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xAI发布Grok Build，全球AI终端展深圳开幕：AI从云端走向终端2026年5月14~16日，深圳迎来2026全球人工智能终端展，400余家企业携数千款AI终端产品亮相；与此同时，xAI悄然发布首款终端编程助手Grok Build，支持并行调用子智能体，并支持从Claude Code一键迁移。AI的竞争焦点，正在从"谁的模型最强"转向"谁先占领用户的桌面和终端"。

RAG学习笔记(2):关于rag和模型微调,同一个问题它们分别怎么处理好家伙,今天我们来聊一个很容易混在一起的问题:这两个东西看起来都能让大模型回答得更贴近业务.但它们解决的问题其实不一样.

怎么量化一个Agent的性能？当被问到“怎么量化一个Agent的性能”时，很多人下意识的回答是：“看任务有没有完成。”😯这个回答不能说错，只能说太浅了。

【本周复盘】2026年5月11日-5月15日报告生成时间：2026年5月16日数据来源：公开市场信息整理免责声明：本报告仅供参考，不构成任何投资建议。

AI 时代，或许 Rust 比 Python 更合适现在大模型编写代码能力产生质变，如果在问在 AI 生成代码（AI-Generated Code）的时代，AI 最适合写哪种语言？，或许 Rust 比 Python / TS 更合适。

带刺的坐椅

Java 流程编排新范式 Solon Flow：一个引擎，七种节点，覆盖规则/任务/工作流/AI 编排全场景做过复杂业务的 Java 开发者，大概都经历过这样的噩梦：一个订单处理方法，从最初的 50 行，经过三轮需求迭代，膨胀到 500 行。里面嵌套着六层 if-else，夹杂着硬编码的分支逻辑，改一处怕崩一片。新人来了看不懂，老人走了不敢改。更糟糕的是，产品经理隔三差五就跑过来说："这个审批流程要加一个总监审批环节"、"满减规则从三档改成五档"、"大客户走特殊通道"……每一次变更都是一次代码外科手术。

Bruce_Liuxiaowei

AI攻防时间差：当漏洞发现速度碾压修复速度— 聚焦技术核心2026年5月，对于网络安全领域而言，是一个具有分水岭意义的月份。一边是360人工智能安全研究院在5月12日发布的重磅报告，首次提出**“AI安全时间差”（ASTG，AI Security Time Gap）**概念，将一个残酷的现实摆上台面：AI已将网络攻防节奏从"人类响应速度"切换至"机器速度"，高价值漏洞从披露到出现可用利用代码仅需24-72小时，而多数组织的修复流程仍以周、月为单位运行。

RAG检索优化策略：系统性四层框架解析RAG在今天已经不是什么稀奇玩意了，懂或不懂的多多少少都会讲出点门道。小马之前也介绍过相关的文章链接: 《RAG检索增强生成：通过重排序提升AI信息检索精准度》。至于RAG的具体原理小马再次就不做赘述了。然而在实际的真实场景中，往往会面临着真实效果的上限问题，通用的RAG似乎都无法满足特定化的业务场。于是，我们往往需要针对其做特定业务的召回优化（专属）。

一切皆是因缘际会

AI技术新风口：边缘计算与智能体协同，解锁产业落地新范式2025 AI技术新风口：边缘计算与智能体协同，解锁产业落地新范式当AI大模型的参数竞赛逐渐降温，产业界的目光开始从“实验室能力”转向“场景化落地”。2025年，AI技术的核心突破不再局限于基础模型的能力跃迁，而是聚焦“边缘端高效部署”与“智能体自主协同”的深度融合，打破了以往“云端算力依赖”“技术与场景脱节”的行业痛点。据IDC发布的《2025年全球AI边缘计算市场报告》显示，今年全球AI边缘计算市场规模将突破890亿美元，年增长率达42.3%，其中智能体与边缘计算的协同应用占比超60%，广泛渗透于工业

硬核拆解 HNSW：亿级向量如何实现毫秒级召回？（上篇）有人可能会问：在千万级甚至亿级的高维向量库中，为什么 HNSW 能打破算力极限，实现毫秒级的近似最近邻（ANN）召回？

