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共 7768 條

玩轉(zhuǎn)氛圍編程的13條規(guī)則

氛圍編程是一種注重流程、創(chuàng)造力和快速迭代以及技術(shù)質(zhì)量的方法。其概念由OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)始人Andrej Karpathy等人提出，通常涉及使用自然語言提示與大語言模型（LLM）和AI編程助手進行交互，而不是從頭開始精心編寫每一行代碼。

2025-04-27 08:06:50

大語言模型 LLM AI編程助手

微軟、AWS被曝：在建數(shù)據(jù)中心已經(jīng)停擺！DeepSeek崛起后，大量數(shù)據(jù)中心荒廢！AI瘋狂擴張時代將終結(jié)？

根據(jù)富國銀行（Wells Fargo）向 PYMNTS 分享的一份研究報告，亞馬遜AWS和微軟正暫停或放緩其數(shù)據(jù)中心開發(fā)計劃。

2025-04-25 13:54:19

AWS 微軟 DeepSeek

AI語音革命新紀元：Sesame模型讓聊天AI“活”出表情包式情緒聲線

本文旨在探討新式Sesame語音模型運行原理，該模型通過殘差量化壓縮音頻并使用雙轉(zhuǎn)換器自回歸預(yù)測碼字以生成逼真的語音。

2025-04-25 08:19:05

Sesame 人工智能深度學(xué)習(xí)

AI點金石：將IDE轉(zhuǎn)化為智能開發(fā)助手

多年來，可靠的IDE一直是開發(fā)者工具包中的MVP。如今，這些功能完備的開發(fā)環(huán)境迎來了新的助力，能夠加速開發(fā)流程、處理枯燥工作、提前捕捉錯誤，并解放開發(fā)者的大腦以專注于處理創(chuàng)造性的問題。

2025-04-25 08:08:46

IDE 智能開發(fā)助手 AI

從入門到精通：如何在React中構(gòu)建人工智能驅(qū)動的梗圖生成器

?本文將介紹如何使用OpenAI、React、Fabric.js和DALL-E 3構(gòu)建人工智能梗圖生成器，并創(chuàng)建配文，設(shè)計梗圖畫布，以及優(yōu)化成本和性能。

2025-04-24 08:39:17

OpenAI React 梗圖生成器

你應(yīng)該知道的七個“無用的”Python標準庫函數(shù)

本文將探討其中部分函數(shù)，這些函數(shù)在一些人眼中是“無用的”，實則不然。它們具備一些獨特而奇異的功能，初遇時可能會讓人疑惑“誰會需要這些功能”，但在實際開發(fā)中，某一天你或許就會發(fā)現(xiàn)，它們恰好能夠解決你所面臨的特定問題。

2025-04-24 08:31:57

函數(shù)Python 字符串

五個開源 MCP 服務(wù)器，讓你的AI代理勢如破竹

Stagehand 是Browserbase推出的一款很酷的工具。它能讓你的 AI 像打開瀏覽器一樣——點擊鏈接、抓取文本等等。我用它從一個美食博客上抓取了一堆菜譜標題，用于一個項目，這比我自己寫腳本容易多了。

2025-04-23 11:50:04

MCP 服務(wù)器 AI代理

最先進推理模型！ OpenAI 推出 o3 和 o4-mini 模型

OpenAI 的 o3 和 o4-mini 模型代表了人工智能能力的重大進步，特別是在推理和多模態(tài)理解方面。通過將深層推理與多才多藝的工具使用以及“以圖像思考”的新能力相結(jié)合，為人工智能的智能和效用設(shè)定了新標準。

2025-04-23 08:30:05

OpenAI 人工智能推理模型

少即是多：為什么文檔檢索量低反而會提高答案質(zhì)量

直觀上，人們往往認為AI檢索的文檔越多，答案就越準確。然而最新研究表明，在向AI提供信息時，有時"少即是多"反而才是正解。

2025-04-23 08:14:41

檢索增強生成 RAG AI檢索

谷歌新型 AI 系統(tǒng)在復(fù)雜診斷中表現(xiàn)超越醫(yī)生

本文將重點探討這個新系統(tǒng)的運行原理，同時也會提及它引發(fā)的思考——既有谷歌論文中探討的內(nèi)容，也有在醫(yī)生、保險公司、政策制定者等群體中引發(fā)熱議的話題。

2025-04-22 08:13:39

大型語言模型 LLM 人工智能

AI模型蒸餾：大語言模型的“瘦身革命”?

