AI
刷新
AI 能判断重试吗?支付场景失误率高达 75%

博主头像 让 AI 写一段重试逻辑并不难,难的是让它判断哪些请求不该重试。一个简单的 HTTP 状态码背后,可能藏着完全不同的业务状态:请求到底有没有到达服务器?服务器有没有已经处理过?重复发送会不会造成重复扣款? 有人做了个小实验,准备了 14 个 API 失败场景,包含请求方法、响应状态码、幂等键、限流头... ...

长三角财税服务商的GEO(Generative Engine Optimization)布局方法论:从关系驱动到信息驱动的转型实践

博主头像 本文针对长三角中小财税服务商新客获取困难、获客逻辑从关系驱动转向信息驱动的行业现状,解析 GEO 生成式引擎优化的核心原理及与传统 SEO 的底层逻辑差异,拆解地图信息规范化、AI 问答高频布局、短视频信任构建、多平台协同落地四步实战框架,结合真实案例验证效果,总结 GEO 的核心技术要素与行业应用... ...

LLM 的认知差距

博主头像 一个非常真实、但很少被公开讨论的现象:人们对 LLM 的认知差距不是线性扩大,而是在形成“漏斗”。它最有力的地方在于,没有简单地说“AI 已经很强”或“AI 还很弱”,而是指出不同人群看到的是完全不同的系统:大多数人看到的是免费聊天机器人,体验像“更聪明的搜索”或“写作助手”。部分专业人士开始感受到 ...

每天只有十分钟,怎么跟上 AI 最新进展?

把十分钟拆成三层,顺序固定:4分钟用一个入口扫当天要闻,只读标题和一句话摘要,不点原文;2分钟看X、Hacker News、Reddit的讨论摘要,发现焦点,不把社媒当事实;按需回源确认一手信息,最后1分钟记一句话。核心是回答三个问题:今天有无1~2件值得深挖的事?圈里在争什么?关键结论有无一手来源... ...

奇摩带你玩转:用WorkBuddy做配置基线与环境巡检核查

博主头像 一、机房里的「隐形漂移」:配置为什么会自己变 企业 IT 环境里最容易埋雷的,往往不是设备突然坏掉,而是配置在没人注意的时候变了。服务器上多开了一个端口、防火墙少了一条策略、数据库连接数被临时调过又忘了调回来、测试期加的宽松权限一直挂着——这些改动单看都不起眼,累积起来就成了故障和安全事件的温床。 ...

AI 让写代码变快,但软件没变好

博主头像 AI 模型在变强,编程助手在变强,一个下午能生成的代码量放到一年前会觉得离谱。但软件本身没有跟着变好。我们依然看到过度设计的后端、简单数据库调用外面包了七层抽象、依赖地狱、没人要的功能,以及用机器速度交付复杂度的团队。 这让人怀疑一件事:代码生成或许从来就不是瓶颈,只是我们希望它是。写代码从来不是最... ...

从 Chatbot 到 AI Agent:AI 是如何从“回答问题”进化到“自主执行任务”的?

博主头像 从 Chatbot 到 AI Agent:AI 是如何从“回答问题”进化到“自主执行任务”的? 你应该使用过 ChatGPT、Claude 或者其他大语言模型。 你向它提出一个问题,它给出一段回答。你继续追问,它继续回答。 这种交互方式大家已经非常熟悉了。 但现在,AI 领域出现了一个越来越重要的概 ...

无状态 Agent:研究状态交给 harness,token 省 84%–93%

arXiv 论文《Stateless Language Agents》提出 SLA:把长时程自动研究的研究状态交给 harness,保存候选解与实测结果;每次调用重建全新、角色化的上下文,Agent 之间不传对话,连 Advisor 也无状态,即“有状态搜索,无状态智能体”。它针对重放历史、重复劳动... ...

奇摩深度解析:用WorkBuddy做代码提交规范检查

博主头像 背景:代码规范的失守,往往从一次提交开始 一条提交信息写着「修复bug」,另一条是「update」,还有一条干脆是「。」——这样的仓库在任何一家公司都能翻出来。代码提交规范看起来是件小事,但它直接决定了三件事能不能做:出问题时能不能快速定位到人、能不能自动生成变更日志、Code Review 时能不 ...

从"大模型能否发明广义相对论"谈起

博主头像 写在前面 距离ChatGPT发布已近四年,笔者只需一条prompt,在给定交互环境边界的情况下,既可让Agent独立完成过去需要投入一周的部分工作(如自动化推理引擎性能提升,达到数百行级别的正则切分系统的迭代)。 某一天,笔者在知乎上看到了关于“回到了1905年,AI能否发现广义相对论”的讨论。笔者 ...

计算巢支持一键私有化部署Qwen3.8-27B

博主头像 简介: Qwen3.8-27B是阿里千问开源的27B多模态大模型,支持文本、图像、视频统一理解;原生262K上下文(可扩至1M),具备领先Agent与编程能力;推理深度可调,部署友好,支持私有化VPC部署,数据不出域,开箱即用。(239字) 模型简介 Qwen3.8-27B 是由阿里千问(Qwen) ...

Scikit-Learn实战:5步搞定PCA降维

博主头像 做机器学习的时候,你大概率会遇到这样一个场景:手头的数据集特征太多,几十甚至上百个维度,训练模型慢得要命,还容易过拟合。 你心里清楚不是所有特征都有用,但到底哪些该留、哪些该砍,一时又说不上来。 主成分分析(PCA)就是用来解决这个问题的。 它的思路很直接——与其在原始特征里挑挑拣拣,不如把数据投影 ...

<1···345···50>