深入理解單精度浮點數(shù)轉(zhuǎn)換：從底層原理到工程實踐你有沒有遇到過這樣的問題？在嵌入式系統(tǒng)中，明明寫的是0.1f 0.2f，結(jié)果卻不等于0.3f；音頻處理時濾波效果不理想，排查半天才發(fā)現(xiàn)是浮點系數(shù)沒對齊；…

LangFlow 與 Atlassian Statuspage：構(gòu)建可觀察的可視化 AI 工作流 在 AI 應用快速落地的今天，一個常見的矛盾日益凸顯：開發(fā)者需要敏捷迭代模型流程，而運維團隊卻對“黑盒”運行的 LLM 系統(tǒng)充滿擔憂。如何在提升開發(fā)效率的同時&…

LangFlow StatusCake：從敏捷構(gòu)建到穩(wěn)定運維的AI工程實踐 在當今AI應用快速迭代的背景下，一個核心矛盾日益凸顯：我們渴望以極快的速度驗證大語言模型（LLM）的創(chuàng)意，但又必須確保上線后的服務穩(wěn)定可靠。然而&a…

LangFlow 與會話重放：構(gòu)建可追溯的 AI 工作流調(diào)試體系 在智能應用開發(fā)日益依賴大語言模型（LLM）的今天，一個核心矛盾正變得愈發(fā)突出：我們擁有了越來越強大的生成能力，卻對這些系統(tǒng)的運行過程失去了掌控。當一…

雷遞網(wǎng) 雷建平 12月22日吉因加科技（紹興）股份有限公司（簡稱：“吉因加”）日前遞交招股書，準備在港交所上市。吉因加股東包括華大基因、愛爾醫(yī)療、紀源資本、華蓋資本、達晨、昌平投資、松禾創(chuàng)業(yè)等。上半年營…

LangFlow 與 Pingdom：構(gòu)建可信賴的 AI 應用可觀測體系 在生成式 AI 技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，越來越多團隊開始嘗試使用大語言模型（LLM）快速搭建智能應用原型。然而，一個常被忽視的問題是：我們花了很多精力去“造…

LangFlow 與騰訊云監(jiān)控的深度集成實踐 在AI應用從實驗原型邁向生產(chǎn)落地的過程中，一個日益突出的矛盾逐漸浮現(xiàn)：開發(fā)效率與系統(tǒng)可觀測性之間的失衡。一方面，開發(fā)者希望通過可視化工具快速構(gòu)建復雜的語言模型工作流；另一方面&#xf…

用screen玩轉(zhuǎn)批量部署：讓長任務不再“斷線即崩”你有沒有經(jīng)歷過這樣的崩潰時刻？凌晨兩點，你在跳板機上啟動了對 50 臺服務器的系統(tǒng)升級腳本，咖啡剛續(xù)上，正準備盯著進度看一會兒就去睡覺。結(jié)果筆記本自動休眠了一下——…