本文具體介紹模型蒸餾技術(shù)及其分類。這種技術(shù)通過小模型模仿大模型解決資源消耗與部署難題，從而極大降低訓(xùn)練參數(shù)量但仍保持模型性能，因此特別適用于邊緣設(shè)備等場景。

2025-04-22 08:08:37

模型蒸餾技術(shù)大語言模型機器學(xué)習(xí)

生成式AI時代下的數(shù)據(jù)、模型與用戶保護全攻略

本文提供實用的安全檢查清單，幫助企業(yè)安全采用生成式AI技術(shù)。通過理解關(guān)鍵安全風險、部署必要技術(shù)并遵循最佳實踐，企業(yè)能在釋放生成式AI潛力的同時，確保數(shù)據(jù)、模型和用戶安全。

2025-04-21 08:19:36

生成式AI 數(shù)據(jù)隱私加密技術(shù)

打破LLM的語境障礙：InfiniRetri vs RAG

InfiniRetri使用LLM注意力在內(nèi)部檢索信息，而RAG從外部檢索信息。未來可能是結(jié)合兩種優(yōu)勢的混合方法。

2025-04-21 08:11:09

LLM 大型語言模型 RAG

使用測試時間訓(xùn)練（TTT）生成一分鐘視頻

英偉達、斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校及其他機構(gòu)的這項新研究應(yīng)運而生，它引入了一種名為測試時間訓(xùn)練（TTT）的技術(shù)，以突破目前的限制。

2025-04-18 08:47:22

測試時間訓(xùn)練 TTT 生成式AI

使用Go語言構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)漏洞掃描程序

在本文中，我們將使用Go語言創(chuàng)建一個簡易卻頗具健壯性的網(wǎng)絡(luò)漏洞掃描程序。Go是一種非常適合網(wǎng)絡(luò)編程的語言，這是因為其在設(shè)計之初就充分考量了并發(fā)性，而且擁有一套出色的標準庫。

2025-04-18 08:37:09

Go語言網(wǎng)絡(luò)漏洞安全漏洞

開發(fā)者值得關(guān)注的六大AI調(diào)試工具

AI調(diào)試工具標志著軟件開發(fā)工作流程的重大進步。它們利用人工智能實時識別異常、提出修復(fù)建議，甚至自動糾正代碼問題。這些工具能夠顯著縮短調(diào)試時間，同時提升整體代碼質(zhì)量和開發(fā)者效率。

2025-04-17 08:36:30

?AI驅(qū)動調(diào)試工具人工智能

開發(fā)者百寶箱：使用Bash清理數(shù)據(jù)

本文不僅會介紹相關(guān)命令，還逐步介紹了每個步驟背后的思考過程，解釋了我們?yōu)槭裁词褂锰囟钜约八鼈內(nèi)绾螀f(xié)同工作以解決常見的數(shù)據(jù)清理問題。

2025-04-17 08:28:13

Bash 清理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)

從黑箱到透明工廠：Anthropic用回路追蹤技術(shù)給LLM裝上思維監(jiān)控屏?

本文旨在介紹利用歸因圖技術(shù)對大型語言模型的計算回路進行逆向工程，目的是試圖徹底搞清大型語言模型的決策過程。

2025-04-16 08:05:00

大型語言模型 LLM 計算回路

人工智能在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中的崛起：AI 能否真正跳出思維定式？

AI 能否像人類科學(xué)家一樣跳出思維定式，提出真正新穎的想法？要探討這一點，我們必須審視 AI 目前在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中的使用方式，以及它是否真的能產(chǎn)生原創(chuàng)性思想。

2025-04-16 08:00:00

AI 人工智能科學(xué)發(fā)現(xiàn)

AI犬種識別革命：像專家一樣思考的形態(tài)特征解碼器?

