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RAG 系列（五）：Embedding 模型——语义理解的核心前面四篇文章，我们搞定了 Pipeline 搭建、参数调优和分块策略。但有一个问题一直没细说：你的文档被切成 Chunk 之后，是怎么变成向量的？

SkillNexus：开源 Skills 全生命周期创造平台作者：skyseraph 日期：2026-05-02 原文：SkillNexus Intro 开源：SkillNexus

Ollama Cloud 与直接使用 API 的对比Ollama Cloud 的核心价值不是“比 API 更强”，而是：把云端大模型接入到 Ollama 现有工作流里，让云端模型像本地 Ollama 模型一样使用。

无糖可乐没有灵魂

AI Agent结构图例和工作流程描述一句话概括工作流程：用户提问 → Agent 构造上下文 → LLM 判断是否用工具 → Agent 执行工具 → 结果回注 → LLM 生成最终答案

RAG 系列（四）：文档处理——从原始文件到高质量 Chunk前面三篇文章，我们搭好了 RAG Pipeline，也调对了核心参数。但如果你仔细看过召回结果，可能会发现一个奇怪的现象：

十年 C++ 后端 GAP 六个月，写了一个近 3 万行的LLM-TFFInfer推理框架项目解析(三)-模型加载# 十年 C++ 后端 GAP 六个月，写了一个近 3 万行的LLM-TFFInfer推理框架项目解析

封神级 TTS！VoxCPM2 凭连续表征，玩转多语言合成 + 创意音色 + 无损声纹克隆VoxCPM2 是 OpenBMB（面壁智能）联合清华大学深圳国际研究生院人机语音交互实验室（THUHCSI）等机构推出的开源 TTS（Text-to-Speech）模型，是 VoxCPM 系列的最新大版本。

🎉Token自由-Ollama部署本地大模型超详细操作指南Ollama是一个专为macOS设计的开源工具，让你能在自己的Mac上轻松运行各类大语言模型。它最大的特点是“极简”--无需复杂的Python环境配置，无需CUDA驱动，只要一条命令就能完成模型的下载、安装和运行。

大模型套餐深度分析：国内外主流平台全景对比作者：skyseraph 日期：2026-04-30 原始链接：llm 数据截至 2026-05-01

大模型评测网站合集特点：全球开源大模型的核心 "打榜" 阵地，自动化评估模型在知识、推理、常识等多个维度的表现，覆盖 MMLU（57 个学科的通用知识评测）、ARC、TruthfulQA 等核心基准。

如何在VsCode中安装Golang插件在VS Code中安装Go插件是进行Go语言开发的基础配置，以下是完整的安装和配置指南：安装VS Code：从官网下载并安装最新版Visual Studio Code

DeepSeek-R1 V3.2 V4架构训练推理性能实测分析，企业私有化部署选型对照表当前开源大模型产业迭代正式迈入高质量精细化深度发展新阶段，行业整体已经彻底告别早期粗放式参数盲目堆叠、同质化功能复刻以及市场营销驱动的虚假版本迭代发展路径。随着企业私有化落地需求爆发、科研高阶推理研究常态化、Agent智能体工程化落地规模化，市场对于大模型的核心评判标准，已经从单纯参数体量比拼，转向底层架构稳定性、高阶逻辑推理能力、长文本计算运行效率、私有化部署成本可控性、行业业务场景适配度五大核心硬核指标。DeepSeek-AI作为国内专注基础大模型底层自研与技术持续演进的核心团队，依托体系化、连贯性、

研究点啥好呢

高德多模态算法工程师面试题精选：10道高频考题+答案解析题目背景：这是高德面试中出现频率极高的一道题，面试官通常会追问Swin Transformer和ViT的区别，以及如何用在街景理解中。

程序设计实验室

用本地大模型驱动中文输入法，我做了一个实验性的项目你有没有用输入法时遇到这样的情况：打了一段话，下一个词的候选列表里，排第一的偏偏不是你想要的那个，但你知道那个词一定在后面几位，因为你刚才已经用过它了。

多租户管理系统，用户表，IsSuperAdmin，IsTenantAdmin，IsCompanyAdmin，IsDeptAdmin需要吗？这是一个非常好的问题。加上 IsTenantAdmin（租户管理员）确实是一个更好的设计。虽然理论上可以通过赋予特定用户一个拥有所有权限的“角色”来实现租户管理员的功能，但在实际的系统架构中，保留一个硬标志位通常比纯 RBAC（基于角色的访问控制）更安全、性能更好且逻辑更清晰。

测试员周周

【AI测试系统】第2篇：拒绝盲目 AI：规则引擎 10ms 自动生成 36 条测试用例实战（附源码）很多人一听"AI测试"就以为所有用例都是大模型生成的。实际上我们跑下来的经验是：规则引擎出基础用例，AI 做精细打磨，两者配合效率最高。

RAG 系列（三）：调对这 4 个参数，让你的 RAG 从「能用」变「好用」前两篇文章我们搭了一个能跑通的 RAG Pipeline。但很多人发现：代码虽然跑起来了，答案质量却时好时坏——有时候精准命中，有时候明明文档里有答案却检索不到，有时候检索到了但 LLM 却答偏了。

数据智能老司机

人人都能学会的提示词工程——人人都能学会的提示词工程提示词工程这一学科的兴起，是对人机交互发生根本转变的一种回应。早期的计算范式要求用户学习编程语言、遵循结构化命令，或者通过图形界面与机器进行有意义的互动。相比之下，如今由大型语言模型（LLMs）驱动的现代系统，已经能够直接回应自然语言指令。这一转变打开了全新的交互可能性，但同时也要求一种新的有意图的表达方式。精确性的负担已经从代码转移到了语言，从编程转移到了表达。

数据智能老司机

人人都能学会的提示词工程——提示素养：从习惯到精通对大多数用户来说，与 AI 模型互动似乎是一件很直觉的事情：输入一句话，然后收到一个回应。毕竟，这与我们几十年来使用技术的方式非常相似。无论是搜索网页、给朋友发消息，还是和语音助手说话，默认的心智模型一直都受到这些工具的塑造：它们优先考虑简短、关键词和随意表达。用户输入一个片段，点击发送，然后期待得到相关结果。这些习惯经过多年网络搜索和自动补全系统的强化，显得非常自然，但它们已经不再足够。

Lw老王要学习

本地部署OpenClaw + WSL Ubuntu + 千问云+QQ+微信+飞书重启后自动弹出Ubuntu终端设置用户名（如：ubuntu）和密码（记住）现在 Ubuntu 正在初始化，提示你创建一个默认的 Unix 用户账户，按下面步骤操作即可：