[实战] 2026年CNC加工质量控制：从工程图纸数字化到检验计划生成的全流程解析在 2026 年的精密制造环境中，cnc 加工（CNC machining）已不再仅仅是切削工艺的竞争，更是数字化协作与质量控制能力的较量。随着多品种、小批量生产模式成为主流，如何快速解析复杂的工程图纸并制定高精度的检验计划，成为提升车间交付效率的核心痛点。

土星碎冰机

ai自学笔记（3.安卓篇，制作app环境：win11 人：安卓基础为0 ai工具和分配：bjd的柜子，集合妆期管理、尾款提醒、蹲娃物清单、发帖想要一个能发帖并关联到具体娃的app很久了，实在等不到了只能自己来，效果如下纯个人需要和爱好，没广告加上代码干净，加载速度超快，后面会连api每天传一次oss免得数据丢了（）后面此app所有内容都会集合在这里，感觉写不完了、

云安全助手

谁能定义云安全AI时代？——具有“安全原生”的聚合与防护平台AI大模型是具备大规模参数和强大学习能力的人工智能模型，能够处理复杂的语言、图像、音频等多模态任务。其中，快快云安全AI大模型是厦门快快网络旗下安全品牌推出的一体化平台，区别于普通的模型聚合工具，其采用“安全底座＋全球专线＋统一API＋合规兜底”的四位一体架构，既是整合全球主流大模型的能力调度中台，也具备全栈AI安全防护与智能安全运营功能，可为企业提供更安全、经济、便捷的大模型接入与落地服务。

2026 AI Agent 爆发：决定智能体上限的不是模型，是 Harness 工程AI-SKILL全行业技能一键调用平台（ai-skills.ai），简直无敌！！！2026 年被业界公认为 AI Agent 规模化落地元年。DeepSeek V4、GPT-6、Claude Opus 4.7 等大模型推理能力突飞猛进，但大量企业落地 Agent 时依然面临：调用混乱、状态丢失、重复错误、成本爆炸。越来越多团队意识到：模型决定下限，Harness（智能体调度框架 / 工程）才决定上限。本文从范式跃迁、核心架构、工程实践、成本优化、避坑清单五大维度，详解 2026 年 Agent Harne

芯片/半导体/CPO光模块深度分析报告报告生成时间：2026年5月16日分析标的：芯片半导体板块 + CPO光模块产业链龙头标的：中际旭创(300308)、天孚通信(300394)、新易盛(300502)、寒武纪(688256)、海光信息(688041) 数据来源：公开市场信息整理 ⚠️ 免责声明：本报告仅供参考，不构成任何投资建议。

视觉编程革命：智谱GLM-5V-Turbo引领Design2Code新范式在人工智能技术飞速迭代的今天，多模态融合已成为大模型发展的核心方向之一。其中，Design2Code（视觉直接生成代码）技术打破了设计与开发之间的壁垒，有望彻底革新前端乃至全栈开发流程。2026 年 5 月，智谱 AI 推出的GLM-5V-Turbo作为首款原生面向视觉编程的多模态编码基座模型，凭借创新的技术架构、卓越的性能表现和广泛的应用场景，将 Design2Code 技术推向新高度。本文从技术背景、核心架构、性能优势、应用场景、行业影响及未来挑战六大维度，深度剖析 GLM-5V-Turbo 如何实现

AI表格怎么导出word在AI技术深度融入工作流的今天，利用大模型生成表格已成为提升效率的“标配”。无论是整理技术参数、对比产品数据，还是撰写包含实验结果的学术报告，AI都能在几秒内输出结构清晰的表格内容。然而，当我们将这些精心生成的表格复制到Word文档时，却常常遭遇“格式灾难”：边框消失、对齐错乱、跨页断行……原本整齐的数据瞬间变得面目全非，不得不花费数倍于生成时间的手动调整。这种“最后一公里”的体验断层，让许多技术人对AI辅助办公又爱又恨。

土星碎冰机

ai自学笔记（2.prompt 踩坑与优化）用 Claude API 做结构化 JSON 输出（10 个 hook）记录问题原因、修复，和复用的 prompt 模板。

CSR座席模块如何结合AI 大模型应用？CSR座席模块结合AI大模型，核心是人机协同、实时赋能、全链路提效，从实时辅助、智能分流、全流程闭环、数据驱动四大方向落地，快速见效、风险可控。