每周完成一个 ARTS： 至少做一个 leetcode 的算法题、阅读并点评至少一篇英文技术文章、学习至少一个技术技巧、分享一篇有观点和思考的技术文章。（也就是...

把语音转文字能力接进业务系统，大多数工程师踩的第一个坑是拿同步接口的思维去调长音频转写：上传一个 90 分钟的会议录音，等接口返回，30 秒超时，任务失败。本文...

给团队制作 AI 品牌可见性周报时，先定两条规矩：报告里的每个数都按 7 天汇总以后再和上一周比，不拿某一天的数说事；每个数旁边配上它自己的波动线，也就是差多少...

模型接入之后，第二个阶段的问题往往不是能不能用，而是 “账单不可预测、高峰不可承受”。这两件事看起来分属成本与稳定性，实际同源：都没有把 token 与并发当成...

把 Claude 接入生产环境，很多人默认 “只要 base_url 换了、key 换了就能跑”，实际联调时却会遇到一批沉默型故障：请求成功返回、状态码 200...

摘要：企业大模型调用成本降不下来，多数问题不在模型单价，而在计费口径、调用结构与采购方式。本文拆解三类成本根源，给出从账单核算、调用优化到聚合计费选型的完整路径...

监测品牌在 AI 引擎中的曝光度，要固定一组题，每天发给每家 AI 问一遍，一条回答记一行，再按周算五个数：提及率、前三率、声量份额、正面占比、被引率。前四个管...

团队做大模型应用，最常被问到的问题之一是：到底要不要微调？有人一上来就想拿业务数据把模型“训一遍”，也有人觉得写好提示词就够了。这篇文章把微调到底在做什么、和 ...

打开 https://你的域名/robots.txt，检查这几个 UA 是否被显式放行：

这是一篇迟到了大半年的分享。年初写到一半就扔进了抽屉，直到上个月 OpenAI 发布 Intelligent UI，才让我把它重新翻出来

说句扎心的：LLM、RAG、Agent、MCP、向量、余弦相似度……这些词你个个都听过，但面试官让你“串起来讲一遍”的时候，是不是瞬间就卡壳了？

Hy4 preview has been open-sourced for two months and ranked #1 globally in token...

我刻意没有让LLM直接"编造"SQL——它编的SQL容易出错且不可控。而是让LLM只做"意图到模板参数"的转换，具体SQL由预置模板+参数填充完成。这样90%的...

分析 DeepSeek 对不同品牌的回答可以分五步：先按问法把题分成「有哪些」「哪家好」「怎么做」三类，再把每条回答拆成一张按出现先后排好的品牌名单，逐个名字算...