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【AI音视频处理】AI视频 480p 一键修复到 1080p！FlashVSR + SeedVR2 本地超分整合包（Base免安装版）在 AI 视频生成（如 SORA、Kling、Runway 等）和老旧视频修复领域，低分辨率（如 480p 或 720p）带来的模糊感、画质伪影以及帧间闪烁一直令人困扰。

这个DBA有点耶

数据融合平台的下一代形态：数据库内核自己就能融合，为什么还要ETL？大家好，我是小耶，写功课只是为了我踩过的坑，你们别再踩了！做数据平台的人，大概率经历过这种局面：业务要一份“实时交易+历史库存+设备传感器状态”的联合报表。你一看数据分布：交易数据在MySQL，库存历史在数仓，传感器数据在InfluxDB。于是开始搭ETL管道——从MySQL抽数据到数仓，从InfluxDB同步到数仓，在数仓里做关联。

Hi-DiT：一文读懂Hybrid Latent-Pixel Diffusion Transformer的本质与技术细节欢迎大家关注Rocky的知乎：Rocky Ding 《三年面试五年模拟》AIGC/LLM/AI Agent算法工程师/开发工程师求职面试秘籍独家资源：【三年面试五年模拟】WeThinkIn/AIGC-Interview-Book，欢迎大家Star～

我想问问天

Jev 是做什么的？聊聊它能帮 LLM 分担哪些工作假设我们要做一个客服系统，用户发来一句：“我的信用卡被扣了两次，请尽快处理。”系统得先知道这件事归哪个部门管、急不急、要不要转人工。后面可能还要查订单、查账单，最后给用户一段回复。光是回复之前，就已经有好几个判断要做了。

全栈弄潮儿

3 个能立刻复用的 AI 编程工作流学了很多 Prompt，真正写代码时却还是只会问：问题不在于 Prompt 不够高级，而在于缺少一套稳定流程。

官媒集体下场做 GEO：AI 眼里的“你”，得自己管（附 10 分钟自检实操）9 月 22 日，北京日报在中国科技会堂开了一场发布会。发的不是新闻，是给 AI 喂的料。这不是个别媒体的脑洞。把时间线拉长，你会发现一个清晰信号，最有公信力的那批媒体，半年内集体下场干同一件事——GEO（生成式引擎优化）。

Redis 缓存雪崩？不是 TTL 一样，是过期相位同步塌陷（附打散脚本）摘要：Redis 凌晨集中过期、MySQL 被打满，传统解法是“加随机 TTL”。用螺旋生成论看，本质是 Key 的过期相位同步塌陷。本文给出按热度分带的螺旋 TTL 算法，可直接用。

前言与后记 · 全书完结《AI Agent 实战：从设计模式到生产落地》全书 29 章 + 5 附录已连载完结。这一篇收录全书的前言与后记：一本书为什么这样写、写给谁看，以及读完之后的三条提醒。

附录 C+D+E 参数速查表 · 术语表 · 中文模型 API 上手本篇是《AI Agent 实战：从设计模式到生产落地》的附录 C + D + E 合集：参数速查表 + 术语表 + 中文模型 API 快速上手，建议收藏当手册用。

第 29 章完整开发流程与学习路线学完全书后，从接到需求到上线运营，标准流程到底是什么？接下来往哪进阶？图 1：18 步框架总图第 1 章的 5 层骨架和 18 步流程（源自原版 108 页教程），现在有了全书技术支撑。重新审视 18 步：

小四的小六

AI 代码需求实战：从“一句话需求“到“字段级 Spec“摘要：写 AI 代码需求时，最容易忽略的是"数据长什么样"：字段名、类型、单位、归属、边界。我把需求从"一句话"拆到"字段级 Spec"三层，把 AI 最容易猜错的 4 类信息写清楚，翻车概率明显下降。附 4 类信息清单 + TS interface 和 zod 落地示例。

附录 A+B 主流框架速查 & 工具与资源清单本篇是《AI Agent 实战：从设计模式到生产落地》的附录 A + B 合集：主流框架速查 + 工具与资源清单，方便随时查阅。

倔强的石头_

10 个任务实测蓝耘智能路由：它把任务派给了谁，钱花对了吗用 MaaS 平台的人大概都纠结过同一件事：简单任务用旗舰模型嫌贵，复杂任务用便宜模型怕它翻车。于是每次发请求前都要做一道选择题——这个任务该用哪个模型？任务一多，切换模型本身就成了新的心智负担。

企业的AI转型，真能找到出路吗？真正的复杂，AI依旧无法理解。2026从年初开始，擅长顺应趋势的老板，开始高举AI转型的大旗，其中互联网企业最激进，势必要站在人工智能的前列腺上。

第 28 章案例四多智能体协作系统行业分析报告需要研究员、数据员、写手协作完成——多智能体系统的拓扑、通信、可观测性实战。业务：投研团队要生成行业分析报告，人工流程：

第 27 章案例三自动化工作流 Agent每周要花 3 小时的报表生成，交给 Agent 自动跑——规划、多智能体、成本优化怎么配合？业务：某运营团队每周要生成一份经营周报，人工耗时 3 小时：

10年前端老司机

干货分享｜企业智能知识库 Rerank 重排序落地实践与踩坑总结大家好！最近在迭代企业智能知识库问答系统时，我针对检索排序能力做了一轮优化，落地了Rerank 重排序能力。过程中踩了不少接口适配、配置调试的坑，也沉淀了一套可插拔、可降级、高可用的落地方案。

粥里有勺糖

视野修炼-技术周刊第134期 | 豆豆眼头像欢迎来到第 134 期的【视野修炼 - 技术周刊】，下面是本期的精选内容简介🔥强烈推荐🤖AI工具&资讯

10年前端老司机

RAG 检索效果量化测评落地：完整流程、指标实现与踩坑总结在知识库问答（RAG）系统迭代过程中，最大的痛点往往不是检索功能不可用，而是无法量化检索效果好坏。调切片大小、改向量/关键词权重、换 Embedding 模型后，我们基本只能“肉眼看结果”，非常主观，无法回答这些关键问题：

第 26 章案例二企业知识库问答 Agent企业文档中心几万份 PDF，怎么让 Agent 精准回答「我们公司的报销标准是什么」？场景：企业内部文档中心，几万份 PDF（制度、流程、项目文档），员工随时提问。