大模型RAG實戰 ，從被罵不靠譜到成為部門MVP，這是我的踩坑全記錄
一切的起點是一頓臭罵上個月 ，我被領導叫進辦公室罵了整整二十分鍾。起因是這樣的——我們部門負責維護一套內部知識庫係統 ，裏麵沉澱了公司近五年的技術文檔 、故障處理手冊 、還有各種規範流程
。問題是，這玩意兒除了
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2026-09-08 12:34
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時尚
用 crontab 給 LLM 使用量裝上“監控眼”
在把大模型接入日常工作流之後 ，筆者很快遇到了一個新問題 ：模型到底被用了多少次 ？每天的高峰時段是什麽時候 ？周末是不是真的沒人調用 ？如果對這些數據一無所知 ，就談不上優化成本 、排查異常
，更談不上為後續擴容做
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2026-09-08 12:19
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"Mem2Evolve: Towards Self
北航的工作 Mem2Evolve發表於 ACL 2026
，提出了一種全新的智能體自我進化範式 ，把"能力擴展"與"經驗蒸餾"兩個過程耦合起來，實現更穩定
、更高效的智能體持續進化背景LLM 智能體在各類應
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2026-09-08 11:51
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AI加持後2天時間將公司的運維自動化提高了一個層次
近期工作安排包括自動化測試
、自動化運維、自動化運營和安全等一些工作。自己做產品 、自己做設計 、自己做開發 、自己驗收上線還是挺爽滴
。這其中工作簡單的就是自動化運維
。但我今天真正要講的不是做了什麽 ，或者用了
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2026-09-08 11:49
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一文搞懂 LLM 的 Transformer！看完能和別人吹一年
如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解，揭開 ChatGPT、DeepSeek 背後的秘密 ，那一定要認識一下本文的主角 Transformer 。當提起 Transformer
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2026-09-08 11:23
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具身智能運動控製與軟件棧 ：你的代碼隻活在中間件之上
一台人形機器人裏跑著五層軟件 ，頻率從 10Hz 到 20kHz
，差三個數量級。這個頻率斷層把每層軟件的地盤劃死了 ，也把集成商的邊界劃死了 ：五層裏集成商能碰的隻有中間件那一層 ，你的代碼活在它之上 ，值錢的
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2026-09-08 11:20
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經常用 Codex 後，我發現 AGENTS.md 隻該管一件事
讓 Codex 少走彎路 ：一份全局 AGENTS.md 的取舍Codex GPT-5.6
、Claude Fable 這一代模型變強後
，我反而開始刪 Prompt 。以前總怕 AI 理解錯 。恨不得把“先看
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2026-09-08 11:05
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純 .NET 手寫 CUDA kernel ，GLM
如果你所在的團隊是 .NET 技術棧 ，又想把大模型推理收進自己的進程裏，這篇文章值得你花五分鍾。8 月 26 日 ，智譜 GLM-5.3-FlashMIT 許可 ，首日開源）和阿裏 Qwen3.8-Fla
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2026-09-08 10:23
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.NET 11 Runtime Async 詳解
傳統 async/await.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼 ，從而簡化了異步編程的複雜性 。async/await 機製本質上是
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2026-09-08 10:15
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[python] pywinauto使用指北
當業務係統沒有API 、命令行接口或可直接集成的數據通道時 ，桌麵自動化往往是打通業務流程的最後一公裏。pywinauto庫通過Win32 API與Microsoft UI AutomationUIA）訪
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2026-09-08 09:53
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