人工智能

React性能优化：这5个Hooks技巧让我减少了40%的重新渲染在现代前端开发中，React凭借其组件化思想和声明式编程模型赢得了广泛认可。然而，随着应用规模的增长，性能问题逐渐显现，尤其是组件不必要的重新渲染问题。据统计，超过60%的React性能问题源于不当的状态管理和副作用处理。

七牛云行业应用

解决 AI 视频角色闪烁与时长限制：基于即梦/可灵的多模型 Pipeline 实战在 AIGC 领域，Text-to-Video（文生视频）一直被视为“抽卡游戏”。对于开发者和创作者而言，最大的痛点并非画质，而是“不可控”——角色闪烁、物理规律崩坏、时长受限。近期，随着 B 站 UP 主 @黄浦江三文鱼等人发布了长达 23 分钟的 AI 剧情长片，我们看到了解决这一问题的曙光。通过拆解这些工程级项目，我发现核心秘密不在于某个单一的“神级模型”，而在于一套模块化、分层治理的多模型协作 Workflow。作为一名长期关注 AI 工程化的架构师，本文将跳出单纯的 Prompt 技巧，从

哔哩哔哩技术

B站社群AI智能分析系统的实践在 B 站，我们运营团队需要管理着数量庞大的UP主交流群，如：品类扶持、成长训练营、专项交流、答疑沟通群等。覆盖许许多多的创作者，每天会产生大量的消息。如果完全依赖人工逐条统计，不仅效率低下，而且容易遗漏关键问题。早期运营尝试过简单的关键字分析和人工汇总的方式，但这种传统方案存在明显局限：只能捕捉预先设定的词汇，无法理解上下文和隐含含义，对新出现的话题无法及时捕获。同时人工整理出的反馈多为自由文本，缺乏结构化信息，难以及时深入分析。

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

使用 OpenAI Responses API 构建生产级应用的终极指南—— 状态、流式、异步与文件处理本文是一份面向开发者的全面技术指南，介绍如何使用 OpenAI Responses API 构建下一代有状态、可观测、异步、具备文件处理能力的智能体级应用。重点涵盖四大核心支柱：状态管理、流式传输、异步执行与文件处理。

verl进行Agentic-RL多工具数据集字段匹配问题记录近期在用verl框架进行Agentic-RL训练，之前的agent model实验我一般都是采用了与ToRL或者ReTool类似的数据格式，即模型的工具调用通过对应的特殊工具调用token实现，例如如下图所示，使用<code>……</code>标记工具调用，<interpreter>……</interpreter>填充工具调用结果：

亚马逊云开发者

Amazon Q Developer 结合 MCP 实现智能邮件和日程管理在现代办公环境中，邮件和日程管理是日常工作的重要组成部分。Microsoft Outlook作为企业级邮件和日历解决方案，承载着大量的沟通和协作信息。然而，传统的手动操作方式往往效率低下，难以满足快节奏工作环境的需求。

Coding茶水间

基于深度学习的路面坑洞检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)基于深度学习的路面坑洞检测系统演示与介绍随着城市化进程加速，路面坑洞作为常见道路病害，不仅影响行车安全与舒适度，更可能引发交通事故并增加维护成本。传统人工巡检效率低且存在主观偏差，而基于计算机视觉的目标检测技术为高效、精准的坑洞识别提供了新思路。

AI Agent 深度解析：高级架构、优化策略与行业实战指南（多智能体 + 分层决策 + 人类在环）AI Agent 已从单智能体工具进化为复杂系统，成为企业降本增效、价值重构的核心引擎。本文聚焦三大高级架构 —— 多智能体系统（协作 / 竞争 / 分工）、分层决策系统（管理者 - 工作者模式）、人类在环机制，从底层原理、技术细节、优化策略到行业落地进行全维度拆解。结合 MetaGPT、CrewAI 等主流框架实操，融入通信协议（MCP/ACP/A2A/ANP）、分层强化学习（NSGA-II+PPO）等核心技术，搭配真实企业案例与可复用代码片段，帮助架构师、开发工程师快速落地复杂 Agent 系统。无论

