很多互聯網的業務研發或者基礎架構團隊的同學，包括前後端，其實都遇到了 35 歲的門檻，競爭力如何再次得到提升。 開篇我們先講講最近做數字人相關的知識。説到數字人，其實核心還是 wav2lib。很多沒有做過這方面的研發同學都對這個詞很陌生。 沒關係，這裏我們來普及一下。 懂一點的可以看看這個項目： https://github.co
簡介 RAG知識庫構建中，文檔處理是根基，但不應機械套用固定流程。知識庫本質是為大模型服務，實現精確檢索才是核心。處理文檔需根據業務需求靈活進行：結構化數據應提取元數據；非結構化數據需合理分段，保留原始內容用於增強生成，提取核心內容用於精確檢索。同時需進行文檔清洗，過濾無效內容。最終處理方式應基於實際業務需求調整，而非照搬他人流程。
簡介 Skyvern是一個基於大模型的瀏覽器自動化開源項目，已獲GitHub近2萬星。它通過規劃-執行-驗證的AI架構(Planner/Task/Validator)，像人類一樣理解網頁內容，解決了傳統RPA工具因頁面結構變化導致腳本失效的問題。項目提供Docker部署和Python SDK兩種使用方式，讓開發者能輕鬆實現智能網頁自動化操作，是學習
前言 當前 AI Agent的能力日益強大，開始需要承接需要數小時甚至數天才能完成的複雜任務 —— 比如：從零構建一個生產級別的 Web 應用。 但現實是，AI Agent在跨多個上下文窗口工作時，常常陷入 “失憶返工”" 半途而廢 " 的困境。 Anthropic 推出了一套針對長時運行 AI 代理的高效 harness 方案
前言 如果你要問我：未來5年，什麼崗位最有“錢”景、最值得all in？ 我的答案只有一個——AI產品經理。 這不是我瞎説。過去一年，我跟超過200位職場人聊過這個話題。我發現，幾乎所有想抓住AI機會的人，都卡在了這3種狀態裏，看看你屬於哪一種？ 第一類：焦慮的“觀望者” 只知道AI很火，薪資很高，但連常見的AI工具都沒用過
前言 無論是 BERT、GPT 還是 ViT，幾乎都不用 Batch Normalization，而是清一色地用 Layer Normalization。 這不是巧合，而是 Transformer 架構中一個非常深層的設計選擇。 一、BN 和 LN 到底在做什麼？ BN 和 LN 的出發點其實一樣——穩定訓練，防止梯度
前言 無論是需求、規範還是用户故事，用於指導代碼實現的任何信息，都必須具備一些關鍵特質（如敏捷方法中的 INVEST 原則）。隨着人工智能逐漸參與代碼生成，需求不僅要滿足人類開發者的理解，還需要更加明確、結構化，以便 AI 能正確、可靠地生成符合項目約束的代碼。因此，編寫需求時標準更高，既要清晰給人看，更要讓 AI 能"看懂"並正確實現。 本
涵蓋規劃、檢索、反思、批判、綜合等多個環節 一個 RAG 系統之所以會失敗，通常不是因為大型語言模型（LLM）不夠智能，而是因為它的架構過於簡單。它試圖用一種線性的、一次性的方法來處理一個循環的、多步驟的問題。 許多複雜查詢需要推理、反思以及在何時採取行動方面的明智決策，這與我們面對問題時檢索信息的方式非常相似。這正是智能體驅動的操作在 RA
