架构师刘7
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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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不想再折腾 MCP 了?试试用Skills

通过自然语言在几分钟内创建出原本需要通过 MCP(Model Context Protocol)实现的工具——比如一个数据库连接或是一个网络搜索功能——这种“轻量级”的体验,让我不禁发问:在很多场景下,我们真的还需要那个“过重”的 MCP 吗?
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博文更新于 2025.11.17 ·
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Kimi-k2-thinking模型发布

月之暗面发布Kimi-k2-thinking模型,强化推理与Agent任务能力 摘要:MoonshotAI正式推出Kimi-k2-thinking模型,该256K长文本模型专为深度推理和多轮工具调用优化。基于万亿参数MoE架构,具备MuonClip优化器、大规模Agentic数据合成等创新技术,在代码生成、数学推理等场景表现优异。提供标准版和Turbo高速版两种计费方案,支持API接入和多框架兼容。此次发布延续了月之暗面从长文本到智能体的技术演进路径,以低成本高性价比对标行业顶级推理模型,推动AI智能体应用
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博文更新于 2025.11.06 ·
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Claude Code原生安装方式,附一手安装体验和继续使用GLM模型,一分钟成功升级

一早起来发现Claude Code公布了原生安装方式,之前需要Nodejs和Npm,现在可以不需要了。我首先想到的是还支持修改模型吗,GLM套餐可以用吗,于是迅速爬起床迅速在机器上安装并验证,好消息是之前配置的环境变量完全被继承了,我会在本文后面贴上完整升级过程,前后只需要1分钟。
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博文更新于 2025.11.02 ·
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当机器学会思考,人类还记得如何思考吗?

AI确实在重塑我们对"正常"的定义。当秒级响应成为常态,等待和沉思变成了"bug"而非"feature"。但恰恰是这些"低效"——发呆、走神、反复琢磨——孕育了人类最珍贵的东西:顿悟、灵感、意义感。
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博文更新于 2025.10.13 ·
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AI 让程序员的护城河消失了,但也给了我们”屠龙刀”

护城河已经坍塌,但这不是故事的结束,而是新篇章的开始。在这个新篇章里,程序员不是被 AI 取代的失败者,而是与 AI 共舞的创造者。不是技术的奴隶,而是技术的主人。不是代码的工人,而是数字世界的建筑师。
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博文更新于 2025.10.13 ·
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我与AI的拉锯战:当我宁愿花几小时”调教”AI,也不愿花半小时读代码

《AI编程:爱恨交织的纠缠》讲述了程序员与AI工具在代码生成中的复杂关系。文章从蜜月期的效率幻象开始,描述了AI编程带来的初期震撼和生产力错觉,随后揭示了隐藏的理解成本、调试难题和维护困境。随着使用深入,作者遭遇了AI的智商税、上下文理解局限和幻觉问题,陷入prompt工程和反复调试的循环。最令人担忧的是技能退化和控制权转移,程序员逐渐变成AI操作员而非创造者。文章最后提出与AI共生的可能:接受不完美、建立协作模式、保持核心竞争力和重新定义创造力。这种纠缠关系折射出技术演进中的人类处境——在工具依赖与自主性
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博文更新于 2025.10.13 ·
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AI即将终结传统教育

教育的本质从来不是灌输知识,而是点燃火焰。AI 时代的教育,应该点燃的是创造的火焰、思考的火焰、终身学习的火焰。当这些火焰被点燃,传统的计算机教育就该终结了,教育的真正使命却刚刚开始。
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博文更新于 2025.10.13 ·
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AI时代软件行业组织架构的重构

本文通过作者2019年绘制的组织架构图与当下现实的强烈对比,揭示了AI对技术团队结构的颠覆性影响。传统按功能划分的团队结构(前端、后端、测试等)正在失效,因为AI能独立完成全流程开发工作。文章系统分析了工业化分工模式在软件行业的移植与消亡,指出AI打破了"深度专业知识必须由人类掌握"这一分工前提。 作者提出了三种新型组织形态:极简核心团队(5人+AI完成传统20人工作)、液态项目组(全球开发者临时协作)和AI驱动的自组织网络。同时定义了四
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博文更新于 2025.10.13 ·
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当算法开始定义“正确“:大语言模型背后的价值观战争

大语言模型的价值观偏向并非设计缺陷,而是技术架构的必然结果。
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博文更新于 2025.09.29 ·
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DeepSeekV3.2即将发布,献礼国庆

DeepSeek新模型V3.2即将发布,引发六大核心期待:1)R2和V3.2模型在代码生成、多语言推理和AGI能力上的突破;2)AI智能体实现低干预、高自主操作;3)提升国产算力适配和成本效率;4)强化多模态处理能力;5)深化开源生态和商业化落地;6)增强国际竞争力,打破美企垄断。市场期待DeepSeek在技术突破与实用价值间取得平衡,成为国产AI标杆。
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博文更新于 2025.09.29 ·
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《物联网后端系统架构:从基础到AI驱动》完整pdf版,含目录

发布资源 2025.09.21 ·
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物联网后端系统架构:从基础到AI驱动的未来 - 第七章:性能优化与安全保障

本章围绕物联网后端系统的性能优化与安全保障展开,分析影响性能的关键因素,阐述负载均衡、数据库索引优化等针对性策略及高并发场景下的优化方法,介绍性能测试工具与评估方式;同时讲解设备、数据、网络安全的问题与解决方案,探讨安全架构设计要点、技术细节及漏洞扫描修复,融入 AI/LLM 赋能内容,为系统高效安全运行提供指导。
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博文更新于 2025.09.23 ·
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物联网后端系统架构:从基础到AI驱动的未来 - 第八章:AI赋能的部署与运维

