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国产AI封神！炒股狂赚40%碾压对手 教你微调Qwen3打造专属金融分析师
国产AI在实盘炒股中大放异彩，DeepSeek与Qwen3收益率最高超60%，碾压国际大模型。本文教你用LLaMA Factory平台微调Qwen3-VL-30B，打造专属多模态金融分析师，实现趋势研判、财报分析等专业能力，赋能投资决策。
构建AI智能体：八、AI新纪元：ModelScope魔法 — 本地搭建超酷的图片处理模型
ModelScope是由阿里巴巴达摩院推出的AI模型托管与服务平台，被称作AI模型的Github。它汇集了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的数千个高质量预训练模型，大幅降低了AI应用开发门槛。平台提供简化的Pipeline API，只需几行代码即可调用模型，并支持模型微调。与通义千问等单一AI产品不同，ModelScope是一个开放的模型生态系统，覆盖更广泛的应用场景。通过实际案例展示了其在人像卡通化、抠图、天空替换等方面的应用效果。
30分钟搞定媒体级新闻稿，这个AI提示词让技术人也能玩转公关写作
开发者常因新闻稿写作犯难，本文分享一套AI提示词工具，涵盖角色定义、结构化输入输出、多场景适配与合规检查，助力技术人快速生成符合媒体标准的专业稿件，提升传播效率。
生成式人工智能算法备案的背景及发展趋势V3.0 20251029更新
本文记录作者两年来亲历算法备案政策 evolution，从2023年ChatGPT引发AIGC热潮，到2025年备案趋严、审核升级，展现我国AI监管由“增量”转向“提质”的全过程。揭示AI发展需合规护航，备案已成产品上线刚需，未来门槛将更高，草根入局愈发艰难。
Java 设计模式之迭代器模式：优雅遍历集合元素
迭代器模式将集合遍历逻辑分离为独立迭代器，实现遍历与存储解耦。支持统一接口遍历不同集合，隐藏内部结构，符合单一职责原则，广泛应用于Java集合框架。
vLLM、SGLang 与 TensorRT-LLM 综合对比分析报告
vLLM、SGLang与TensorRT-LLM是三大主流大模型推理引擎。vLLM以PagedAttention实现高吞吐与易用性，适合通用场景；SGLang凭借RadixAttention和结构化生支持，在多轮对话与复杂推理中表现突出；TensorRT-LLM深度优化NVIDIA硬件，追求极致性能，适用于大规模生产部署。三者各有侧重，vLLM均衡通用，SGLang擅长复杂任务，TensorRT-LLM性能领先，选型需结合场景、硬件与成本综合考量。
Spring AI Alibaba、Dify、LangGraph 与 LangChain 综合对比分析报告
本报告对比Spring AI Alibaba、Dify、LangGraph与LangChain四大AI开发框架，涵盖架构、性能、生态及适用场景。数据截至2025年10月，基于公开资料分析，实际发展可能随技术演进调整。
n8n 与 Dify 综合对比分析报告
本报告对比n8n与Dify两大开源平台：n8n为AI原生工作流自动化工具，擅长系统集成与数据处理；Dify聚焦LLMOps，助力快速构建生产级AI应用。两者架构、功能、成本各异，可互补协同，适用于不同场景。
构建AI智能体：七、Function Calling - 解锁大语言模型的实际行动力+案例解析
本文介绍了大语言模型(LLM)的Function Calling功能，它解决了LLM只能说不能做的局限性。Function Calling允许LLM通过结构化JSON请求调用外部函数，实现实际业务操作。文章详细解析了Function Calling的工作流程：开发者注册函数→用户提问→模型判断是否调用函数→执行函数→返回结果。通过一个天气查询的Python示例，展示了如何实现这一完整流程。重点强调了函数设计、参数校验、安全性和错误处理的重要性。
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