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个人简介:AI 10年从业者,记录我的AI成长历程!InfoQ写作社区和阿里云开发者社区签约作者,长期跟踪和分享人工智能前沿技术、应用、领域知识,不定期的发布相关产品和应用,欢迎关注和转发

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人工智能微客/aiweker

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AI 10年从业者,长期跟踪和分享人工智能前沿技术、应用、领域知识,不定期的发布相关产品和应用,欢迎关注和转发
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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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MiniMax开源模型系列:从M1到M2的“高智能,低成本”突围之路

MiniMax开源模型系列突破AI高成本瓶颈:中国AI独角兽MiniMax近期密集发布开源模型系列,其中M2模型在权威测评中位列全球前五、开源第一,综合成本仅为行业领先者的8%,推理速度快一倍。公司采用全栈自研路线,通过独创的"Lightning Attention"架构和CISPO算法实现技术突破,M2模型特别优化编码与智能体任务能力。MiniMax的开源策略打破"高性能必高成本"认知,其API定价仅为竞品的六分之一,两周内API免费调用政策加速普及。这一"
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博文更新于 2025.12.16 ·
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Kimi开源模型系列:以“思考与智能体”为核心的开源挑战者

在中国大模型开源浪潮中,如果说Qwen系列是凭借“家族庞大、全面覆盖”建立起的“AI百货商店”,那么由月之暗面(Moonshot)推出的Kimi系列,则更像一个聚焦于“思考深度与自主行动”的“特种作战部队”。自2024年底以来,Kimi以K系列为名,沿着“强化学习”和“智能体(Agent)”的技术路线持续迭代,其最新发布的Kimi K2 Thinking模型,更是以原生“思考-执行”一体化能力,在多个核心基准测试中与顶尖闭源模型展开正面竞争,被誉为“开源模型距闭源前沿最近的一次”。
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博文更新于 2025.12.16 ·
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Qwen开源模型系列:从全能多模态到专业垂直领域的完整AI解决方案

阿里通义千问(Qwen)开源模型系列构建了从通用大语言模型到专业垂直领域的完整AI解决方案。Qwen3系列作为最新旗舰,在架构创新、性能表现和应用范式上实现全面跃升,包含密集模型和混合专家模型,支持双模式推理,在知识、编程、数学等核心能力上可比肩顶尖闭源模型。Qwen家族还包括视觉语言理解先锋Qwen-VL、全模态交互的Qwen-Omni、专业编程助手Qwen-Coder、数学推理专家Qwen-Math以及安全对齐保障Qwen-Guard等。通过阿里云Model Studio平台,这些模型以宽松协议向全球开
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博文更新于 2025.12.15 ·
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DeepSeek开源模型全景解析:从语言推理到多模态的完整生态

DeepSeek作为中国AI领域的创新力量,构建了从语言推理到多模态的完整技术生态。其核心模型包括:支持160K长文本的DeepSeek-V3.2、视觉语言联合理解的DeepSeek-VL、文档智能处理的DeepSeek-OCR、编程助手DeepSeek-Coder、数学推理专家DeepSeek-Math等。通过自研稀疏注意力机制和强化学习优化,DeepSeek在保持高性能的同时显著降低推理成本。其技术架构采用三维并行策略和动态内存分配算法,在金融、医疗、制造等行业实现成功应用,展现出中国AI技术的突破性进
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博文更新于 2025.12.15 ·
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OpenAI Triton:颠覆传统的GPU编程新范式

摘要: OpenAI Triton是一款革命性的GPU编程语言和编译器,它通过Python-like语法和自动并行化技术,大幅降低了GPU编程门槛。Triton的核心价值在于:1)简化并行编程模型,让开发者专注算法而非硬件细节;2)提供自动内核优化功能,自动测试不同配置寻找最优解;3)高效内存管理能力,优化访存模式。相比传统CUDA编程,Triton使得没有专业GPU知识的AI研究者也能编写高效代码,同时保持与PyTorch等主流框架的兼容性。典型应用场景包括矩阵乘法、softmax等常用算子优化,其自动调
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博文更新于 2025.10.23 ·
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掌握Pydantic Settings:Python配置管理的终极指南

摘要: Pydantic Settings是基于Pydantic的Python配置管理工具,提供类型安全、多环境支持及自动验证功能。核心特性包括:1)通过BaseSettings定义类型化配置模型;2)支持环境变量、.env文件和代码默认值的优先级加载;3)嵌套配置和复杂类型处理;4)内置敏感信息保护(SecretStr);5)自定义验证逻辑。典型应用场景包括FastAPI项目配置,能有效管理数据库连接、API密钥等参数,确保配置的一致性和安全性。相比传统方法,它显著减少了配置错误风险,适合中大型项目开发。
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博文更新于 2025.10.23 ·
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Agent:你的数字世界“智能管家“ | AI小知识