本文提出一種基于仿生學(xué)原理設(shè)計的形態(tài)特征提取器，通過模擬專家認知過程整合多尺度特征分析，使AI犬種識別準確率提升至90%，并為醫(yī)學(xué)影像等細粒度識別領(lǐng)域提供技術(shù)啟示。

2025-04-15 08:21:08

AI犬種識別仿生學(xué)人工智能

Agno框架介紹：用于構(gòu)建多模態(tài)智能體的輕量庫

本文將向大家介紹Agno——一款用于構(gòu)建多模態(tài)智能體的輕量化框架。其速度號稱比LangGraph快上萬倍，內(nèi)存使用量則僅為1/50。

2025-04-14 10:58:53

Agno 多模態(tài)智能體 LangGraph

量子云計算：云計算技術(shù)的未來

量子云計算，作為量子技術(shù)與云技術(shù)深度融合的產(chǎn)物，是一種創(chuàng)新的計算能力模型。它具備潛在解決復(fù)雜問題的能力，這些問題遠遠超越了傳統(tǒng)計算機的處理范疇。?

2025-04-14 10:45:03

量子云計算量子技術(shù)云技術(shù)

云計算的未來?——量子云計算

量子云計算融合了量子力學(xué)和云計算，從而解決傳統(tǒng)系統(tǒng)無法處理的復(fù)雜問題。?

2025-04-11 10:45:19

量子云計算量子力學(xué)

AI智能體如何重塑現(xiàn)代工作流程？

AI智能體將使傳統(tǒng)的工作流程更具動態(tài)性、自我優(yōu)化能力和智能性，從而提高效率和創(chuàng)新能力。

2025-04-11 10:10:16

AI智能體工作流程

Java家族出列：十款值得關(guān)注的生成式AI工具與框架

Python開發(fā)者獨享AI話語權(quán)的時代該結(jié)束了。以下十款高人氣Java工具，將助你將AI深度集成到Java應(yīng)用與工作流中。?

2025-04-11 08:30:39

Python Java工具生成式AI

Python實戰(zhàn)：借助Mailtrap SMTP與電子郵件API實現(xiàn)郵件發(fā)送功能

簡單郵件傳輸協(xié)議（SMTP）是一種廣泛應(yīng)用于各類應(yīng)用程序和網(wǎng)站，用于發(fā)送電子郵件的標準協(xié)議。而 Mailtrap 則是一款專門設(shè)計的電子郵件投遞平臺，其目標在于實現(xiàn)高郵件投遞成功率。

2025-04-11 08:25:36

郵件傳輸協(xié)議 SMTP Python

三大AI超能力：分類式AI、預(yù)測式AI和生成式AI

人工智能（AI）是一個潛能巨大且不斷發(fā)展的領(lǐng)域，是無數(shù)現(xiàn)代技術(shù)的核心。為了駕馭它的復(fù)雜性，將AI劃分為三個核心“家族”是大有裨益的，它們每個“家族”都有自己獨特的目的和“個性”。

2025-04-10 08:33:05

分類式AI 預(yù)測式AI 生成式AI

小型推理模型的崛起：緊湊型人工智能能否匹敵GPT級推理能力？

業(yè)界對開發(fā)更小、更高效模型的興趣日益增長-這些模型能以更低的成本和資源需求提供相似的推理能力。本文探討了這些小型推理模型的崛起、潛力、挑戰(zhàn)以及對人工智能未來的影響。

2025-04-10 08:23:11

人工智能大型語言模型 LLMs

使用人工智能幻覺評估圖像真實感?

本文提出了一種使用人工智能幻覺來評估圖像真實感的新方法，對此方法的實現(xiàn)原理進行詳細闡述，并給出詳細的實驗結(jié)果證明。

2025-04-09 08:23:49

人工智能語言模型幻覺評估

如何使用生成式人工智能工具簡化應(yīng)用程序遷移

本文將應(yīng)用程序遷移定義為需要在新平臺上編碼的任何方法；例如，在語言和開發(fā)平臺（如Java、.Net、Python、JavaScript和PHP）之間遷移全部或部分的應(yīng)用程序或服務(wù)。

2025-04-09 08:14:03

生成式人工智能應(yīng)用程序遷移人工智能

大語言模型（LLM）是如何思考的？講講推動下一代人工智能推理的五種途徑

大語言模型需要能夠解決數(shù)學(xué)問題、能夠調(diào)試代碼、能夠得出合乎邏輯的結(jié)論，還要能夠檢查和改正自身的錯誤。通常而言，現(xiàn)代大語言模型的訓(xùn)練目標往往是預(yù)測下一個詞語是什么，而不是去思考。那么，它們是如何突然變得非常擅長推理的呢？?

