- 1 背景简介在密码学Q领域，国密算法 SM4 是国内自主研发的分组对称加密 四算法，凭借 128 位分组长度、128 位密钥长度的设计，在金融、政务、物联网等领域广泛应用。但分组密码本身仅能处理固定长度(SM4 为 128 位)的明文数据，而现实中需要加密的文件、数据流、存诸块等往往是任意长度的。为解决这一问题,“工作模式”应运而生 – 它相当于分组密码的“应用框架”，定义了如何将固定长度... 1 背景简介在密码学Q领域，国密算法 SM4 是国内自主研发的分组对称加密 四算法，凭借 128 位分组长度、128 位密钥长度的设计，在金融、政务、物联网等领域广泛应用。但分组密码本身仅能处理固定长度(SM4 为 128 位)的明文数据，而现实中需要加密的文件、数据流、存诸块等往往是任意长度的。为解决这一问题,“工作模式”应运而生 – 它相当于分组密码的“应用框架”，定义了如何将固定长度...
- 1 简介什么是 AIDP 大模型数据标注AIDP 在行业里通常指 AI Data Platform（人工智能数据平台） 或 AI Data Preparation（AI 数据准备流程）。因此 AIDP 大模型数据标注可以理解为：利用平台化、流程化工具，并结合自动化、半自动化模型辅助，对用于大模型训练的数据进行清洗、筛选、标注和质量控制的体系化方法。它不仅包括传统文本/图像的标签化，还包括：... 1 简介什么是 AIDP 大模型数据标注AIDP 在行业里通常指 AI Data Platform（人工智能数据平台） 或 AI Data Preparation（AI 数据准备流程）。因此 AIDP 大模型数据标注可以理解为：利用平台化、流程化工具，并结合自动化、半自动化模型辅助，对用于大模型训练的数据进行清洗、筛选、标注和质量控制的体系化方法。它不仅包括传统文本/图像的标签化，还包括：...
- 1 简介近期掘金平台退出大模型数据标注平台，这是指掘金推出的AI协作平台（AIDP），专为开发者设计的标注系统，用于为大模型（如AIDP模型）提供高质量训练数据标注。该平台聚焦技术类场景，例如代码逻辑校验、技术问题分类和文档实用性评估，通过开发者参与来提升标注的精准度和专业性。它本质上是利用人群智能（crowdsourcing）结合AI技术，实现数据标注的过程，帮助大模型更好地理解和生成技... 1 简介近期掘金平台退出大模型数据标注平台，这是指掘金推出的AI协作平台（AIDP），专为开发者设计的标注系统，用于为大模型（如AIDP模型）提供高质量训练数据标注。该平台聚焦技术类场景，例如代码逻辑校验、技术问题分类和文档实用性评估，通过开发者参与来提升标注的精准度和专业性。它本质上是利用人群智能（crowdsourcing）结合AI技术，实现数据标注的过程，帮助大模型更好地理解和生成技...
- 1 背景简介Go 语言以高效著称，但任意程序（如命令行工具、Web 服务、CLI 或后台任务）的性能评估需要系统方法。以下基于 2025 年最新实践，列出快速评估性能的几种核心方法，从简单基准到高级诊断。评估重点包括 CPU 使用、内存分配、Goroutine 泄漏和 I/O 瓶颈。注意，性能下降常因全局锁（如 sync.WaitGroup 的 wg.Wait() 在高并发下导致串行）或连... 1 背景简介Go 语言以高效著称，但任意程序（如命令行工具、Web 服务、CLI 或后台任务）的性能评估需要系统方法。以下基于 2025 年最新实践，列出快速评估性能的几种核心方法，从简单基准到高级诊断。评估重点包括 CPU 使用、内存分配、Goroutine 泄漏和 I/O 瓶颈。注意，性能下降常因全局锁（如 sync.WaitGroup 的 wg.Wait() 在高并发下导致串行）或连...
- 1 简介缓存评价，Redis 是内存键值存储，常用于缓存、会话管理和实时分析。 在 Go 应用中，通常通过 go-redis 客户端集成。 它高效但资源密集，2025 年配置指南强调 maxmemory 限制（如 100MB）以防止内存溢出。连接数：go-redis 默认连接池大小为 10/CPU 核心，支持高并发（数千连接）。 连接复用避免开销，但超时需监控（PoolTimeout 默认... 1 简介缓存评价，Redis 是内存键值存储，常用于缓存、会话管理和实时分析。 在 Go 应用中，通常通过 go-redis 客户端集成。 它高效但资源密集，2025 年配置指南强调 maxmemory 限制（如 100MB）以防止内存溢出。连接数：go-redis 默认连接池大小为 10/CPU 核心，支持高并发（数千连接）。 连接复用避免开销，但超时需监控（PoolTimeout 默认...
