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- 本文介绍了如何利用Cursor编辑器的AI功能提升调试效率。通过具体案例，展示了Cursor如何深入分析代码、定位问题根源，并协助修复从变量未定义到内存泄漏等复杂Bug。文章还分享了提供完整上下文、结合传统工具等实用技巧，指出Cursor虽不能替代人工验证，但能显著缩短从发现问题到着手解决的时间，是程序员的得力调试伙伴。 本文介绍了如何利用Cursor编辑器的AI功能提升调试效率。通过具体案例，展示了Cursor如何深入分析代码、定位问题根源，并协助修复从变量未定义到内存泄漏等复杂Bug。文章还分享了提供完整上下文、结合传统工具等实用技巧，指出Cursor虽不能替代人工验证，但能显著缩短从发现问题到着手解决的时间，是程序员的得力调试伙伴。
- 2025年双十一后，行业焦点转向“AI改写电商规则”。从淘宝AI店长日均生成500万条经营策略，到梦饷科技智能客服响应提速77%，智能化已成为电商全链路基础设施，推动行业从“人力驱动”迈向“智能驱动”。电商粗放式增长时代落幕，获客成本攀升、运营效率低、用户体验同质化等痛点凸显，而智能化为这些问题提供了系统性解决方案。智能客服是降本增效的典型。传统模式下，大促“一人对百条咨询”的窘境、高人工成... 2025年双十一后，行业焦点转向“AI改写电商规则”。从淘宝AI店长日均生成500万条经营策略，到梦饷科技智能客服响应提速77%，智能化已成为电商全链路基础设施，推动行业从“人力驱动”迈向“智能驱动”。电商粗放式增长时代落幕，获客成本攀升、运营效率低、用户体验同质化等痛点凸显，而智能化为这些问题提供了系统性解决方案。智能客服是降本增效的典型。传统模式下，大促“一人对百条咨询”的窘境、高人工成...
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- 大模型正快速融入测试全流程——从用例生成、脚本编写到日志分析。本文用实战视角带你搞懂LLM核心原理、落地场景与避坑指南，手把手教你从“会用”进阶到“会赋能”，做那个驾驭AI的超级测试工程师。 大模型正快速融入测试全流程——从用例生成、脚本编写到日志分析。本文用实战视角带你搞懂LLM核心原理、落地场景与避坑指南，手把手教你从“会用”进阶到“会赋能”，做那个驾驭AI的超级测试工程师。
- 数据智能从“辅助工具”迈向“决策主体”的层级进化之路。 数据智能从“辅助工具”迈向“决策主体”的层级进化之路。
- 近年来，大模型技术取得了飞速发展，在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域展现出强大的能力。众多大模型如雨后春笋般涌现，其应用场景也不断拓展，涵盖了医疗、金融、教育、娱乐等各行各业。在医疗领域，大模型可辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；在金融领域，能用于风险评估和投资决策；在教育领域，可实现个性化学习和智能辅导。然而，随着大模型的广泛应用，一系列问题也逐渐浮出水面。在价值观对齐方面，... 近年来，大模型技术取得了飞速发展，在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域展现出强大的能力。众多大模型如雨后春笋般涌现，其应用场景也不断拓展，涵盖了医疗、金融、教育、娱乐等各行各业。在医疗领域，大模型可辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；在金融领域，能用于风险评估和投资决策；在教育领域，可实现个性化学习和智能辅导。然而，随着大模型的广泛应用，一系列问题也逐渐浮出水面。在价值观对齐方面，...
- 写在前面：别怕，真的不需要技术背景！总刷到“AI智能体解放双手”却怕零基础搞不定？别担心！零代码、半小时就能搭建专属AI智能体，跟着结构化步骤走，轻松上手～适用场景：工作文档处理、专业问题解答、学习资料整理等多场景需求全覆盖。一、小白首选AI的3大原因零代码门槛：全程可视化操作，仅需点鼠标跟随指引部署简单：Docker一键搭建，3分钟完成基础配置，非技术党可上手功能实用：对接主流AI大模型，... 写在前面：别怕，真的不需要技术背景！总刷到“AI智能体解放双手”却怕零基础搞不定？别担心！零代码、半小时就能搭建专属AI智能体，跟着结构化步骤走，轻松上手～适用场景：工作文档处理、专业问题解答、学习资料整理等多场景需求全覆盖。一、小白首选AI的3大原因零代码门槛：全程可视化操作，仅需点鼠标跟随指引部署简单：Docker一键搭建，3分钟完成基础配置，非技术党可上手功能实用：对接主流AI大模型，...
- Crawl4AI 是一款开源的LLM友好型网络爬虫和抓取工具，专为LLMs（大型语言模型）、AI代理和数据管道设计。 Crawl4AI 是一款开源的LLM友好型网络爬虫和抓取工具，专为LLMs（大型语言模型）、AI代理和数据管道设计。
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- 本文整理了测试开发在面试中常见的大模型微调相关问题。涵盖了从显存需求、数据构建到训练策略等35个关键点，重点分析了SFT与预训练的区别、领域适应与灾难性遗忘等核心挑战。文章强调测试开发人员需掌握模型评估、数据质量控制和训练监控等技能，以适应AI时代对质量保障提出的新要求。 本文整理了测试开发在面试中常见的大模型微调相关问题。涵盖了从显存需求、数据构建到训练策略等35个关键点，重点分析了SFT与预训练的区别、领域适应与灾难性遗忘等核心挑战。文章强调测试开发人员需掌握模型评估、数据质量控制和训练监控等技能，以适应AI时代对质量保障提出的新要求。
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