手搓JSVM第 11 篇：打包、模块与 CLI：把 VM 产物变成可运行文件
手搓JSVM第 11 篇：打包、模块与 CLI：把 VM 产物变成可运行文件 11-cover.png 源码仓库 1. 本文目标 前面几篇已经把编译器和 runtime 的核心部件搭起来了。接下来要解决的是工程化闭环： 如何把 byteco…
分类 · 文章
AI 大模型
大模型应用、Prompt 工程、AI 工具、模型微调、AI 开发实践
🍔 给 AI 发一张结构化表格（下）：从"自由发挥"到"按格填空"的输出驯服指南
> 写在前面：上篇讲了流式输出——AI 怎么"边说边听"。下篇换个话题——AI 说出来的东西怎么按规矩说。LLM 默认输出是自由文本——你问爱因斯坦的信息，它能给你写一篇散文，也能给你列一个列表，还能给你一段 markdown。但下游业务需…
手搓JSVM第 9 篇：闭包：函数如何记住外部变量
第 9 篇：闭包：函数如何记住外部变量 闭包封面：函数代码加创建时的环境 源码仓库 1. 本文目标 本篇实现闭包： 核心问题： 内层函数执行时，为什么还能读取外层函数已经创建过的变量 x？ 2. 为什么闭包需要环境捕获 按直觉，外层函数返回…
Agent到底比一次大模型调用多了什么？小白从这张流程图看懂
模型像一个一次性接单的顾问：你给材料，它给答案。Agent更像带工作台的执行者：它能保留任务状态、选择工具、操作文件、遇到失败后继续。OpenAI在9月10日发布Agents API公开测试，正好让我们看清一个常见误区——Agent不是“更…
同一套GPU多服务2.5倍用户，关键不是换模型
部署大模型后，团队最容易犯的错，是拿“每秒总共生成多少Token”宣布优化成功，却忽略用户已经等得不耐烦。\*\*可引用的核心判断是：推理性能不是单个内核的数字，而是在明确延迟目标下，精度、并行、缓存、调度和解码共同形成的系统结果。\*\*…
AI提示词工程：高效构建精准指令的方法论
AI提示词工程：高效构建精准指令的方法论 1. 文档概述 AI提示词工程是通过规范化、结构化、逻辑化的指令设计，引导大语言模型、生成式AI输出精准、合规、高质量内容的核心技术。其核心目标是消除AI输出的随机性与模糊性，通过标准化提示词编写规…
我做了一个 Chrome 扩展，把 YouTube 播放列表批量变成 AI 可读的本地 Markdown
现在的 AI 已经很擅长总结、分类和问答，但在真正使用它整理知识时，我经常卡在更前面的一步： 怎样把散落在视频里的内容，变成 AI 可以稳定读取的资料？ 我平时会在 YouTube 上看课程、访谈和播客。看完时觉得收获很多，过一段时间想找其…
多人共用一个 key，缓存命中率会不会因此降低？
8ded71ac15ba5d186de9ca9e6d13369c.png 团队刚把一堆 AI 调用并到一个大模型推理套餐上，月底账单摊开，有人拍桌子："是不是咱们这么多人共用一个 key，把缓存命中率搞崩了？" 这话对一半，错一半。 对的是…
“我们在拿生命做赌注”：造AI的人为何开始密集预警？
9 月上旬，几条原本看似分散的消息，开始指向同一个变化：前沿 AI 实验室内部对于失控风险的担忧，正在越来越公开地浮出水面。 OpenAI 新任基金会董事 Paul Christiano 上任后公开警告，如果在缺乏更强协调机制的情况下继续推…
AI Coding 的下一步不是写得更快，而是可验收：蚂蚁数科 Harness 工程实践
> 随着大模型能力增强，AI Coding 正从代码补全走向由 Agent 独立执行完整任务。研发团队面对的问题也随之改变：当代码产出速度成倍提升，原有的需求约束、Code Review 和测试验收机制还能否跟上？如果验证能力没有同步升级，…
