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一边是 Prometheus 这类系统,它输出的是非常硬的事实:时间序列、标签、抓取间隔、查询结果、告警状态。另一边是大模型,它擅长语言、归纳、补全上下文、从零...
如果这两年一直在关注大模型工程化,一个很明显的变化是:大家谈论的重点,正在从“模型回答得像不像人”转向“模型能不能稳定完成工作”。这个变化看起来只是讨论角度不同...
我一直觉得,很多人把大模型接进开发流程之后,第一反应是“能不能写代码”,第二反应是“能不能调用工具”,但真正让人每天都能省时间的,往往是第三件事:能不能让模型稳...
如果只把大模型当成一个“更聪明的补全器”,那很多问题都会被误判。尤其一旦开始做 Agent、MCP、自动化助手之类的东西,很快就会碰到一个看似不起眼、实际上绕不...
这段时间我在折腾一个很实际的问题:如果大模型不仅能“解释 Cloudflare 是什么”,还能直接读取 Zone、检查 Workers 配置、辅助定位边缘层问题...
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