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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電腦連接樹莓派 Pico通過 USB 連接我們可以利用多個遠程控製終端通過 USB 線和樹莓派 Pico 進行連接通信,常見的遠程控製終端包括 MobaXterm
、Putty、mpremote、Xsh
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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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背景大家好,我是逐日
。周末在家裏電腦折騰,本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜
,翻官方文檔的過程中 ,發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。試了試 ,連c
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這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的,於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你
,ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽,AI 為
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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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同事小李用 AI 半小時拚完周報,會議室裏老板隻問了一句
:「第三段數據從哪來的?錯了你負責嗎?」小李愣住——他隻點了發送,從沒點開過鏈接。這不是 AI 不行,是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件
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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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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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大家好,我是Java烘焙師
。最近利用業餘時間,完成了博客建站+RAG知識庫的搭建,分享一下過程中遇到的選型問題 、實現步驟。搭建博客站點和RAG知識庫的初衷
,是因為日積月累寫了幾十篇技術文章,希望有一個
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