AI教程

用 Rust 手搓 AI 自演化主板：当 18 个异构器官长出 C++ 骨骼第一章 物理层：让 Rust C++ CUDA 共享同一根血管在多语言实时系统开发中，最棘手的难题莫过于数据拷贝。一个 MarketTick 信号若从 Rust 传递至 C++ 算子，再送入 CUDA 核函数，最后返

2026年，大模型应用正迈入全新阶段：核心关注点从“功能是否可用”转向“运行是否稳定”。 回顾过往，大家对大模型的注意力基本集中在模型效果本身——回答准确度如何、生成速度快慢、能否对接知识库、是否支持多轮对话。这些固然是基础能力，但当模型真正嵌入客服、办公、研发、运维、数据分析等核心业务场景后，新的

先说几个核心判断：AIGC应用一旦进入生产环境，安全问题的边界就变了——从“内容是否违规”扩展到了“交互链路是否可控”。对开发团队来说，一个完整的AIGC风控体系，不是某一环节的补丁，而是要贯穿准备、上线和运营三个阶段的系统工程。 一、准备阶段：完成合规、标签和策略设计 准备阶段的核心，是在接入模型

一、一个让合规总监睡不着觉的问题 某家证券公司计划上线一款AI助手，用于帮助合规部门快速检索监管法规、内部制度以及历史处罚案例。演示阶段效果非常亮眼：输入“这个营销活动是否合规”，AI三秒内给出答案，逻辑清晰，引经据典。然而，合规总监抛出一个问题，现场瞬间安静下来—— “AI说某条营销文案合规，依据

Agent 闭环才是真正的护城河：Anthropic "300 个 Agent " 背后被忽视的秘密 最近，Anthropic内部的消息刷了屏——99%的工程师在跑300个以上会自我改进的agent。很多人盯着“300”这个数字激动不已，但真正值得咀嚼的，是每个agent身上那个能自己验证自己、自己纠

在AI编程这条路上探索了大半年，从Prompt的撰写技巧到工作流的搭建，再到Agent的配置，能尝试的方案几乎都试了个遍。直到上周换了一台显示器，才惊觉一个让人哭笑不得的事实：半年的效率优化，或许还不如换一块屏幕来得立竿见影。 别急着反驳，继续往下看就明白了。 一块屏幕能带来多大的效率瓶颈？ 之前从

机器学习圈的朋友们都知道，ICML（国际机器学习大会）是领域内最具分量的学术会议之一。今年2026届，ICML共收到23918篇投稿，最终接收6352篇，接收率约26 6%，竞争相当激烈。美团技术团队这次有13篇论文入选，覆盖了智能体推理、强化学习训练、复杂任务生成、智能体基准测试、监督微调等方向。

最近，Anthropic 发布了一个很值得关注的新产品：Claude Tag。 乍一看，它像是 Claude 进入 Slack 的一次升级：在团队频道里 @Claude，它就能读懂上下文、拆解任务、调用工具，然后把结果发回讨论串。 但如果只把它理解成“Slack 里的 Claude”，可能就低估了这

最近，AI领域围绕“Harness”这一概念的讨论热度持续攀升。业内普遍认为，当前正是借助Harness推动大模型创新应用的黄金时期——不过，这一思路与传统应用开发范式存在显著差异，需要转换方法才能真正打造出优质产品。如果沿用旧有思维模式，很可能会事倍功半。本文源自网易有道CEO周枫，他基于行业分享

一位经常加班的职场白领，一位带着孩子外出游玩的父亲，你的AI助手能够准确区分他们各自需要的服务吗？ 现实情况是，它往往做不到。 AI可以执行你给出的明确指令，却很难记住那些隐藏在场景和身份背后的潜在需求。它们是真的缺乏理解能力，还是“情商”有待提升呢？ 自去年10月发布VitaBench 1 0并首

AI视频制作工具的快速发展，着实令人既兴奋又感到困惑。 过去一年多，Runway 推出了 Gen-4，OpenAI 发布了 Sora，Pika 从 1 0 迭代到 2 0，Kling 和 MiniMax 也各自站稳了脚跟。这些AI视频生成工具的画面质量确实在肉眼可见地提升。但每次使用后，总有一种相似

引言：AI 编程从「只说不做」到「代劳干活」的分水岭 回顾过去，2024年之前，大多数开发者与AI协作的方式通常只是“复制粘贴”。AI生成一段代码，开发者手动粘贴到编辑器中，再切换到终端去运行测试、查看日志或操作数据库。简而言之，即便AI能写出逻辑严密的函数，它也不清楚本地项目具体安装了哪个版本的依

你有没有发现，手机输入法在你打字时会悄悄预测你的下一个词？你输入“今天天气真”，它就会弹出“好”。大语言模型（LLM）本质上做着同样的事——只是它预测得异常精准。 不信我们做个实验。给 AI 输入半句话：The sky is，它几乎一定会接上一个词：blue（蓝色）。 问题在于：它真的“理解”天空吗

全面掌握 Callback 系统：从原理到实战 一、为什么需要 Callback 一个 ReAct Agent 在运行时，可能需要依次调用多个节点、多个工具以及一个模型——每次调用耗费了多少 Token？哪个节点延迟最高？工具返回了什么结果？如果每个节点都手动添加日志代码，业务逻辑将与监控逻辑紧紧耦

你好，我叫 Parameter——AI 公司里，最沉默的员工先做个自我介绍。我的名字叫 Parameter。中文名称：参数。每天都被人们挂在嘴边——7B、13B、70B、671B。数字越滚越大，大家也越说越起劲：“参数越多，AI 就越聪明。”可很少有人真正搞清楚，我到底是什么角色。今天，就来聊聊我自