- 1 简介在项目实施过程中，缓存加密需要认证，此时配置不当极容易造成访问权限缺失的问题。例如 go-redis/v9 连接redis缓存后订阅错误：NOPERM No permissions to access a channel通常是由于以下几种原因导致的go-redis/v9 库进行 Redis 发布订阅（pub/sub）时，出现 proto.PermissionError{msg:“N... 1 简介在项目实施过程中，缓存加密需要认证，此时配置不当极容易造成访问权限缺失的问题。例如 go-redis/v9 连接redis缓存后订阅错误：NOPERM No permissions to access a channel通常是由于以下几种原因导致的go-redis/v9 库进行 Redis 发布订阅（pub/sub）时，出现 proto.PermissionError{msg:“N...
- 1 简介本文AI 原生应用架构成熟度的演进 ，AI 原生应用架构的成熟度评估是其从概念验证走向规模化、产业化应用的关键衡量标尺。本框架将 AI 原生应用架构的成熟度划分为四个连续演进、特征鲜明的等级：概念验证级（M1）、早期商用级（M2）、成熟应用级（M3）和完全成熟级（M4）。该分级体系旨在系统性地评估应用在技术实现、业务融合、价值创造及安全治理等方面的综合能力水平，为开发者和企业提供清... 1 简介本文AI 原生应用架构成熟度的演进 ，AI 原生应用架构的成熟度评估是其从概念验证走向规模化、产业化应用的关键衡量标尺。本框架将 AI 原生应用架构的成熟度划分为四个连续演进、特征鲜明的等级：概念验证级（M1）、早期商用级（M2）、成熟应用级（M3）和完全成熟级（M4）。该分级体系旨在系统性地评估应用在技术实现、业务融合、价值创造及安全治理等方面的综合能力水平，为开发者和企业提供清...
- 一、品牌核心PandaWiki：开源私有化，让知识 “活” 起来的 AI 原生知识库PandaWiki：3 分钟部署，AI 打通写文档、搜文档、答问题全链路告别知识孤岛，PandaWiki—— 你的企业级智能知识库管家二、不同用户群体不同的专属方案（一）技术团队专属还在为技术文档维护头疼？飞书语雀散落的教程、本地硬盘的 PDF、浏览器收藏的技术贴，找起来像大海捞针？PandaW... 一、品牌核心PandaWiki：开源私有化，让知识 “活” 起来的 AI 原生知识库PandaWiki：3 分钟部署，AI 打通写文档、搜文档、答问题全链路告别知识孤岛，PandaWiki—— 你的企业级智能知识库管家二、不同用户群体不同的专属方案（一）技术团队专属还在为技术文档维护头疼？飞书语雀散落的教程、本地硬盘的 PDF、浏览器收藏的技术贴，找起来像大海捞针？PandaW...
- 1 简介本文试图说明mcp和mvc结构主要区别（深入说明 —— 行为、架构与工程特性层面）下面把差别按主题展开，给出为什么不同、会带来哪些工程后果，以及如何把两者结合起来。 2 交互模式：实时事件驱动（Push） vs 请求-响应（Pull）MVC（典型 Web MVC）客户端发 HTTP 请求，服务器返回响应（短连接、无状态或依赖会话 cookie）。服务器被动响应请求，客户端轮询或使... 1 简介本文试图说明mcp和mvc结构主要区别（深入说明 —— 行为、架构与工程特性层面）下面把差别按主题展开，给出为什么不同、会带来哪些工程后果，以及如何把两者结合起来。 2 交互模式：实时事件驱动（Push） vs 请求-响应（Pull）MVC（典型 Web MVC）客户端发 HTTP 请求，服务器返回响应（短连接、无状态或依赖会话 cookie）。服务器被动响应请求，客户端轮询或使...
- 1 简介本文给出的 MCP（Message/Tool/Resource 协议）WebSocket 服务实现做成分层解析 + 与传统 MVC 架构对比。先讲实现原理（重点是流程、并发与交互），再深入比较两者的联系与差别，并给出可改进点与工程级注意事项。 2 MCP WebSocket 服务的实现原理（逐步拆解）总体来说，这个服务是一个基于长连接/消息驱动的双向实时代理层，作用是把前端 Web... 1 简介本文给出的 MCP（Message/Tool/Resource 协议）WebSocket 服务实现做成分层解析 + 与传统 MVC 架构对比。先讲实现原理（重点是流程、并发与交互），再深入比较两者的联系与差别，并给出可改进点与工程级注意事项。 2 MCP WebSocket 服务的实现原理（逐步拆解）总体来说，这个服务是一个基于长连接/消息驱动的双向实时代理层，作用是把前端 Web...