RAG(检索式增强生成)是一种让AI实时查阅外部知识库的技术,由检索器和生成器两部分组成。它解决了传统AI信息过时、记忆有限和容易臆造的问题,通过实时检索获取最新信息、突破记忆限制并提供依据。RAG的工作流程包括问题理解、知识检索、答案合成和来源标注,已在智能客服、教育辅导、医疗咨询等领域广泛应用,使AI回答更准确可靠。这项技术正在让AI变得更"靠谱",既能保持创造性,又能确保回答的真实性。
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博文更新于 2025.10.22 ·
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【性能测试利器】使用Locust:一个面向开发者的分布式负载测试框架

Locust是一个面向开发者的Python开源负载测试框架,特别适合测试AI服务和复杂API。它以代码为核心,提供高度灵活性,支持分布式扩展和实时Web UI监控。主要功能包括:基础HTTP请求测试(如AI模型API)、任务权重与嵌套(模拟用户行为流)、参数化数据驱动测试(从CSV读取不同测试数据)。相比传统工具,Locust更易融入CI/CD流程,能处理动态JSON payload、长连接等现代AI场景,是开发者进行性能测试的强大工具。
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博文更新于 2025.09.16 ·
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认识 Mermaid:让文档自己画图的「文本即图形」引擎

Mermaid是一个基于文本生成图表的工具,通过简单的文本语法即可自动渲染流程图、时序图、甘特图等。它支持多种图形类型,包括流程图(定义节点形状和连线样式)、时序图(描述交互流程)、甘特图(规划项目进度)和类图(展示类与关系)。Mermaid语法简洁,可版本控制,无需图形化工具,适合集成到Markdown文档中。其核心优势是低心智负担、可版本化、自动化生成和广泛生态支持(如GitHub、VS Code等平台原生支持)。
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博文更新于 2025.08.21 ·
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Playwright:现代Web自动化测试的强大工具 | AI应用开发

Playwright:现代Web自动化测试工具 Playwright是由Microsoft开发的跨浏览器Web自动化测试工具,支持Chromium、WebKit和Firefox。相比传统工具,它提供更现代化的API、更快的执行速度和更可靠的测试能力。 核心优势: 支持所有现代浏览器和设备模拟 自动等待元素,减少测试不稳定性 内置网络拦截、截图和PDF生成功能 支持同步和异步API Python示例展示了基本操作、元素交互、弹窗处理、iframe操作、网络拦截、截图和移动设备模拟等场景。Playwright不
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博文更新于 2025.08.20 ·
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让大模型更懂你 | AI小知识

摘要: 大语言模型有时"答非所问"主要是因为线索模糊、目标不明确和情境缺失。通过生活场景对比可以看出,提供具体背景、明确目标、参考示例和迭代追问能让回答更精准。四步提问公式(清晰背景+具体目标+参考示例+迭代追问)能显著提升交流效率。未来,提问能力可能成为与AI协作的基础技能,就像点火锅时精准描述需求一样重要。(149字)
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博文更新于 2025.08.08 ·
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把世界装进一张“关系网”——零基础读懂知识图谱

知识图谱是通过将实体和关系连接成网,让AI具备"常识"的智能技术。它使机器能理解"苹果"是水果还是公司,并给出更精准的推荐。构建过程包括从数据抽取实体关系、融合不同来源信息并实时更新。应用场景丰富:电商推荐关联商品、医疗AI精准导诊、导航系统规避拥堵等。相比孤立数据,知识图谱通过建立关系网络,让AI服务更智能可信。普通人也可通过画思维导图来实践这一理念,让信息产生更多价值。
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博文更新于 2025.08.08 ·
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RAG:让AI更聪明的“外接大脑“ | AI小知识

RAG(检索式增强生成)是一种让AI实时查阅外部知识库的技术,由检索器和生成器两部分组成。它解决了传统AI信息过时、记忆有限和容易臆造的问题,通过实时检索获取最新信息、突破记忆限制并提供依据。RAG的工作流程包括问题理解、知识检索、答案合成和来源标注,已在智能客服、教育辅导、医疗咨询等领域广泛应用,使AI回答更准确可靠。这项技术正在让AI变得更"靠谱",既能保持创造性,又能确保回答的真实性。
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博文更新于 2025.07.31 ·
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Vibe Coding:像挑歌一样写程序的魔法