“数据比模型重要”成了共识，接下来拼什么？
前几天在上海，和 Snowflake 全球产品总裁 Christian Kleinerman 做了一场闭门圆桌。同场的还有白鲸开源创始人郭炜、 Snowflake 亚太解决方案工程负责人杨扬，极客邦的霍太稳主持。四十五分钟，全英文。 这种场…
AI 有了“工号”，数据平台长出了手：我在 Snowflake World Tour 看到的三个变化
图片 昨天我作为圆桌嘉宾参加 Snowflake World Tour Shanghai，晚上也和 Snowflake 全球产品总裁 Christian Kleinerman 进行了深入讨论，这篇文章总结下我参会的几个很有意思的获得点。 说…
端侧优先，云端兜底：端云协同调度在B端应用的工程实践｜QCon上海
- 2026-09-11北京 本文字数：2574 字 阅读完需：约 8 分钟 AI正从工具演进为具备自主规划与执行能力的软件系统，工程重心转向构建稳定、可信、可控的AI Native架构。QCon上海站聚焦AI系统化落地，覆盖Agent R…
从「构建 AI」到「驾驭 AI」，如何搞定 AI 深水区的 6 个工程问题？
现如今，AI 不仅会写代码、会做测试、会调用工具，甚至已经能自主完成复杂任务。 当 AI 从“回答问题的模型”演变为“能够行动的软件系统”，软件工程面对的挑战已经不再只是如何训练模型、如何部署模型、如何写 Prompt，而是如何让具备自主能…
Snowflake 落地中国两年：迈向智能体企业时代，关键在上下文
9 月 8 日，Snowflake World Tour 全球巡演首次落地中国。此时距离 Snowflake 正式进入中国市场刚好两年。 两年之后，Snowflake 将这场中国首秀的重点放在了一个更明确的方向上：Agentic Enter…
破除人形崇拜！京东用“狼族”军团重做物理AI
纵使会后空翻的机器人再惊艳，也应付不来以时效和成本论输赢的流水产线。 当科技圈还在为人形机器人叠衣服、打拳击而狂热不止时，真实供应链产线却是另一番景象。Interact Analysis 最新数据显示，全球超七成的仓库严重依赖人力，自动化渗…
PayPal谈 Agentic Commerce：AI智能体将如何进入跨境支付场景？
9 月 10 日，PayPal 在深圳举办 2026 PayPal 大中华区跨境电商大会。来自海内外的跨境商户、服务商及行业专家等近 600 人参会，围绕跨境电商行业趋势、海外市场拓展、AI 技术应用以及生态合作等议题展开讨论。 其中，智能…
推理成为新中心、Agent把生产级问题提前：AI Infra 的边界正在被重写
过去几年，AI 行业最受关注的问题往往集中在模型本身：参数还能做多大，训练需要多少 GPU，新模型又刷新了哪些 Benchmark。但当越来越多企业真的开始把 AI 放进生产系统，问题就变了：GPU 不再只有一种，模型训练和推理之间的边界越…
鬼故事 ！DeepSeek4.1 比Opus5 GPT5.6还强！
我已经给大家预警过了，没想到 DeepSeek V4.1 Flash 发布之后，还是被吹上天了！ 一个 Flash 居然打败 GPT-5.6 和 Opus 5 等旗舰模型了，有点聊斋的味道了！ 这个事情不光是 DS 粉吹了啊，而是官方已经写…
一天一个开源项目（第214篇）：AstronRPA —— 科大讯飞开源的企业级 RPA + AI Agent 自动化平台
引言 "让 AI 不只是想清楚，还要做得到。" 这是"一天一个开源项目"系列的第 214 篇。今天的项目是 AstronRPA。 AI Agent 做决策容易，执行复杂的桌面操作难——点击某个按钮、在 Excel 里按规则整理数据、从金蝶系…