2025-04-08 08:18:38

大語言模型 LLM 人工智能

自我修復(fù)數(shù)據(jù)管道：數(shù)據(jù)工程的下一件大事？

使用GPT-4和Python等人工智能工具在谷歌云平臺上構(gòu)建自我修復(fù)的數(shù)據(jù)管道，可以自動檢測和修復(fù)錯誤。?

2025-04-07 11:55:58

GPT-4 Python 人工智能

GenAI紅隊：將LLM置于網(wǎng)絡(luò)安全測試中的技巧和技術(shù)

紅隊是測試和支持網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)的一種有效方法，但它仍需適應(yīng)技術(shù)的發(fā)展而不斷完善。近年來，生成式人工智能（GenAI）和大型語言模型（LLM）的爆炸式增長正迫使紅隊世界適應(yīng)。

2025-04-07 08:33:49

GenAI LLM 大型語言模型

我們?nèi)绾螛?gòu)建了一個LangGraph代理以確定GitOps漏洞的優(yōu)先級？

在當今復(fù)雜的Kubernetes環(huán)境中，管理漏洞并確定優(yōu)先級很快會變得令人不堪重負。由于數(shù)十甚至數(shù)百個容器跨多個服務(wù)運行，你如何決定先處理哪些漏洞？

2025-04-03 08:33:59

Kubernetes LangGraph LangChain

高效Python測試自動化的七個優(yōu)秀技巧和實踐

本人長期從事Python測試自動化項目工作，積累了一些獲取最佳測試效果的技巧。下文將分享7個技巧和最佳實踐，借助這些內(nèi)容，你將能夠?qū)崿F(xiàn)高效的Python測試自動化。?

2025-04-03 08:25:26

Python 測試自動化編程語言

如何利用人工智能和事件驅(qū)動設(shè)計實現(xiàn)播客推廣的自動化

本文介紹如何使用Next.js、OpenAI的GPT和Whisper模型、Apache Kafka和Apache Flink構(gòu)建一個由人工智能驅(qū)動的LinkedIn帖子生成器。

2025-04-02 08:55:13

人工智能帖子生成器事件驅(qū)動

為何網(wǎng)絡(luò)威脅情報對現(xiàn)代企業(yè)至關(guān)重要?

本文將和你討論網(wǎng)絡(luò)威脅情報是如何工作的、其重要性，以及如何使用它來保持企業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全態(tài)勢。?

2025-04-02 08:44:58

網(wǎng)絡(luò)威脅網(wǎng)絡(luò)安全 AI 驅(qū)動

使用PyTorch和Hugging Face構(gòu)建一個自動語音識別系統(tǒng)

這篇分成多個步驟的指南介紹了如何使用PyTorch和Hugging Face構(gòu)建一個語音轉(zhuǎn)文本系統(tǒng)。

2025-04-01 09:31:34

PyTorch 自動語音識別 ASR系統(tǒng)

模型上下文協(xié)議（MCP）開發(fā)實戰(zhàn)——構(gòu)建LangChain代理客戶端

本文首先介紹模型上下文協(xié)議（MCP）的系統(tǒng)構(gòu)架，然后基于MCP+LangChain+LangGraph組合框架開發(fā)了一個比較完整的基礎(chǔ)代理客戶端。

2025-04-01 08:38:25

模型上下文協(xié)議 MCP LLM

基于DeepSeek推理的文本聚類

本文將探索大型語言模型（LLM）中的推理領(lǐng)域，并介紹DeepSeek這款優(yōu)秀工具，它能幫助人們解釋推論結(jié)果，構(gòu)建能讓終端用戶更加信賴的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

