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AI大模型
"2025 年谷歌 AI 全面崛起，整个 AI 行业也是发展极其迅猛，多模态、智能体、智能硬件更是如此，一起分类看看谷歌官方分享的 AI 应用技巧\x0a\x0a深度研究与智能学习\x0aGemini 3 的发布标志着多模态理解能力的跨越。AI 不仅能读懂复杂的论文，还能将其转化为互动的可视化指南。\x0a· Gemini 3：支持文本、视频、代码等多种输入，可生成交互式模拟\x0a· Noteb
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AI大模型向量数据库火山方舟
"通过 Anthropic 官方文档「Agent Skills Best Practices」一起看看如何构建 Agent Skills 最佳实践。\x0a\x0a1. 核心原则：上下文经济与弹性约束\x0a· 极简主义：上下文窗口是昂贵的公共资源。默认 Agent 具备通用常识，说明文档应仅聚焦于其不知道的特定领域知识，杜绝基础概念解释。\x0a· 动态自由度：根据任务风险设定指令僵化程度。低风
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AI大模型智能应用数据库
"项目定位：为 AI 打造的持久化“外挂大脑” 🧠\x0aContinuous Claude 是针对 Claude Code 等 AI 编程助手量身定制的增强系统。它的核心使命是打破 AI 在长对话中的“健忘症”，通过建立一套类似人类工程师的记录与交接机制，让 AI 在处理复杂、跨周期的开发任务时，始终保持清醒的认知和精准的记忆。\x0a\x0a核心痛点：为什么原生 AI 会“变傻”？ 📉\x
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AI大模型人工智能与算法智能应用
"核心成就与背景\x0a· 极速开发：在短短 4 周（10.8~11.5）内，一个小型的 4 人工程团队配合 Codex 完成了从原型到全球发布的开发工作。 \x0a· 高质量交付：App 发布后即登顶 Play Store 榜首，首日生成超百万视频，且保持了 99.9% 的无崩溃率。 \x0a· 资源消耗：整个过程消耗了约 5B token。 \x0a\x0a开发哲学：打破“布鲁克斯定律”\x0
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大模型火山方舟大模型GPU
"来自 Ngrok 团队 Sam Rose 关于 Prompt Caching 的技术博客，Sam 从底层原理到厂商实测，非常清晰地揭示了这项技术如何成为 LLM 应用降本增效的“杀手锏”。\x0a\x0a核心原理：缓存的不是“文本”，是“思维状态”\x0a很多人误以为 Prompt Caching 只是简单地存储了输入的文本。实际上，它复用的是模型推理过程中最昂贵的中间产物—— K (Key)
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AI大模型AI开放平台企业应用
"Agent Skills 是一个简单、开放的标准格式，用于为 AI Agents 提供新的能力和专业知识，上个月 Claude Skills 首次推出，后续快速得到各家 AI Agent 跟进支持，现在 Anthropic 正式发布为开放标准！\x0a\x0a核心概念\x0a· Skill 的结构：一个 Skill 就是一个文件夹，里面必须包含一个 SKILL. md 文件。该文件以 YAML
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AI大模型AI开放平台图像处理
"OpenRouter 发布 2025 年度 AI 模型统计回顾「2025 OpenRouter COMMUNITYSTATS」 \x0a报告地址：https://openrouter.ai/wrapped/2025/stats?t=2 \x0a \x0a2025 年总路由 Token 136.78T！\x0a如果这个数据还不够直观，看看对比数据： 它相当于 14亿部小说、2400万年不间断演讲、
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AI大模型AI开放平台机器学习
"核心理念：从“写代码”转向“编排 AI”\x0a编程的重心已从记忆语法转向逻辑治理。开发者的核心价值在于：定义愿景、管控上下文、守住质量底线。\x0a\x0a⚡ 核心范式：高密度规划 + 精准上下文 + 极小步迭代\x0a1. 规格先行 (Spec-First) 📋\x0a· 文档驱动：在编码前编写 spec.md，明确架构、模型与合约。\x0a· 逻辑对齐：先让 AI 审查规格书。在逻辑达成
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AI大模型向量数据库图像处理
做每个人都能学的 AI 启蒙小伙伴，分享 AI 最新信息和技术应用，分享 AI 在工作和生活中的落地应用，帮助每个人在自己的领域里借助 AI 发挥 ×10 的能量。合作邮箱: shaomeng@outlook.com
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大模型大模型向量数据库机器学习
