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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 设计模式之备忘录模式：优雅保存与恢复对象状态
备忘录模式在不破坏封装性的前提下，捕获并保存对象状态，支持后续恢复。适用于撤销操作、事务回滚等场景，核心角色包括原发器、备忘录和负责人，实现灵活的状态管理。
Java 设计模式之访问者模式：灵活处理对象集合的操作
访问者模式将数据结构与操作分离，通过定义访问者接口，在不修改元素类的前提下灵活添加新操作，适用于对象结构稳定但需频繁扩展操作的场景，提升系统可维护性与扩展性。
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。
多模态AI重构科研范式：从"读文献"到"理解世界"
2025年，多模态AI正重塑科研：可同时理解文字、图像、公式等，实现文献智能解析、数据自动提取与跨学科融合，大幅提升研究效率。AI助力科研进入“人机协同”新时代，释放创造力，推动知识发现跃迁。
2小时打造专业医疗助手：基于CareGPT与Qwen3-8B的微调实战
基于CareGPT和Qwen3-8B模型，采用LoRA方法在专业医疗数据集上进行微调实践，该技术方案在保持模型通用能力的同时，显著提升了医疗问答的专业性和实用性，系统性地构建一个真正“懂症状、能判断”的智能医疗助手。从技术演进角度看，微调后的模型与医疗系统深度融合将释放更大价值。这种"领域微调+系统集成"的技术路径，为AI在医疗等专业场景的落地提供了经过验证的解决方案。
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