「实战能力」共找到 3503 篇相关文章
基于 Gemini 模型做 SEO Agent 简单实战
作者参加 Google I/O 大会后,受 James 用 AI 做 SEO 启发,尝试基于 Google 的 Gemini 2.5 Pro 模型制作 SEO 智能体。介绍数据获取方法,构建 3 个 Agent 进行分析、提建议和输出报告,Gemini 负责理解决策,适合出海企业。
不盲目跟风:消息代理选型实战指南
消息系统在分布式架构中至关重要,消息代理选型常缺系统方法。文章剖析 Apache Kafka 与亚马逊 SQS 特性,对比它们在命令、ECST、事件通知三种消息模式下的适配性,为选型提供参考。
Strix AI驱动的漏洞动态验证能力分析
传统SAST工具只能发现‘可能有问题的代码’,无法确认漏洞是否可被利用,导致高误报率。Strix采用‘静态分析 + 动态验证’的混合模式,先定位可疑点,再对漏洞进行真实攻击验证,显著降低误报率。
MOE RL实战:统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作,实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等,指出训练难点,分析KL Loss异常归因,验证其在MoE模型RL应用效果,还探究模型规模对训推不一致性的影响。
MoE RL 实战:统一 FP8 全流程训练
SGLang RL 团队等实现 RL 全流程 FP8 训练与采样,消除训推不一致性。介绍 FP8 硬件基础、格式等,分析训练难点,定位 KL Loss 异常源于量化原理,验证其在 MoE 模型 RL 场景优势,指出模型规模与训推不一致的关联。
AI时代:判断力为何比技术能力更重要?
音乐家布莱恩·伊诺1995年指出计算机音序器把技术问题转为判断问题,如今AI时代这一洞察更凸显价值。技术壁垒消失,判断力成关键差异,未来职业将向战略判断转变。
作业帮基础观测能力之一监控体系实践
本文介绍作业帮监控体系实践。其监控体系随云原生成长,支持全集群监控。构建时选 Prometheus 采集、VictoriaMetrics 存储,还从多维度采集指标,用自研代理降成本、治理指标,让系统更贴合研发。
第十一章 Deep Agents 实战——数据分析与报告生成
本章介绍构建营销内容 Agent,能分析产品数据、生成营销文案等。核心技术有结构化输出、多 Skill 水平组合、模拟数据分析。还对比传统营销与 Agent 流程,展示结构化输出优势及数据驱动决策方法。
今天,被GLM-5的Agentic Coding能力惊艳到了
上月底Anthropic报告揭示编程趋势转变,月初Claude Opus 4.6与GPT - 5.3 Codex发布印证。作者深度测试GLM - 5,经两项实测挑战,发现其在复杂系统任务表现超预期,有‘系统架构师’思维。
Midscene.js 实战与源码剖析:如何重塑 UI 自动化
本文介绍Midscene.js这款基于AI的下一代UI自动化工具,剖析其设计动机、架构、原理及源码,结合业务场景分享问题与思考,还对比类似工具,给出试用配置和使用建议。