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审计清单函数名写成 def？tri-checklist 的 diff 解析在 Python 改名场景下悄悄翻车我们组用 tri-checklist 做发版前审计快一年了。上周我头一回认真去读它的 diff 解析源码，结果有点尴尬：它给 Python 改动标的函数名，清一色是 def。

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打破砂锅问到底007

115 行把 Qwen3-8B 跑进浏览器：WebLLM 本地推理实战目标读者：隐私优先、数据不出机、想在前端跑本地 LLM 的开发者预计阅读：18～25 分钟主线：用 @mlc-ai/web-llm + WebGPU，在浏览器加载 Qwen3-8B-q4f16_1-MLC，完成聊天 / 摘要 / Agent 工具调用，并对比云端 API 的延迟与成本关键词：WebLLM、MLC、WebGPU、Qwen3-8B、本地推理、隐私计算、Function Calling 官方参考：mlc-ai/web-llm · WebLLM Docs · MLC Models

[人工智能]AI芯片家族：英伟达、AMD、英特尔、高通与华为AI芯片家族：英伟达、AMD、英特尔、高通与华为详细技术参考｜代表性产品线与系统架构视角本文目的：从产品家族、系统设计、软件栈和评估方法等角度，介绍五家厂商 [英伟达、AMD、英特尔、高通与华为] 的AI芯片和相关平台如何服务训练、推理、客户端和边缘场景。本文关注工程决策框架，不给出脱离负载环境的绝对排名。

给C++工业软件搭建 Agent这篇文章介绍如何给C++/Qt写的桌面软件搭建自身的agent，让agent直接操控软件干活，这不是skill/mcp，也不需要软件提供cli，尤其适合工业软件加入agent

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RoCEv2如何扛起大模型训练网络大模型训练早已不是"堆 GPU"就能解决的问题：成百上千张卡之间的梯度同步（All-Reduce、All-Gather）对网络的带宽、时延和丢包率极度敏感，网络反而成了压榨算力的最后一道瓶颈。RoCEv2（RDMA over Converged Ethernet v2）把 RDMA 的低时延、低 CPU 开销能力搬到了标准以太网和 IP 网络之上，配合 PFC、ECN、DCQCN 三大机制构建"无损网络"，已经成为千卡乃至万卡级大模型训练集群的主流互联方案之一。本文从原理讲起，梳理网络规划思路，并给出从交

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私有化部署大模型实战项目不管是个人电脑还是云平台，搭建聊天机器人的步骤为：个人电脑，后端使用Ollama框架搭配deepseek-r1、qwen模型云平台，后端使用LangChain框架搭配阿里云百炼平台、通义千问

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