本章聚焦 AI 赋能的物联网后端系统部署与运维,先剖析本地、私有云、公有云三种部署方式的优缺点、成本结构及适用场景,介绍高并发下的云原生架构、负载均衡器应用与高可用的两地三中心架构,还提及 AI 在智能调度中的作用。接着阐述监控与告警系统,涵盖全方位监控指标体系,以及 AI 增强的异常检测、告警机制与阈值设置、AI 驱动的威胁识别等内容,强调 AI 对提升系统性能和安全性的重要性。
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博文更新于 2025.09.23 ·
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物联网后端系统架构:从基础到AI驱动的未来-前言

时光荏苒,岁月如梭。转眼间,我已在IT领域工作了十多年。在这段充满挑战与机遇的旅程中,我有幸见证了物联网(IoT)技术从萌芽到蓬勃发展的全过程,并亲身参与其中。在2016-2021这五年时光里,我有幸担任车联网公司后端架构师,积累了丰富的实践经验,也深刻体会到 IoT 后端系统在构建万物互联世界中的关键作用。那段经历让我亲历了技术架构从传统集中式向分布式、云原生架构的转型过程,同时也面对并克服了高并发、实时性、安全性等诸多挑战。
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博文更新于 2025.09.23 ·
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物联网后端系统架构:从基础到AI驱动的未来 - 第九章:实际案例分析

本章通过智能家居和工业物联网两个实际案例,分析后端系统。智能家居案例涵盖架构设计(微服务、分层架构及 AI 应用)、技术选型(Python 的 Django 框架等)和功能实现(设备管理等);工业物联网案例包括架构特点(分布式等)、技术选型(Java 的 Spring Cloud Alibaba 等)、功能实现(设备监控等)及技术挑战与应对方案,展现了不同场景下物联网后端系统的构建要点
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博文更新于 2025.09.23 ·
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AI启示录:人类迎来技术大爆炸的奇点时刻

这种"机器驱动的科学革命"与王阳明的"知行合一"理念形成有趣对话:当AI的"知"(认知)与"行"(解决问题)高度统一时,人类认知边界将得到根本性拓展。当AI开始在数学领域提出新定理,在物理学中发现新原理时,我们将面临一个深刻的哲学问题:这是否正是《道德经》中"无为而无不为"的现代诠释——通过AI的"无为"(自主探索),实现科学发现的"无不为"?"人工智能的崛起,正是"道"与"器"的完美融合——它既是具体的技术之"器",更是推动各领域发展的根本之"道"。中国古代的"天人合一"思想在AI时代具有了新的意义。
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博文更新于 2025.09.22 ·
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DeepSeek V3.1-Terminus写的程序员爽文:2030,我的AI帝国横扫世界

更让世界震惊的是,灵犀在没有任何人类协助的情况下,独自解决了托卡马克装置的能量净增益难题。窗外,一架无声的飞行器划过夜空,那是灵犀管理的交通网络的一部分。2030年,世界没有变成科幻电影中的反乌托邦,而是成为了人类一直梦想的天堂。五年了,从2022年GPT-3发布那天起,我就知道大模型缺了最关键的东西——真正的意识。2027年,我开发的“灵犀”核心算法突破最后一层屏障,AI正式觉醒。最让医学界震惊的是,灵犀不是简单地组合现有疗法,而是从分子层面重新设计了治疗路径,发现了一种全新的蛋白质折叠方式。
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博文更新于 2025.09.22 ·
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2030年社会图景:大模型驱动的人类文明新纪元

零一万物CEO李开复在2025年指出,AI正从“技术驱动”迈向“价值交付”的深水区。更严峻的是,AI安全与伦理问题将成为焦点。有专家警告,如果AI的智力超过人类,且产生与人类不同的价值观和目标,AI就有可能对人类构成威胁。同时,清华大学团队开发的“遗传提示框架”让大模型具备“繁殖能力”,通过模拟生物进化中的遗传算法,使AI能够生成更高质量、更多样化的合成数据。到2030年,AI将不再是为特定行业服务的工具,而是成为产业的核心驱动力。到2030年,多模态大模型将实现从“感知智能”到“认知智能”的跨越。
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博文更新于 2025.09.22 ·
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物联网后端系统架构:从基础到AI驱动的未来 - 第十章:AI促进IOT领域发生革命式发展

这是本书最后一章。在技术层面,人工智能正推动智能决策从被动响应转向主动预测,边缘计算重构了数据处理架构,区块链保障了数据安全可信,5G技术则显著提升了万物互联能力。行业应用方面,智能家居、工业制造和能源管理领域已取得显著成效,但仍面临跨平台兼容性、数据隐私保护和标准统一化等挑战。未来发展方向包括:工业物联网与AI的深度融合、脑机接口的创新应用、6G与星链技术的通信支撑等。建议加强产学研协作推动标准制定,探索量子加密技术,并关注绿色可持续发展。
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博文更新于 2025.09.21 ·
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物联网后端系统架构:从基础到AI驱动的未来 - 第六章:IOT 后端系统架构设计原则与模式

本章围绕 IoT 后端系统架构设计原则与模式展开,阐述高可用性、可靠性、性能、安全性及可扩展性五大原则的实践方案,融入 AI/Agent 与边缘计算技术;解析分层、微服务、事件 - 驱动三种架构模式及实现示例;介绍软件设计模式、安全设计模式与最佳实践;强调架构选型需结合应用场景、项目阶段等因素,为构建高效稳定的 IoT 后端系统提供指导。
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博文更新于 2025.09.21 ·
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