Vibe Coding:用"感觉"生成代码的新范式 Vibe Coding将编程转变为"描述氛围"的过程,开发者只需向AI说明需求风格(如"小红书式刷图页面"),AI即可生成完整代码,类似音乐平台根据"海边氛围"推荐歌单。其核心是:1)通过自然语言prompt表达需求;2)AI基于海量开源项目理解生成代码;3)具备自修复能力。 该模式显著降低技术门槛,使非程序员也能快速创建应用(如生日网页、健身打卡程序等)。与传统编程相比,Vi
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博文更新于 2025.07.31 ·
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2025年上半年大型模型产品盘点

2025年上半年,大型语言模型领域呈现显著创新,OpenAI、Google和Anthropic等公司推出多款专业模型。OpenAI发布了增强推断能力的"o"系列和通用型GPT-4.5;Google迭代Gemini系列,强化编码和思考能力;Anthropic推出混合推断的Claude 3.7 Sonnet和Claude 4。中国公司DeepSeek和阿里巴巴也推出高性价比开放权重模型。市场趋势包括专业化推断、多模态扩展、上下文窗口增长以及成本效益提升,同时安全和伦理考量持续影响模型设计。
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博文更新于 2025.07.23 ·
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python如何生成二维码 | python小知识

摘要:本文介绍了使用Python的qrcode库生成二维码的方法。主要内容包括:(1)二维码的基本原理与结构特点;(2)qrcode库的安装与基本使用方法;(3)二维码颜色定制、添加logo等高级功能;(4)WiFi连接和vCard联系信息等实际应用案例。qrcode库支持多种参数调整和输出格式,能生成满足不同需求的二维码。文章还提供了代码示例,帮助读者快速掌握二维码生成技术,并建议进一步探索动态二维码和Web集成等进阶应用。
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博文更新于 2025.07.06 ·
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AI正在使软件发生根本变化 | AI大咖说

安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy),一位在斯坦福大学、OpenAI和特斯拉都拥有深厚技术背景的知名人工智能专家,在Y Combinator的AI创业学校发表了题为《软件正在发生根本变化》(Software Is Changing (Again))的主题演讲 1。此次演讲的核心论点是,软件开发领域正在经历一场深刻的范式转变,我们已经迈入了“软件3.0”时代。在这个新时代中,自然语言成为了新的编程接口,而大型语言模型(LLMs)则承担了大部分的编程任务
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博文更新于 2025.06.25 ·
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LangChain 是变难用还是难用了? | AI应用开发

LangChain版本演进与架构转型分析 最新分析显示,LangChain在v0.2和v0.3版本中进行了重大架构调整,旨在解决开发者长期诟病的稳定性和复杂性痛点。框架从单体结构转向模块化设计,拆分为langchain-core、langchain和langchain-community等独立包,以降低依赖冲突风险。v0.2版本强化了LangGraph作为代理开发的首选方案,提供有状态管理和复杂工作流支持,而v0.3则进一步优化了生态系统和开发者工具。值得注意的是,LangChain表达式语言(LCEL)正
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博文更新于 2025.06.25 ·
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python web开发-Flask数据库集成

Flask-SQLAlchemy数据库集成实践指南 本文全面介绍了如何在Flask应用中使用Flask-SQLAlchemy进行数据库操作。主要内容包括:基础配置(安装、初始化、应用工厂模式)、数据模型定义(基础字段、关系模型)、CRUD操作、高级查询(分页、聚合、复杂过滤)、数据库迁移(Flask-Migrate)、性能优化(连接池、批量操作)以及测试配置。文章提供了完整的代码示例,涵盖了从简单查询到复杂关系处理的各类场景,并强调了生产环境中的最佳实践,如性能优化策略和测试数据库配置。通过本指南,开发者可
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博文更新于 2025.06.21 ·
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python web开发-Flask 蓝图(Blueprints)完全指南

Flask蓝图(Blueprint)是实现模块化开发的利器,本文全面解析了其核心概念与应用技巧。主要内容包括:蓝图的定义与优势、基础创建与注册方法、结构化项目布局、静态资源与模板管理、请求钩子机制、蓝图间协作方式。文章特别介绍了应用工厂模式与蓝图的结合使用,以及嵌套蓝图、动态URL前缀等高级技巧。最后总结了最佳实践,如合理项目结构、命名规范、适度拆分原则等。通过蓝图,开发者能构建模块化、可维护且易于扩展的Flask应用。
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博文更新于 2025.06.21 ·
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