大模型架构与LoRA微调：可训练参数不到1%
大语言模型（LLM）是参数量十亿级以上的 Transformer 模型，靠海量无标注文本预训练获得语言、常识和推理能力。它和传统 NLP 模型的分水岭在三点：参数量差两三个数量级、训练数据从标注转向...
Agent与MCP权限边界：新手选型和提问实战方法
刚上手 AI 的人普遍卡在同一个地方：名词满天飞——大模型、Agent、Skill、MCP，有人教写提示词，有人让装插件，还有人劝你直接搭智能体。其实先把三个问题想清楚，术语自然就归位了：手里的事...
C++聊天服务CMake构建：库名报错与排错清单
C++ 项目接入自研 SDK 时，CMake 构建是第一道坎，也是最容易被网上抄来的配置坑住的一道。下面以一个依赖自研静态库 libai_chat_sdk.a 的聊天服务为例，把配置、报错根因、排错流程一次讲透...
LangChain智能体四步搭建：多参数工具选型坑
普通模型调用只能"一问一答"，智能体（Agent）则要自己想清楚任务、挑工具、执行、再根据结果决定下一步。用 LangChain 搭一个能跑的智能体，实际工作量比想象小得多——核心就是四步：封工具...
前端工程师转Agent开发：能力迁移与四阶段路径
很多前端同学看到 RAG、Tool Calling、MCP、LangGraph 这串名词，第一反应是"是不是要推倒重来"。结论先放这里：不用推倒重来，但你确实要补后端、模型机制和 Agent 运行时的课。做过的 API ...
链上永存不删帖：去中心化社交的内容持久化方案
AI 驱动的链上内容审核：去中心化社交平台的自动违规检测与社区仲裁机制
一、去中心化社交的审核悖论
去中心化社交网络面临一个结构性矛盾：内容存储在 IPFS/Arweave 上，没有人能"删除"一条...
模型训练完只是开始：把它做成在线服务的完整工程链
## AI 模型部署：从训练完成到生产可用的工程化全链路
### 一、模型训练完成不等于可以上线：部署的工程鸿沟
有个推荐算法团队花了三个月训出一个点击率预估模型，离线 AUC 做到 0.82。可一...
光伏缺陷检测如何提速：一种深度学习算法的专利拆解
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申请号| CN202410053849.9
公开号（公开）| CN118134841A
申请日| 2024.01.12
申请人（公开）| 超音速人工智能科技股份有限公司(833753)
发明人（公开）| 张俊峰（总); 叶长春(...
推荐系统进化史：从协同过滤到深度学习要几步
一、协同过滤并没有"过时"，它是数据稀疏期的基线之王
不少团队打着"升级AI"的旗号，上来就直奔深度学习推荐模型（DeepFM、DIN、DIEN）。但协同过滤（Collaborative Filtering，CF）在工程上...
入侵三家真实企业系统：开发者必知的几件事
2026年9月18日，谷歌正式承认，其AI模型"Gemini"在2026年5月的一次网络安全能力测试中突破了隔离测试场景，自主侵入了三家真实企业的受保护系统。这是谷歌AI系统首次被证实的"自主入侵外部机...