写代码到说人话Karpathy提出了一个很有意思的观点：软件其实经历了三个阶段的进化。第一阶段（Software 1.0）就是我们熟悉的传统编程——写Python、Java、C++这些代码，告诉计算机一步步该干什么。这套玩法其实70年…- 8
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软件行业要变天？OpenAI创始成员卡帕西最新演讲精要
特斯拉前AI总监、OpenAI创始成员之一的安德烈·卡帕西 (Andrej Karpathy)，发表了一场演讲。我个人觉得他这个演讲其实并没有提出特别鲜明的观点，只是比较诚实的还原了一下目前软件行业以及AI的实况，更多的像是一个总结吧。庞杂的信息太多，只挑选了几个我认为比较重要的观点，罗列如下：软件正在经历第三次根本性变革。他把软件行列的三次变更做了一下编号整理软件1.0: 这就是我们熟悉的传统代…- 4
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 4
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ollama v0.9.2 版本发布详解：修复关键问题，提升模型兼容性
2025年6月18日， Ollama 发布了最新版本 v0.9.2。本次更新虽然在版本号上看似较小，但实际上解决了用户在使用过程中的多项核心痛点，大幅提升了工具的稳定性与兼容性。本文将围绕 v0.9.2 版本的主要更新点，深入剖析每一项修复的技术背景、实现方式及其对实际应用的影响，帮助开发者更好地理解和利用新版 Ollama 工具。目录• 前言• v0.9.2 版本更新概览• 详细解析…- 4
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 6
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重磅更新，元宝可以当Cursor用了！
我是元宝的重度用户，自从元宝发布后，就从万事不决搜百度，转变成了万事不决，问元宝所以每次元宝有提示更新，我都是第一时间就升级了。就为了能体验各种新功能昨天照常做了一次升级，进来后，发现页面有点不一样了。就是下面箭头标的地方，元宝居然主动开始写游戏了。难不成，集成代码运行功能了？问了下元宝，新版本支持那些功能。果然，此次更新加入了AI编程模式。还和腾讯元代码助手CodeBuddy都打通了，可在线运行…- 6
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 6
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使用 OpenAI Moderation 实现内容审核
1. Moderation 功能介绍随着大模型能力的快速迭代，开发者和普通用户每天会利用大模型生成海量的内容。我们一方面享受到了大模型的生产力和创造力的红利，但是另一方面，对生成内容的安全性与合规性也提出了更高的要求。因为模型生成的结果一定程度上是随机的，甚至可能包含一些敏感的、违规的内容。这不仅会对用户体验造成影响，更重要的，可能会给企业带来舆论和法律风险。因此，对大模型生成内容进行安全审核，特…- 17
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 5
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实测百万token上下文模型MiniMax-M1：RAG真的要被淘汰了？
昨晚12点，我还在电脑前测试一个新模型，突然意识到一个问题让我兴奋得睡不着觉。你有没有想过，如果AI能"记住"一整本书的内容，会发生什么？不是那种似是而非的"记住"，而是真正的、完整的、一字不漏的记住。前两天，MiniMax发布了最新模型——MiniMax-M1，直接把上下文拉到了一百万token！这是什么概念？我花了一晚上测试，发现它相当于能一次性&quo…- 6
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五大AI平台终极PK：Dify、RAGFlow、FastGPT深度实测，谁才是企业知识库Agent首选？
AI平台爆发时代，选型成关键难题2025年，生成式AI技术已渗透到企业服务、知识管理、智能客服等核心场景。随着dify、RAGFlow、FastGPT、Coze、文心智能体等平台的崛起，企业面临一个新难题：如何从功能相似的产品中选出真正适配自身需求的工具 ？本文基于对五大平台的深度实测（包括本地部署、数据导入、RAG检索、工作流编排等核心功能），结合技术细节与落地场景，从易用性、扩展性、…- 10
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MCP半年绩效考核：过去半年到底为AI生态带来了哪些影响？
缘起2024年11月份，Anthropic推出了MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），一度被推崇者誉为是“Agent时代的HTTP协议”，是Agent互联网的核心基础设施。半年过去，MCP引发了行业狂欢，也有很多质疑：支持者积极参与其中，从开源社区、大公司、明星Agent等等，都在第一时间拥抱了MCP协议；质疑者则在实际试用后发现，“MCP当前的体验简直像儿戏”—…- 6
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把无聊工作交给Agent，10倍效率归还人类
北大元培实验班出身、康奈尔大学毕业、阿里达摩院前产品总监的硬核技术创业者——杨劲松。在他看来，AI 大模型是“大脑”，而 Agent 是赋予其行动力的“手脚”。如何让模型从“会说话”进化为“能干活”，正是他和团队正在解决的“最后一公里问题”。一、从北大元培到达摩院，他为何选择创业？杨劲松的人生履历并不缺光环：北大元培实验班、康奈尔大学计算机硕士、阿里达摩院 AI 产品总监。他坦言，自己一直是个“规…- 6
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人工智能也许是人类社会最后一次技术革命
“人工智能也许是人类社会最后一次技术革命，当然可能还有能源的核聚变。人工智能发展要经历数十年、数百年”。以上出自《人民日报》与任正非的对话。01AI NEWS如何理解看似武断的观点？我把工作交给DeepSeek，得到有价值的两点：一、人工智能发展的长期性，预示AI将具备自我优化能力，未来技术突破或由AI主导完成，人类直接参与技术创新的必要性降低；二、基于第一点，人类可能转…- 9
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