"对话式逆向工程剖析 ChatGPT 记忆系统\x0a❌ 完全没有向量数据库和 RAG\x0a✅ 而是一种分层、高效的四级上下文结构\x0a\x0a核心发现：比想象中更简洁\x0aChatGPT 的“记忆”并非在一个巨大的数据库中搜寻你过去说过的每一句话。相反，它通过巧妙地拼接不同层级的信息，在个性化和响应速度/成本之间取得了平衡。\x0a\x0aChatGPT 上下文的四层结构\x0a1. 会话
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AI大模型
"知名开发者 Simon Willison 过去两年利用 LLM 构建了超过 150 个“HTML Tools”。他提出的「单文件 HTML + 浏览器原生能力 + AI 编程」模式，正在成为 AI 时代一种极具潜力的软件开发范式。\x0a\x0a1. 什么是“HTML Tools”？\x0a· 单文件架构：HTML、JavaScript、CSS 全部封装在一个 .html 文件中\x0a· 零构
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AI大模型容器智能应用
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AI大模型向量数据库AI开放平台
"AI 写的代码，往往“虚胖” 在用 AI 写代码时常发现一个问题：代码能跑是能跑，但总觉得“味儿不对”——太啰嗦、太刻意，不像是一个经验丰富的资深工程师写的。 \x0a\x0aCursor 的这条指令，就是为了精准切除以下四种“AI 代码赘肉”：\x0a\x0a1. 切除“废话文学” (Extra Comments)\x0a· 症状：AI 特别喜欢解释显而易见的事情。比如代码写了 score +
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AI大模型微服务数据库
"核心目标\x0a利用 Cursor 辅助，快速、深入地掌握一个新项目的代码架构、技术栈和业务逻辑，并生成可供反复查阅的文档。 \x0a \x0a详细工作流归纳\x0a1. 安全探索与全局扫描 (准备阶段)\x0a开启“Ask Mode”：\x0a· 操作：将 Cursor 切换至 Ask Mode\x0a· 目的：这是一个只读模式，防止在探索过程中意外修改代码，确保代码库的安全\x0a快速检索：
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AI向量数据库大模型AI开放平台
"很多 AI Agent 之所以让人觉得“笨”，不是因为模型不够聪明，而是因为它们缺乏执行力。为了解决这个问题，制定一个包含四个核心要素的“体检清单”。\x0a\x0a1. 真正“活”的记忆\x0a很多 Agent 只有短暂的“上下文窗口”或简单的对话摘要，这远远不够。\x0a· 核心问题：Agent 经常重蹈覆辙，因为它不记得自己刚才试过什么、错在哪里\x0a· 解决方案：需要建立结构化的记忆库
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大模型大模型机器学习人工智能与算法
"再看 Manus 这篇深度好文「Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus」还是很有收获和启发！ Manus 如何在不改变模型参数的前提下，通过极致的“上下文工程”解决 AI Agent 运行慢、逻辑失效及成本高昂的问题。其核心思路在于将 Context 视为一种工程资源进行精细化管理。\x0a\x0a1. 性能优
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AI向量数据库企业应用人工智能与算法
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AI大模型智能体验与创作图像处理
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AIAgent
最近的开发环境基本稳定在 Claude Code + X，Claude Code 的 Agent 架构和命令行形式是我喜欢的，虽也有测试 CodeX 等不过暂时还没有足够的动力切换。而这里的 X 主要是因为 Anthropic 这个奇怪的公司封号太狠，之前的 Claude API 被封了也不想折腾，索性现在新推出的 LLM API 基本都会兼容 OpenAI 和 Anthropic API，也就可
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AI大模型开发与运维数据库
素材来源官方媒体/网络新闻,,,子智能体的核心概念\x0a在 Claude Code 中，子智能体是一种独立的智能体循环，它拥有全新的 token 上下文，被主智能体派遣去完成特定子目标，并在任务结束后向主智能体报告结果。这种设计类似于“分而治之”的编程范式：主智能体负责整体协调，而子智能体则专注于细分任务，避免主上下文被过度膨胀，从而保持高效。 \x0a\x0a这种机制并非全新——早在 2025
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