人工智能
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从一个 AI Agent 把任务交给错误方向的案例出发，排查意图识别、边界规则、上下文摘要和结果复查四个环节，给出可落地的交接治理流程。170 收藏
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多模态接口的图片费用不只取决于文件大小，真正影响预算的是输入分辨率、detail 级别、图片数量和重试策略。本文用一个可复用的请求预算表，说明什么时候使用 low、high 或 auto，并给出上线前的核对方法。165 收藏
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AI 应用上线后，成本失控通常不是因为某一次请求特别贵，而是输入上下文、输出长度和重试叠加后没有预算边界。本文用一个请求预算器拆解 token 估算、费用计算、阈值判断和超额降级，并给出可验收的 Go 示例。162 收藏
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用 DeepSeek API 和 Node.js 从零实现一个命令行流式摘要工具，覆盖环境变量、模型选择、核心代码、本地运行、失败处理和验收清单。154 收藏
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图片输入的成本不只由文件大小决定，还受模型细节档位、有效分辨率和长图切分方式影响。本文用一套可复核的输入策略，判断何时用低细节、何时保留高分辨率，以及长图如何切成可验收的局部图片。152 收藏
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把供应商手册、网页或用户上传文件接入 RAG 后，风险不只在回答是否跑题：检索片段里的恶意指令可能诱导模型越过原本任务。防护的重点不是相信一条更强硬的角色提示，而是把资料来源标成不可信、把工具能力做成固定的结构化边界，并为高影响动作设置确认与可追溯记录。149 收藏
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RAG 应用里，回答看似有引用却指错段落，往往不是模型单独出错，而是切块编号、索引元数据和原文版本没有保持同一条链路。本文用文档快照、chunk_id 和回答后验校验，搭一套可定位、可回归的引用验收方法。148 收藏
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本文根据卢冕在『OpenMLDB Meetup No.1』中的演讲整理而成。开源机器学习数据库OpenMLDB：为企业提供全栈FeatureOps解决方案今天的演讲围绕OpenMLDB给企业提供全栈FeatureOps解决方案展开，同时对OpenMLDB147 收藏
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Google 安全团队近期讨论了智能体让攻击自动化后，红队工作如何变化。本文按攻击路径、验证阶段和治理边界拆开这条新闻，给开发与安全团队一份可落地的观察清单。144 收藏
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AI Agent 执行长任务时，真正难的是中途失败后从哪里继续。本文围绕 checkpoint、恢复点和幂等回放，拆解状态保存、重启恢复、重复执行与回归验收的工程边界。132 收藏
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摘要：在全球化沟通交流如此密切的时代，人们渴望通过地图了解到的不仅是简单的版图轮廓，而是复杂又庞大的实时动态地理信息。如今国家地理信息公共服务平台携手华为云，构建了“云上130 收藏
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引用当一盒热腾腾的披萨端到你的面前，你是否想过，背后会有怎样一段耐人寻味的技术故事？一块“数字化”披萨是如何诞生的？一家餐饮企业又是怎样做到核心系统完全自研？带着这些问题122 收藏