大模型落地实训学什么？从API调用到企业级交付的实战内容拆解
在“人工智能+”行动深入推进的背景下，AI应用开发岗位的需求正在经历结构性变化。智联招聘数据显示，2026年1–5月人工智能工程师岗位招聘同比增速达28.4%，应届平均月薪超过1.6万元。
谷歌开源神器：轻松完成企业级 Agent 从搭建到部署全流程！
QUOTE把部署规程放进 coding agent 的上下文。你让 Gemini CLI 或者 Claude Code 把 Agent 部署到谷歌云，它大概率会开始编。命令敲错、参数猜错、Cloud Run 的配置写歪，最后给你一段看起来很像回事、跑起来全是错的输出。
昇思大模型应用：工作流编排
一、摘要昇思大模型工作流编排，是基于 MindSpore、MindSpore-Transformers、MindSpeed、MindSpore Science 等组件，把数据预处理、模型调用、工具调用、子 Agent、后处理、结果校验、重试分支等独立节点串联成端到端业务链路，适配
都叫FDE，有人在装，有人在玩真的
FDE 这个词火了，招聘 JD 却乱成一锅粥:同样叫前线部署工程师，薪资上限差 4 倍，有人干的是实施外包，有人真在反哺产品。底下一排人点赞，还有人补了一刀:“不就是外包换了个名字。”
AI 圈炸了！ GPT-6 Astra 直接改写神经网络权重，Qwen数学成绩暴涨6倍
MIT CSAIL 让 GPT-6 Astra 直接读取并改写另一个网络的权重:只动 0.016% 的参数，Qwen3.5-0.8B 的 MATH-500 就从 7.9% 涨到 48.1%，修的是推理死循环，不是灌新知识。
上海话 ASR 本地部署实战：基于 sherpa-onnx 和 Conformer 的离线识别
近年来，Qwen3-ASR、Whisper、SenseVoice 等通用语音识别模型已经支持越来越多的语言和方言。但在上海话、苏州话等吴语场景中，通用模型的实际表现仍然可能受到训练数据分布、方言口语习惯以及文本标注规范的影响。
为什么我劝你用 Python 做 GUI 开发直接上 PyQt
Python GUI库多到让人头疼，新手总在Tkinter和PyQt之间犹豫，你知道哪个才是真正该选的？刚开始学Python写桌面程序时，我在各种GUI库面前犯了愁。Tkinter、PyQt、Kivy……每个都有人推荐。折腾一圈后我发现，与其纠结不如直接上PyQt。
文科生在AI时代没人要？我盘了盘字节、腾讯和阿里都有哪些AI岗在招文科生
字节、腾讯、阿里眼下挂着9183个AI岗位，其中2985个不要求写代码，占了三分之一。作者让Claude读完三家官网的公开JD，拆出这些岗位落在哪些部门、要什么样的文科能力，以及薪资差在哪里。文章发出去之后，我翻了翻读者划线。
Agent 循环三代架构演进，从编排驱动到模型自治的引擎设计路径
在企业级 Agent 落地的项目复盘和架构评审里，我们经常会碰到一个很容易混淆的问题，Agent 的能力瓶颈到底来自 Prompt 不够完善，还是框架编排能力不足，或是底层运行时基础设施存在短板。
给 AI 装「技能」之前，我先用 NVIDIA 开源的这个扫描器过一遍
最近我装 AI 技能装得有点顺手。Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI，看到不错的 SKILL.md，复制进 .claude/skills/，回车生效。但我突然意识到一件事：我从来没审查过它们。技能不是普通文档。