文章介紹了AI Agent的自我反饋機制，通過雙智能體架構（生成與驗證智能體）和反射協(xié)調器，讓AI具備元認知能力，能夠像人類一樣反思和改進工作。以編寫質數(shù)過濾函數(shù)的案例展示，AI從65分初版優(yōu)化到92分終版&#…

第一章：為什么你的Dify檢索結果不準？在使用 Dify 構建智能應用時，檢索增強生成（RAG）是核心功能之一。然而，許多用戶反饋其檢索結果不準確，導致生成內容偏離預期。問題通常并非出在模型本身&…

在大語言模型參數(shù)競賽愈演愈烈的行業(yè)背景下，騰訊近期開源的Hunyuan-A13B模型以"高效能"創(chuàng)新路徑引發(fā)廣泛關注。這款搭載細粒度混合專家（MoE）架構的新一代模型，通過800億總參數(shù)與130億活躍參數(shù)的動態(tài)配置，在?！?

當前前端領域的技術選型非常豐富，不同的框架和工具各有側重。為了讓你快速建立一個整體印象，下面這個表格梳理了目前最主流的幾個核心框架及其關鍵特性?？蚣苊Q核心特點學習曲線適用場景最新動態(tài) (2025年)React?- 基于組件和虛擬DOM- 靈活的JSX語法- …

LTX-Video顯存攻堅手冊：8大實戰(zhàn)技巧讓中端顯卡玩轉AI視頻生成 【免費下載鏈接】LTX-Video 項目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Lightricks/LTX-Video 你是否曾因顯卡顯存不足而與LTX-Video的精彩視頻生成功能失之交臂？是否面對"C…

RAG LLM BM25和BGE進行檢索的先后順序：BM25→BGE BM25和BGE是兩種完全不同的檢索技術，它們在信息檢索流程中通常結合使用而非互斥選擇。 核心區(qū)別對比 特性 BM25 BGE (BAAI General Embedding) 類型 傳統(tǒng)統(tǒng)計模型 (稀疏檢索) 深度學習模型 (稠密檢索) 原理 基于詞頻、逆文…

Qwen3-Next大模型實戰(zhàn)手冊：從環(huán)境搭建到性能調優(yōu)的工業(yè)級部署方案 【免費下載鏈接】Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-bnb-4bit 項目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-bnb-4bit 阿里巴巴達摩院Qwen團隊推出的Qwen3…

一、 什么是自旋鎖？核心定義：自旋鎖是一種非阻塞鎖。當線程嘗試獲取鎖失敗時，它不會掛起（阻塞/讓出 CPU），而是會在一個死循環(huán)中持續(xù)檢查（忙等待 / Busy-Waiting）鎖是否被釋放。直觀隱…