本文揭示评估会议的本质：它并非单纯检验模型性能，而是暴露团队对不确定性的应对能力。指标选择、bad case争论、流程复杂化，实则是组织风险认知、责任归属与心理成熟的映射。评估的终点，不是模型“完美”，而是团队达成对不完美的共识与担当。

本文揭示模型对齐的本质是“风险权衡”而非“绝对安全”：每轮对齐压低一类风险（如越界），必抬升另一类（如保守失能）。破除五大错觉——对齐不减风险总量、reward非中立、多轮≠更安全、对齐非纯技术问题、“临上线再对齐”难解根本责任。核心在于清醒选择可接受的代价，让系统真正“敢用”。

HTTP代理常用端口8080与3128各有侧重：8080多用于管理监控（如Web配置界面），易记但可能被防火墙拦截；3128为标准端口，稳定性高，主供客户端正常请求转发。端口可自定义，需据安全与性能需求合理选用。

数据工程师将从重复、低价值的 SQL 脚本编写和 ETL 运维中解放出来，转向更具战略性的工作。

RAG效果不佳？问题往往不在模型，而在于文档切分。错误的切分会导致语义断裂、关键信息丢失，使召回内容“看似相关却无用”。本文深入剖析切分误区：固定长度切割、过度依赖overlap、忽视文档结构等，并提出核心原则——保障语义完整性。不同文档需定制切分策略，FAQ按问答切，技术文档依章节分，流程类保完整上下文。切分是RAG的地基，而非细节，唯有夯实，才能让检索与生成真正生效。

微调让大模型从“通用助手”变为“专属专家”。通过少量数据训练，LoRA等轻量化方法可在单卡上实现高效优化，广泛应用于医疗、金融、电商等领域。数据驱动、成本低廉、效果显著，微调正推动AI定制化落地，人人皆可拥有专属AI。

淘宝商品详情API（taobao.item.get）可获取商品标题、价格、图片、库存、销量等核心信息。支持POST/GET请求，返回JSON格式数据。需提供app_key、timestamp、sign等参数，常见响应码包括200（成功）、401（权限不足）、403（签名错误）等，适用于电商数据对接与分析。

AI数字人融合语音识别、自然语言处理与3D建模等技术，正加速应用于金融、教育、医疗等领域。依托大模型与多模态交互，实现拟人化智能服务。世优科技推出“波塔AI数字人”，支持定制化形象与实时交互，助力政企数字化升级。行业快速发展的同时，也面临隐私、伦理与标准化挑战，需多方协同推进。

数据预处理是大模型训练的核心环节，通过质量过滤、敏感内容过滤和数据去重三重机制，显著提升模型性能。它不仅提高训练效率2-3倍，更在准确性、安全性和泛化能力上带来30%以上提升，决定了AI系统的性能上限。

流处理跑得再快，也怕“失忆” ——聊聊 RocksDB、快照与恢复这点事儿

本文以电商商品列表页为实战案例，详解Vue3项目从需求分析、环境搭建到核心功能实现的完整流程。涵盖组件化开发、Pinia状态管理、Vue Router路由跳转及Axios接口封装，助你掌握Vue工程化开发核心技能，快速构建可落地的前端应用。

Thread.Sleep用于暂停线程执行，Sleep(1000)不保证精确唤醒时间，因系统调度受优先级和竞争影响；Sleep(0)则触发立即重新分配CPU，让其他线程有机会执行，避免界面假死。两者作用显著不同。

MCP与Function Call是大模型应用的两大关键技术。前者是跨模型、标准化的通信协议，实现多工具动态集成；后者是模型调用外部函数的内置机制。MCP如同“蓝牙协议”，支持多设备互联互通，具备高兼容性与扩展性；Function Call则像“语音助手”，依赖特定模型完成具体任务。二者在功能上互补：MCP构建通用接口层，解耦模型与工具；Function Call负责意图解析与指令生成。

本教程介绍OAuth2四大授权模式实现：创建父工程及资源、授权模块，配置启动类与处理器；通过授权码、简化、密码及客户端模式测试，完成登录认证、权限授予、令牌申请与资源访问全流程。

本文介绍 MyBatis 核心配置与多环境管理，涵盖属性加载优先级（方法参数 > resource/url > properties 元素）、关键配置项如缓存、延迟加载、执行器类型等，并详解 environments 环境配置及事务管理机制（JDBC 与 MANAGED），适用于多数据源场景。

MyBatis配置优先级：方法参数 > resource/url > properties内定义。支持多环境、事务管理（JDBC/MANAGED），XML实现一对一、一对多、多对多映射，分页支持逻辑与物理方式，推荐物理分页。提供一级、二级缓存及三种执行器，优化批量操作性能。

本文档汇总Gitee本周热门开源项目，涵盖Fay、JeeLowCode等明星项目，结合AI与低代码趋势，深入分析技术融合与场景创新，助力开发者把握前沿动态。

本文深度评测阿里云、亚马逊、科大讯飞、玄晶引擎、安恒五款数字员工，围绕架构兼容性、开发友好度、性能稳定性三大维度，结合实测数据与企业案例，为开发者提供选型指南与避坑建议。

0.8秒是实时数字人体验的关键阈值，端到端延迟低于此值可实现自然流畅交互。本文解析其技术链路、核心支撑与商业价值，揭示为何这一指标成为数字人从“可用”到“好用”的分水岭。