- 1 简介云原生方兴未艾，AI原生后浪又至。AI Native 架构 是一种全新的软件和系统设计范式，其核心思想是 “从零开始，为AI而建”，而不是在现有架构上简单地“添加”AI功能。它意味着AI不是外挂或附加组件，而是系统的基石、核心驱动力和首要设计原则。2025年，全球超过60%的企业预计将人工智能整合进其核心运营，但真正实现“AI原生”的企业只有一小部分。在此背景下，组织越来越多地被归... 1 简介云原生方兴未艾，AI原生后浪又至。AI Native 架构 是一种全新的软件和系统设计范式，其核心思想是 “从零开始，为AI而建”，而不是在现有架构上简单地“添加”AI功能。它意味着AI不是外挂或附加组件，而是系统的基石、核心驱动力和首要设计原则。2025年，全球超过60%的企业预计将人工智能整合进其核心运营，但真正实现“AI原生”的企业只有一小部分。在此背景下，组织越来越多地被归...
- 1 背景简介本文根据《穷查理宝典（Poor Charlie’s Almanack）》中的核心思想。本文尤其从查理·芒格的思维模型、反直觉洞察、激励机制分析、二级思考、避免愚蠢（Invert, always invert） 来解释普通人如何在投资中缓慢增长财富。 终身寿险的佣金陷阱为何会导致亏损 主动基金如何长期偷走你 50% 财富 长期债券为何是“有保障的贫困”并阐述这些... 1 背景简介本文根据《穷查理宝典（Poor Charlie’s Almanack）》中的核心思想。本文尤其从查理·芒格的思维模型、反直觉洞察、激励机制分析、二级思考、避免愚蠢（Invert, always invert） 来解释普通人如何在投资中缓慢增长财富。 终身寿险的佣金陷阱为何会导致亏损 主动基金如何长期偷走你 50% 财富 长期债券为何是“有保障的贫困”并阐述这些...
- 1 简介关键发现与商业意义Scale 的强项：面向企业的全栈能力（Data Engine、Nucleus、托管标注），擅长承接超大规模/复杂数据任务，且与多家模型供应商/企业集成度高。建议在白皮书中把“企业级数据整合与RLHF闭环”列为直接竞争点。Labelbox 的强项：作为标注工具和“数据工厂”软件化平台，强调协作、质量度量以及Model Foundry 的评估/微调能力；适合需要自主... 1 简介关键发现与商业意义Scale 的强项：面向企业的全栈能力（Data Engine、Nucleus、托管标注），擅长承接超大规模/复杂数据任务，且与多家模型供应商/企业集成度高。建议在白皮书中把“企业级数据整合与RLHF闭环”列为直接竞争点。Labelbox 的强项：作为标注工具和“数据工厂”软件化平台，强调协作、质量度量以及Model Foundry 的评估/微调能力；适合需要自主...
- 1 简介AI原生组织与AI驱动组织之间的区别在于人工智能在业务中的深度。具备AI功能的组织是利用AI提升现有流程的成熟公司。它们通常会添加AI驱动的特性或工具以提高效率，但这些新增内容是叠加在遗留系统上的。在这些企业中，人工智能作为有价值的补充，有帮助，但并非关键任务。公司仍然可以在没有人工智能的情况下运营，尽管效率可能较低，因为人工智能并非其运营的基础。而AI原生组织则从一开始就以AI为... 1 简介AI原生组织与AI驱动组织之间的区别在于人工智能在业务中的深度。具备AI功能的组织是利用AI提升现有流程的成熟公司。它们通常会添加AI驱动的特性或工具以提高效率，但这些新增内容是叠加在遗留系统上的。在这些企业中，人工智能作为有价值的补充，有帮助，但并非关键任务。公司仍然可以在没有人工智能的情况下运营，尽管效率可能较低，因为人工智能并非其运营的基础。而AI原生组织则从一开始就以AI为...
- 1 简介本文这段文字呈现了AI大模型从技术突破到产业价值的深度渗透历程，同时也描绘了AI对未来社会结构的深远影响。AI 原生应用的发展，得益于底层大模型技术的突破。而大模型技术也悄然改变着商业应用的演进方向。因此，在介绍 AI 原生应用及其架构之前，我们先来简单回顾大模型的发展历程和带来的产业价值。 2 提纲AI 原生应用的技术发展里程碑2022年11月：ChatGPT发布大模型突破，生成... 1 简介本文这段文字呈现了AI大模型从技术突破到产业价值的深度渗透历程，同时也描绘了AI对未来社会结构的深远影响。AI 原生应用的发展，得益于底层大模型技术的突破。而大模型技术也悄然改变着商业应用的演进方向。因此，在介绍 AI 原生应用及其架构之前，我们先来简单回顾大模型的发展历程和带来的产业价值。 2 提纲AI 原生应用的技术发展里程碑2022年11月：ChatGPT发布大模型突破，生成...
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