2025-03-31 08:28:24

大型語言模型 LLM DeepSeek

Django開發(fā)人員最常犯的四大錯誤及規(guī)避建議

雜亂的依賴關(guān)系和邏輯繁重的視圖等Django錯誤會損害可維護性。隔離環(huán)境、固定依賴關(guān)系，并將邏輯轉(zhuǎn)移到模型中有助于獲得更清晰的代碼。

2025-03-31 08:00:00

Django 開發(fā)Python

大規(guī)模AI推理再非難事：如何在Kubernetes上部署DeepSeek

在本文中，我們將共同了解如何在Kubernetes上部署DeepSeek，運用其強大的AI推理模型DeepSeek-R1與Open WebUI集成以實現(xiàn)無縫交互。

2025-03-28 08:14:18

Kubernetes DeepSeek AI驅(qū)動

AI 生成的代碼真的安全嗎？

AI 生成的代碼存在著各項安全風險，本文通過討論，希望能給你提供確保安全態(tài)勢的有力參考。

2025-03-28 08:00:00

AI 安全漏洞

從詞語到概念：大概念模型如何重新定義語言理解與生成

本文將探討從LLMs到LCMs的轉(zhuǎn)變，以及這些新模型如何革新人工智能理解與生成語言的方式。我們還將討論LCMs的局限性，并展望未來研究方向，以進一步提升LCMs的效能。

2025-03-27 08:15:38

LLMs LCMs 大概念模型

邊緣計算中的SymmetricDS數(shù)據(jù)同步

邊緣計算作為一種分布式系統(tǒng)設(shè)計架構(gòu)，旨在將計算與數(shù)據(jù)存儲功能遷移至最為需求的位置——網(wǎng)絡(luò)的 “邊緣”。通過將此類任務(wù)部署到網(wǎng)絡(luò)邊緣，能夠達成實時計算，進而大幅度削減帶寬成本，并顯著縮短延遲。

2025-03-27 08:00:00

邊緣計算 SymmetricD 開源軟件

氛圍編碼是敏捷開發(fā)實踐，還是一種炒作？

開發(fā)人員應(yīng)當掌握氛圍編碼的精髓，探索如何優(yōu)化敏捷開發(fā)實踐，并為非技術(shù)背景的企業(yè)家賦能，但要注意其潛在的問題。

2025-03-26 11:38:12

開發(fā)氛圍編碼人工智能

了解Portkey：可輕松編排大模型的開源AI網(wǎng)關(guān)

Portkey是一款開源AI網(wǎng)關(guān)，能夠為多家AI服務(wù)商提供統(tǒng)一API以簡化大模型編排，顯著減少在應(yīng)用程序中集成模型的障礙。除了大語言模型（LLM）之外，Portkey還支持視覺、音頻（文生音頻和語音轉(zhuǎn)文本）、圖像生成及其他多模態(tài)生成式AI模型。

2025-03-26 08:53:47

AI網(wǎng)關(guān)Portkey 大語言模型

Docker Bake：一種現(xiàn)代化的容器構(gòu)建方法

Docker Bake提供了一種功能強大的聲明性方法，以構(gòu)建具有并行處理、高效緩存和繼承的容器鏡像。

2025-03-26 08:00:00

Docker 容器自動化

為什么人工智能生成的代碼不夠好？如何變得更好？

近年來，大型語言模型（LLM）迅速興起，帶動了生產(chǎn)率的大幅提高。編程助手的蓬勃發(fā)展，數(shù)百萬個多行代碼塊通過按鍵便可輕松實現(xiàn)生成及合并。這一切就像變魔術(shù)一樣。

2025-03-25 08:14:25

大型語言模型 LLM 人工智能

Vibe Coding 來了——但你準備好應(yīng)對 Vibe 故障處理了嗎？

隨著生成式 AI 給開發(fā)人員的工作效率帶來??顯著提升??，到了擁抱 Vibe 故障處理的時候了。當服務(wù)中斷發(fā)生時，只需悠閑地喝杯咖啡... 讓你的 AI-SRE 助手想辦法修復(fù)你那些 "Vibe Coding" 同事的 bug 吧。

2025-03-25 00:08:00

生成式 AI Vibe 氛圍編程

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