本研究聚焦基于Python大数据的旅游可视化与推荐系统，利用Python在数据处理、分析和可视化方面的优势，结合Django框架与MySQL数据库，构建高效、个性化的旅游推荐平台。通过爬取多源旅游数据，运用机器学习算法挖掘用户偏好，实现精准推荐；借助Matplotlib、Seaborn等工具进行数据可视化，直观展示景点分布、客流趋势等信息。系统不仅提升游客决策效率与体验，也助力旅游企业优化产品设计与营销策略，推动行业数字化转型与智能化发展。

本文详解京东商品SKU接口对接技术，涵盖核心参数、权限申请、签名生成、规格解析及常见坑点解决方案，结合可运行代码与实战经验，助力开发者高效集成SKU数据，实现库存、价格等关键信息精准获取。

通义千问 AI 编程大模型 Qwen3-Coder 正式开源，阿里云人工智能平台 PAI 支持云上一键部署 Qwen3-Coder 模型，并可在交互式建模环境中使用 Qwen3-Coder 模型。

本内容介绍了小红书开放平台的笔记详情API接口功能，涵盖笔记标题、内容、互动数据及多媒体资源的获取方式。提供接口概述、请求方式及Python调用示例，适用于内容分析与营销策略优化，帮助开发者高效集成与使用。

本文系统构建了一个基于时序管理的智能体架构，旨在应对动态知识库（如财务报告、技术文档）在问答任务中的演进与不确定性。通过六层设计（语义分块、原子事实提取、实体解析、时序失效处理、知识图构建、优化知识库），实现了从原始文档到结构化、时间感知知识库的转化。该架构支持RAG和多智能体系统，提升了推理逻辑性与准确性，并通过LangGraph实现自动化工作流，强化了对持续更新信息的处理能力。

吃得安心靠AI？聊聊AI在食品供应链安全里的“神操作”

时间序列数据分析中，噪声干扰普遍存在，影响趋势提取。本文系统解析六种常用平滑技术——移动平均、EMA、Savitzky-Golay滤波器、LOESS回归、高斯滤波与卡尔曼滤波，从原理、参数配置、适用场景及优缺点多角度对比，并引入RPR指标量化平滑效果，助力方法选择与优化。

无头CMS是一种内容管理系统，它将前端和后端分离，只关注内容的创建和管理，而不处理呈现内容的前端界面。传统的CMS通常将内容管理和展示耦合在一起，即内容的创建、编辑和展示都依赖于特定的前端界面和模板。而无头CMS则将内容与前端逻辑完全解耦，提供了一种更加灵活的方式来处理内容。

Python爬虫如何获取JavaScript动态渲染后的网页内容？

5G到底有多牛？一文看懂它的原理与优势！

爱回收是国内领先的电子产品回收平台，提供便捷的二手设备回收服务。开发者可通过其API接口集成询价功能，提升应用竞争力。该API采用POST请求，需传递app_id、timestamp、sign等参数，返回JSON格式的回收价格信息。示例代码展示了如何使用Python调用此API，获取并打印询价项和回收价格。请确保替换实际的app_id和app_secret，并关注官方文档以保持接口信息准确。

国产AI神器Deepseek，本地离线使用教程！

Jupyter Notebooks 是数据科学家和Python开发人员的核心工具，提供代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。本文介绍其高级功能，如Magic命令优化代码执行、IpyWidgets增强交互性、自动重载模块更新、内联文档系统、可折叠标题、nbconvert多格式转换、变量监控、JupyterLab集成开发环境、终端集成和调试系统等，助您提升工作效率并充分发挥Jupyter的潜力。

本文介绍了如何在阿里云 PAI 平台上一键部署 DeepSeek-V3 模型，通过这一过程，用户能够轻松地利用 DeepSeek-V3 模型进行实时交互和 API 推理，从而加速 AI 应用的开发和部署。

智能语音助手的发展与未来：开启人机交互的新篇章

本文介绍了数据仓库建模规范，包括模型分层、设计、数据类型、命名及接口开发等方面的详细规定。通过规范化分层逻辑、高内聚松耦合的设计、明确的命名规范和数据类型转换规则，提高数据仓库的可维护性、可扩展性和数据质量，为企业决策提供支持。

淘宝商品详情接口（Taobao.item_get）允许开发者通过HTTP GET方法获取淘宝商品的详细信息，包括商品ID、价格、库存等。请求需包含key、secret、num_iid等必选参数，支持缓存及多种返回格式。此接口广泛应用于电商数据分析、商品选品、价格监控等领域，提升商家运营效率。

2024年6月，国内优质大模型应用月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室（Machine Learning, AI, Big Data Systems Lab）联合发布了以 KVCache 为中心的大模型推理架构 Mooncake。

【8月更文第29天】在机器学习项目中，类别不平衡问题非常常见，特别是在二分类或多分类任务中。当数据集中某个类别的样本远少于其他类别时，模型可能会偏向于预测样本数较多的类别，导致少数类别的预测性能较差。为了解决这个问题，可以采用不同的策略来平衡数据集，包括过采样（oversampling）、欠采样（undersampling）以及合成样本生成等方法。本文将介绍如何利用 PyTorch 的 `DataLoader` 来处理类别不平衡问题，并给出具体的代码示例。