大语言模型（LLM）架构核心解析（干货篇）区分大模型开源与闭源生态的核心差异掌握LLM三大主流架构及衍生架构（MoE）的核心逻辑深入理解BERT、GPT、T5、Mixtral等代表模型的架构创新与适用场景

【机器学习】监督学习、无监督学习、半监督学习、自监督学习、弱监督学习、强化学习(4 条消息) 监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、自监督学习 - 知乎(2 条消息) 监督学习半监督学习无监督学习 - 搜索结果 - 知乎

LlamaIndex 存储体系深度解析随着大模型在企业级知识管理、智能搜索、智能体编排等场景的落地加速，如何让外部数据以结构化、可管理、可扩展的方式被模型消费，成为一个关键问题。LlamaIndex 作为业内领先的 LLM 数据框架，提供了丰富的数据加载、索引、检索与智能体构建能力。然而，许多人往往忽略了支撑这一切的“底层基座”——存储体系。

Elastic 中国社区官方博客

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。

我用Gemini3pro 造了个手控全息太阳系想象一下，挥挥手就能旋转整个太阳系，捏合手指就能拉近观察土星的光环。这听起来像是科幻电影《少数派报告》中的场景，但通过现代 Web 技术，我们完全可以在浏览器中实现这种体验。

终极薅羊毛指南：CLI工具免费调用MiniMax-M2/GLM-4.6/Kimi-K2-Thinking全流程在AI编程工具席卷开发界的当下，CLI（命令行工具）凭借其高效、轻量、可脚本化的特性，成为资深开发者与自动化工作流的核心选择。然而，不同工具的API配置差异、模型调用成本高昂等问题，常让开发者陷入“配置两小时，编程五分钟”的困境。

aneasystone本尊

学习 LiteLLM 的日志系统对于一个 LLM 网关来说，日志系统扮演着至关重要的角色：它不仅能帮我们追踪每一笔 API 调用的成本和性能；当模型回复异常或请求失败时，还能提供详细的上下文信息来定位问题；它还确保所有管理操作都有迹可循，以满足合规性要求。

价值升维！公益赋能 + 绿色技术 + 终身学习，构建可持续教育 AI 生态⭐️个人主页：秋邱-CSDN博客📚所属栏目：python经过前 14 期迭代，平台已建成 “开放生态 + 全场景 AI 赋能” 的教育科技枢纽，服务 32000 + 用户、合作机构 89 家、开发者 356 名，月营收突破 50 万元，实现了商业价值与生态规模的双重增长。但教育的本质是 “普惠与成长”，现有生态仍存在三大缺口：偏远地区学校缺乏优质教育资源，技术运行产生的碳足迹未得到管控，职场人士、老年群体等终身学习需求未被充分满足 —— 单一商业导向的生态已无法匹配教育的社会属性。

🎭 小众语言 AIGC：当 Web 端的低资源语言遇上“穷得只剩文化”的生成挑战“分三步：打开冰箱、塞鲸鱼、关冰箱。”——经典冷笑话今天我们要塞的不是鲸鱼，而是只有 3 位使用者、2 部字典、1 个跑不通的 TTF 字体的“小众语言”进浏览器，还要让它自动生成童谣、情诗、甚至催更弹幕。

安达发公司

安达发|告别手工排产！车间排产软件成为中央厨房的“最强大脑”在餐饮工业化和连锁化浪潮的推动下，中央厨房已成为餐企控制成本、保障品质、实现快速扩张的核心战场。然而，与日俱增的SKU、短促订单交期、严格的食安要求与高昂的损耗成本，让央厨的管理者疲于奔命。传统的“Excel+经验”排产模式，在复杂的多线协同生产中显得力不从心，成为制约餐企发展的隐形瓶颈。在此背景下，APS车间排产软件正以其卓越的智能化排程能力，脱颖而出，成为现代化央厨提升效能、实现精益生产的“中枢引擎”。

公众号-架构师汤师爷

n8n工作流实战：从0到1打造公众号热点选题一键采集智能体（万字图文）大家好，我是汤师爷，分享 1000 个行业智能体案例，致力于帮助100W人用智能体创富~n8n自动化工作流，正在成为AI时代最具潜力的技能之一。