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大模型生成内容的逻辑类似“挤牙膏”，后面的Token（字符）会参考前面所有Token的信息，且对最终输出的影响更强。A2：可以，但需注意：1. 优先选择2024年之后更新的模型；A4：不会，明确的拒绝（如“请提供订单号后查询”）比错误的回答（如编造订单状态）更能提升用户信任，避免后续投诉。大模型的训练逻辑是“必须回答用户问题”，如果强行要求它回答未知问题，会导致“编造信息”（幻觉），引发产品风险。
AI写作助手测评大会摘要 本次测评针对主流AI写作工具（如ChatGPT、Claude等），从语言质量、功能覆盖、响应速度、用户体验和数据安全五个维度进行系统评估。采用定量测试（预设任务统计）与定性评估（专业写手盲测）相结合的方法，重点考察不同写作场景下的表现。结果显示各工具在语法准确性（平均92%）和响应速度（<3秒）方面表现优异，但在长文本连贯性和文化适应性上存在差异。测评发现当前AI写
摘要：本文系统探讨了虚拟机性能优化的关键技术路径，涵盖硬件资源配置、虚拟化平台调优、操作系统优化和应用层优化四个维度。重点分析了CPU核心映射、内存动态分配、存储介质选择和网络配置等基础优化策略，并详细介绍了Hypervisor参数调整、NUMA亲和性设置等高级技巧。文章还提供了性能监控工具链（Prometheus、Grafana）和典型优化案例，最后展望了AI驱动优化、边缘计算等前沿发展方向。通
《数学的尽头是乘加》揭示了从日常生活到AI技术的底层数学共性。文章通过超市小票的乘加运算类比AI模型中的矩阵运算，指出线性组合（乘加）是数学、信号处理和时间序列预测的共同基础。虽然概率世界依赖累乘（Π），工程领域需要微积分（∫），但最终都回归到乘加（Σ）这一基本范式。作者认为，从买菜到天气预报再到Transformer模型，世界运行的底层逻辑都可归结为"先乘后加"这一简单而强大
IntelliJ IDEA 2026.1 EAP 2 的核心价值不仅是功能堆砌，更是平台级体验的重构随着 2026.1 正式版临近，JetBrains 正在将 IntelliJ 平台从「代码编辑器」重塑为「开发者认知增强平台」——这或许才是 2026 年最值得期待的技术革命。
摘要：随着AI应用深入发展，AIAgent正从被动问答向主动服务演进。文章以"小高老师AIAgent"为例，剖析了智能任务系统的架构设计：通过分层抽象实现任务管理（交互层、管理层、执行层、基础设施层），采用"分身"部署策略分离实时对话与异步任务，构建事件驱动+时间触发的混合调度机制。系统支持周期性、监测性和长耗时三类任务，通过消息队列削峰、多级缓存优化和熔断
在 Zed IDE 中，编辑预测是一项「隐形」却至关重要的功能：它默默观察你的编码行为，在恰当时机预判你接下来的操作——当你输入if (，它提前补全) {和闭合花括号当你选中一段冗余代码，它预判你将删除并高亮提示当你写注释，它准备生成对应的排序实现预测精准时，编码如行云流水；预测失准时，反而造成干扰。关键在于：不同开发者有不同的编码风格、项目类型和技术栈，单一模型难以满足所有场景。为此，Zed 推
本文为开发者、技术负责人和研究验证人员提供了一套高效的Claude Code工作流解决方案，重点解决AI编程中的权限确认打断、复杂需求失控和成本不可控三大痛点。核心方法包括：1）使用Plan Mode先规划再执行；2）将任务拆分为可跟踪的task；3）多任务隔离并行处理；4）固化常用提示词为可复用资产；5）通过ccusage工具监控token消耗。文章强调在追求效率的同时保持可控性，建议仅在隔离环
通过SpringBoot + LangChain4j + Ollama的技术组合，我们可以快速构建一个功能强大的智能客服系统。这种方式不仅降低了运营成本，还提升了用户体验。在实际项目中，建议先从小范围试点开始，逐步优化模型和业务逻辑，最终实现智能客服的全面应用。
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