微服务架构下 WebAI 服务的高可用技术设计
——计算机科学家的闲聊与架构师的严肃设计 在数字江湖里,AI 服务已经成了各大门派的法宝。可惜,AI 模型很聪明,服务很脆弱: 模型动辄几百 MB 甚至几个 GB,就像大象进了瓷器店; GPU 不便宜
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想象一下,你有一张珍爱的照片,无论是你心爱的动漫角色,还是家里毛茸茸的宠物,甚至是你自己。现在,你希望它们能像专业舞者一样翩翩起舞,或者干脆替换掉电影里某个场景的主角,却又毫无痕迹。
在这个“人人都想让 API 飞起来”的时代,AIGC 的 API 接口就像一只饥饿的仓鼠:外面有源源不断的请求颗粒,里面却只有有限的 CPU 和内存“胃口”。如何在不给服务器喂“胃药”的情况下,让它吃
大家好,我是小肥肠,专注AI干活知识分享。今天给大家分享最近比较热门的Seedream 4.0模型使用体验,主要从主体一致性和人物一致性两个方向进行模型测评,感兴趣的读者可以看看。
生成式UI与WebMCP技术的深度融合,将成为未来3-5年Agentic Web应用开发的核心基础设施,动态交互的AI原生应用将加速取代传统静态交互模式,重新定义人机协作边界。
DSPy 是斯坦福大学开发的LLM编程框架,在GitHub上已获得27.5k+ stars,代表着声明式AI应用开发的新范式。其核心理念是通过编写组合式Python代码,而不过度依赖Prompt工程。
AGENTS.md 的野心,是成为一个开放、通用、无厂商锁定的标准——就像 package.json 之于 Node.js,.gitignore 之于 Git。
来源:NVIDIA 是否曾想过,能否在不涉及嵌入模型或向量数据库的复杂性的情况下,利用检索增强生成(RAG)的强大功能?有一种创新的方法可以使用结构化的 CSV 数据来实现 RAG,它由 NVIDIA
本期分享梳理了现有的12项Agent开发框架并将其归类为四大类:低代码平台、基础编程范式、高级代码框架和智能体框架。本期分享旨在通过梳理这四类框架的特性与适用场景,为开发者的技术选型提供清晰指南。
1. MCP (Model Context Protocol) 设计目标:为大型语言模型(LLM)提供丰富的上下文信息和工具访问能力;核心思想:让模型能够访问和操作外部环境中的各种资源……
1. 教程概述 本教程旨在帮助开发者快速掌握 spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter 中 Tool 注解 的核心功能与使用方法。通过 Tool 注解,开发者可
Nacos 已原生支持 MCP Registry API,可直接作为“MCP Registry”对外提供标准 REST/OpenAPI 服务端,天然融入企业现有注册中心与配置治理体系,并与 Higre
看BaikalDB如何借助模型上下文协议(MCP),让数据库对话像聊天一样简单——无需编写代码,大语言模型即可完成复杂数据分析。
2025年是 Agent 智能体爆发的一年,AGI 已经演进到 L3 阶段,智能体不仅能回答问题、总结规划方案,还能自主执行任务。
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