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DevUI MateChat 技术演进：UI 与逻辑解耦的声明式 AI 交互架构版权声明：本文为原创，遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。当前, 大模型应用落地面临的根本挑战是前后端耦合的复杂度。本文深入分析 DevUI MateChat, 论证其核心价值在于实现了一次前端 AI 交互范式的飞跃。

周志华《机器学习---西瓜书》一PAC理论：一个模型f（x）f（x）f（x）得到的结果与正确的结果的差值小于规定误差的概率大于某一阈值。

Spring Boot 国产化替代方案。Solon v3.7.2, v3.6.5, v3.5.9 发布（支持 LTS）Solon 是新一代，Java 企业级应用开发框架。从零开始构建（No Java-EE），有灵活的接口规范与开放生态。采用商用友好的 Apache 2.0 开源协议，是“杭州无耳科技有限公司”开源的根级项目，是 Java 应用开发的生态基座（可替换美国博通公司的 Spring 生态）。

AI赋能原则1解读思考：超级能动性-AI巨变时代重建个人掌控力的关键能力目录一、AI 焦虑的本质：技术升级 vs. 能力结构失衡二、什么是“超级能动性”：技术时代的人类新核心能力

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李飞飞最新论文深度解读：从语言到世界，空间智能将重写AI的未来十年【前言】如果说大语言模型点燃了人工智能的“语言革命”，那么李飞飞最新发表的长文则试图回答一个更深层的问题：真正的智能是否必须扎根于空间与物理世界？

Java面试生死局：谢飞机遭遇在线教育场景，从JVM、Spring Security到AI Agent，他能飞吗？面试间，下午三点。面试官是一位看起来约三十五岁、眼神锐利的技术总监。他对面坐着的是我们今天的主角——谢飞机，一个简历上写着“精通Java”，但实际水平飘忽不定的程序员。

基于 DevUI MateChat 搭建前端编程学习智能助手：从痛点到解决方案🎏：你只管努力，剩下的交给时间🏠 ：小破站🎯 快速体验在线体验:您可以通过这个在线 Demo 链接立即体验本文效果

AI的提示词专栏：“Re-prompting” 与迭代式 Prompt 调优本文围绕 “Re-prompting（重提示）” 与迭代式 Prompt 调优展开，先解析 Re-prompting 的定义、与单次 Prompt 的差异及核心价值，明确其是基于首次输出缺陷调整 Prompt 以实现精准匹配的过程。接着阐述 Re-prompting 的触发场景与判断标准，介绍 “评估 - 定位 - 调整 - 验证 - 固化” 的 5 步迭代调优框架及四大调优策略。通过奶茶品牌小红书文案的实战案例，展示从失败 Prompt 到最优模板的迭代过程，还指出常见误区并给出避坑指南，推荐辅助工具与

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吴恩达深度学习课程三：结构化机器学习项目第二周：误差分析与学习方法（一）误差分析与快速迭代此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。课程相关信息链接如下：本篇为第三课的第二周内容，2.1到2.3的内容。

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使用 A2A 协议和 MCP 在 Elasticsearch 中创建一个 LLM agent 新闻室：第二部分作者：来自 Elastic Justin CastillaAgent Builder 现在作为技术预览版提供。使用 Elastic Cloud 试用即可开始，并在这里查看 Agent Builder 文档。

基于MCP架构的DevUI多组件协作实践：打造智能业务分析平台🎏：你只管努力，剩下的交给时间🏠 ：小破站在企业数字化转型过程中，业务分析人员需要频繁处理数据报表、生成可视化图表、撰写分析报告。传统方式下，这些环节相互割裂：数据处理用Excel、图表制作用独立工具、AI分析需要调用API、前端展示又是另一套系统。能否将这些能力整合在一个平台上，通过自然语言交互完成全流程？

Coze智能体实现人生模拟器在上篇文章：一系列带你学会Coze——Coze智能体开发https://blog.csdn.net/sniper_fandc/article/details/154959322?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=154959322&sharerefer=PC&sharesource=sniper_fandc&sharefrom=from_link 我们已经学习了Coze智能体的开发和相关API、SDK介绍，本文将使用Python的Coze

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【收藏必看】大模型智能体六大设计模式详解：从ReAct到Agentic RAG，构建可靠AI系统随着大模型技术的成熟，智能体正在从概念走向实际应用。与传统的单次问答系统不同，智能体能够自主规划、使用工具、反思决策，并通过多轮交互完成复杂任务。本文探讨当前业界最主流的六种智能体设计模式，这些模式已经在各大AI产品中得到验证和应用，为开发者提供了构建可靠智能体系统的技术参考。

一文入门 LangGraph 开发注意: 本博客/笔记并不适合新手, 适合有一定的开发经验, 快速上手开发的老油条.2024-05-22

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Solon AI 开发学习4 - chat - 模型实例的构建和简单调用聊天模型接口（ChatModel）支持：流式返回为 org.reactivestreams.Publisher（reactivestreams 规范）

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Qwen是“源神”？实际上GLM-4.6才是被低估的黑马在AI科技圈，Qwen因其开源模型数量位居世界第一、模型涵盖各种大小、开销低而表现不俗，被称为“源神（开源界的神）”。这也导致有些人在体验之后，觉得Qwen写的代码质量是国内第一，仅次于Claude、chatGPT、Gemini、grok这些国外大模型之后。但GLM却像是被遗忘了一样，网上对它知之甚少，唯一比较出名的就是编程套餐每个月20块钱，还被骂奸商。但殊不知，GLM-4.6却是一匹被低估的黑马，甚至不输外国模型。我今天就来试一试。

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VGG数据标注工具使用教程AI大模型已经日益成熟，AI大模型的训练也逐渐完善，VGG是一款广泛应用的数据标注工具为AI训练师提供了高效，准确的数据标注解决方案。

AI Prompt 工程最佳实践：打造结构化的Prompt作者：杜有龙适用人群：AI 工程师、Prompt 设计师、产品经理、教育/内容/客服领域开发者关键词：Prompt Engineering、结构化 Prompt、Markdown 模板、大模型应用、可插拔设计、CSDN 教程

基于Rokid CXR-M SDK实现AR智能助手应用：让AI大模型走进AR眼镜🎏：你只管努力，剩下的交给时间🏠 ：小破站平时开发时经常需要查资料、问问题，但掏手机打字太慢，语音助手又得低头看屏幕。开会时想快速查个技术细节，拿手机操作容易被误会不专心。想着能不能把AI大模型接入AR眼镜，边走边问，答案直接显示在视野里？

100% AI 写的开源项目三周多已获得 800 star 了逛 reddit 社区发现一个帖子：第一反应：吹牛逼的来了，但既然有点 star，我还是决定去看一下，不看不要紧，看完惊出一身冷汗，深刻感觉：