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首页标签北京同盟

#北京同盟

一条数据从 SaaS 到 NAS 的旅程 - 零人工搬运,数据自己走进系统。

拖拉机7337940

上一期 30块钱,搭起一套 1760 台电梯运营系统 有个一直悬着一个工程问题没解决:数据在秒悟的云上,系统在飞牛的盘上,每天的数据怎么过去?

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模型调用慢在哪一段:我给网关做了一套计时观测

孟斯特

《micro-one-api 拆解》第 26 篇 代码基线:develop(v0.36.0)

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【征文】我用 WorkBuddy 做出了一个把技术文章画成漫画的项目

码事漫谈

广联达科技股份有限公司 | 高级软件开发工程师 (已认证)

9 月 15 日,一家叫 TypeSafe AI 的公司发了个模型,名字叫 Jev。它不聊天,不写代码,也不写文章;你拿开放性问题问它,它一概不理。

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别再跟 AI 说"帮我画个手绘风"了:331 个风格编号,把出图这件事彻底变成了填空题

大盘鸡拌面

辛辛苦苦想了个选题,打开生图工具,敲下一行字:"帮我画一张治愈系手绘插画,秋天的第一杯奶茶,要有生活气息。"

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因为太想讨好你,所以AI会骗你

码事漫谈

广联达科技股份有限公司 | 高级软件开发工程师 (已认证)

你有没有遇到过这种事:问 AI 要一篇参考文献,它秒给。作者、期刊、年份、页码,格式工整得挑不出毛病。你拿去一查——查无此文。作者没写过,期刊没登过,页码全是编...

6210

如果要照这套结构做一个新服务:最小的可运行切片是什么

孟斯特

《micro-one-api 拆解》第 25 篇 代码基线:develop(v0.26.x)

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让 AI 给你"造"一台机器:Anatomy 这套等距图技能,是怎么把抽象概念画成真家伙的

大盘鸡拌面

平常让 AI 帮你画张图解释个概念,路子一般就两条。第一条是让它吐 mermaid 或者 ASCII,好处是准,坏处是那玩意儿看着跟 2008 年的企业 PPT...

12110

性能决策:一个"变慢了"的方案我怎么判断,以及一条不降的准入线

孟斯特

《micro-one-api 拆解》第 24 篇 代码基线:develop(v0.26.x)

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LangGraph 写完了怎么对外提供服务?我用 FastAPI 把它包成了一套能上线的接口

大盘鸡拌面

LangGraph 的图在本地跑通那一刻,人是有点飘的——终端里 Agent 一步一步往下走,自动重试、暂停等人审批、断点还能接着跑,感觉这玩意儿明天就能上线。

8110

30块钱,搭起一套 1760 台电梯运营系统 FDE项目纪实

拖拉机7337940

一线维保师傅在井道边把一次维保做完,并留痕迹。核心就几件事:一井一码,扫码签到;扫码加定位加 NFC 三重校验,防代打卡;按检查项模板逐项填报,合格、不合格、不...

11110

两轮系统性审查:哪些债我修了,哪些我明确决定不修

孟斯特

《micro-one-api 拆解》第 23 篇 代码基线:develop(v0.26.x)

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GroundAnything:一个 4B 的"指哪打哪"模型,凭什么敢说比 GPT 级大模型还能打?

大盘鸡拌面

先别急着看架构图。咱们从一个特别朴素的问题聊起——你给模型一张图,说"帮我框出那辆红色的车",模型该怎么回答你?

10110

丢得静悄悄,谈一谈 Agent 的记忆是怎么没的

码事漫谈

广联达科技股份有限公司 | 高级软件开发工程师 (已认证)

Agent 记东西,像往黑板上写。只能往上加,擦不掉。——今天所有主流 Agent 框架都是这么干的。

11610

你让AI干的活,它可能只干了十分之一——而你根本看不出来

码事漫谈

广联达科技股份有限公司 | 高级软件开发工程师 (已认证)

你有没有过这种经历:让 AI 帮你处理一批文件、写一份报告、审一遍合同,它秒回你“已完成”,你满心欢喜地交了差,结果被人指出漏洞百出,你回头一查才发现——它压根...

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我把 LangGraph 从入门到上线全撸了一遍,这篇是完整知识点总结

大盘鸡拌面

我最早用 LangChain 写 Agent 的时候,代码长这样:一个 ​​while True​​ 循环,里面塞一堆 ​​if else​​,判断模型返回的下...

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313 个测试文件,以及一次「测试自己坏了」的排查

孟斯特

《micro-one-api 拆解》第 22 篇 代码基线:develop(v0.26.x)

14113

五道题,测测你有没有真的入门 AI

码事漫谈

广联达科技股份有限公司 | 高级软件开发工程师 (已认证)

这篇写给不写代码的人——业务专家、管理者,以及想把 AI 用起来的普通职场人。文里提到的每样东西,你不需要会编程也能用上。

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还记得那只叫Sakila的海豚吗?

墨者阳

初识MySQL大约在2015年,那时这个被誉为全球最流行的数据库深深吸引了我。虽然在它同时代,有诸多优秀的数据库产品,例如DB-Engines霸榜的Oracle...

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向量模型与图数据库的融合架构

墨者阳

在当今大数据与人工智能时代,将面临的数据环境日益复杂。结构化数据仅占数据总量的20%,而非结构化数据(包括文本、图像、音频、视频等)占据了剩余的80%,成为待挖...

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