酷无极 - CooLWJ

针对多模态RAG中幻觉问题设计了一个多阶段验证中心框架。该框架通过四个核心阶段的协同运作，实现“减少幻觉”与“保证信息量”的平衡，同时兼顾效率与可靠性。

在日常开发工作中，可能会遇到这样的尴尬场景：老板对数据处理程序的性能提出了疑问，指出服务器是16核的，但程序运行速度却很慢。你解释说已经使用了并行处理，但老板进一步追问为什么CPU使用率只有30%。此时，你可能一时无法给出合理的回答。

想让网页上的图片、视频或者整个界面铺满用户屏幕？浏览器的 requestFullscreen api 是开发者实现这个功能的关键。本文将详细介绍如何正确使用它，并分享一些提升用户体验的实用技巧。

真正的Redis高可用不是简单的主从复制，而是构建能自动愈合的分布式神经系统。这篇文章跟大家一起聊聊Redis如何保证高可用，希望对你会有所帮助。

在前端开发中，处理日期和时间是常见任务。很多开发者第一时间想到 JavaScript 的 Date 对象，因为它内置于语言中。但是，Date 对象用起来问题很多，容易导致 Bug。本文将解释 Date 对象的缺点，并推荐更好的解决方案，帮你避开这些坑。

今天这篇文章，我将用最通俗的语言和实战代码，帮你彻底搞懂C#变量类型与内存分配的核心机制，让你在技术面试和实际开发中都能游刃有余。

“数据仓库之父”Bill Inmon将这些失败的实施称为“污水池”和“数据沼泽”。这就是为什么你现在的方法不起作用的原因。那么，什么才是有效的呢？

与 SortableJS 等传统的拖拽排序库不同，gridstack.js 侧重于网格布局管理，允许我们以列和行为单位精确控制元素的位置和大小，从而实现自适应的、可视化调整的界面布局。

我要分享20个我反复打磨、实际使用的prompt，涵盖了开发app、debug奇葩bug、设计系统、写更好的测试用例等场景。这些不是那种基础的“入门级”提示，而是能让我的工作更快、更清晰、更有趣的真家伙。

无论是初涉网络编程的新手，还是渴望突破瓶颈的资深开发者，都能在本文中收获满满，全面提升自己在 Linux C/C++ 网络编程领域的能力与水平，从容应对面试与实际项目开发的挑战。

虽然已经有一些类似于e2b的沙箱环境, 或者是一些函数计算的平台可以运行代码. 而AWS为什么要提供基于MicroVM的Agent Runtime?

在背景音乐方面，通过关键词搜索获取符合要求的音乐并进行格式化处理。然后，将上述处理得到的背景图、背景音乐、单词信息、人声音频、单词配图及贴纸等元素按照时间线进行整合，生成对应的剪映草稿所需的数据格式。

尽管在多个测试中表现惊艳，谷歌也承认：基准测试成绩并不能完全代表临床真实表现。现实中的使用情境更复杂，模型可能因用户误解或交互失误而出现偏差，限制了实际疗效。

智能体正从“使用工具”迈向“创造工具”。本文基于最新综述，系统解构自我进化智能体的四大维度——什么、如何、何时、在何处进化，揭示其如何通过持续自适应，成为通向人工超级智能的关键桥梁。

优化 await fetch() 的性能涉及解决多个瓶颈。从重用连接到切换到高效的流式格式，每个修复都对更快、更高效的网络请求做出贡献。考虑使用 Undici 进行更快的请求，避免使用 JSON.stringify() 进行不必要的序列化，并实施并发控制和缓存等策略，以显著提高应用的性能。

在大模型的世界里，性能不是一个简单的数字，而是用户体验、服务质量和商业价值的综合体现。这个vLLM推理服务压测工具，就像是给大模型装上了专业的性能监控设备——让每一个性能指标都变得可见、可测、可优化。

训练语料库规模达 22T Token，其中包含 15T 通用数据和 7T 代码/推理专用数据。采用分组查询注意力（GQA）+ 部分旋转位置编码（RoPE）来提升长上下文处理效率和推理任务准确性。

在我们的实验中，我们观察到特征工程显著提升了模型的性能，尤其是在与 EDA 和业务目标紧密结合的情况下。通过与领域专家和业务利益相关者合作完善假设，我们有望实现进一步的改进。

OpenAI，刚刚上线苏格拉底「学习模式」！专门针对大学生打造，让你在对话中轻松掌握博弈论、贝叶斯定理、离散数学等复杂难题。一经上线，网友们立马疯狂使用。有人预言：又有一大波教育类AI要被端掉了。

本文深入解析了 Cool-Admin——一款基于 Vue3 + TypeScript + Vite 的开源后台权限管理框架，其模块化、插件化设计结合 AI 编码、流程编排等创新功能，显著提升了开发效率。本文将从框架架构、核心特性、技术实现及未来展望等方面展开讨论，为开发者提供全面的技术参考。

🔥热榜：2025-07-31