阿里又放大招！上线了一款国民级AI助手千问APP，挑战ChatGPT！
大家好，我是X小鹿。 今天被阿里千问 APP 刷屏了。一觉醒来，公众号、微博、社群、朋友圈，全是阿里千问 APP 上线的消息。 阿里正式发布千问 APP——阿里最强大模型官方 AI 助手。 阿里基于自
2025-11-21
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本文详细分析了cURL工具中addvariable()函数因缺少NUL终止符而导致的缓冲区越界读取漏洞，包含完整的复现步骤、代码分析和潜在影响评估，揭示了变量管理机制中的安全隐患。
谷歌开源的Go语言AI智能体开发套件，提供代码优先、模块化的框架，用于构建、评估和部署复杂的AI代理系统，支持多代理协作和云原生部署。
给 claude 配置墨刀mcp 来控制墨刀生成原型图，目前墨刀mcp提供了3个工具方法，可以生成原型html，生成设计设计说明文档，并将原型图html可以导入到个人空间下。
我劝你谨慎使用comet浏览器 全网都在推 comet浏览器，但我劝你谨慎！ 最近深度体验了一下 Perplexity 推出的AI浏览器：Comet 第一天就给我带来了不小的震撼
前言 由于Claude Code对国内使用的限制，OpenAI Codex的性价比和受欢迎程度明显提高，今天抽时间来体验一波。对其他AI Code CLI感兴趣的小伙伴也可以看往期内容： 终端福音，A
本文将向你展示如何使用LangSmith在本地部署LangGraph应用，以便进行测试和开发。你需要LangSmith账号和密钥。
评估（Evaluations）是衡量大模型应用程序性能的一种量化方式。LLM 的行为可能存在不确定性，即便对提示词、模型或输入做出微小调整，也可能对结果产生显著影响。而评估能够提供一种结构化方法。
LangSmith提供用于开发、调试和部署大型语言模型（LLM）应用程序的工具。它能帮助你在同一个平台中完成请求追踪、输出评估、提示词测试以及部署管理等操作。
本文介绍了基于LangChain1.0开发多模态RAG系统的核心架构，通过前后端分离架构，构建支持文本、图像、音频和PDF处理的四大功能模块。同时编写测试智能问答基础模块的开发工作，为后续扩展打下基础
一旦我们训练好了 LLM，它就会有一些用于文本生成的模型权重。向量数据库在这里扮演什么角色呢？让我解释一下矢量数据库如何帮助 LLM 生成更准确、更可靠的结果。
传统RAG（检索增强生成）依赖向量化检索，流程复杂且资源消耗大。而Agentic RAG提供了一种更轻量的替代方案——无需向量化，仅需结构化内存数据库即可实现高效检索+生成。
作为一名AI从业者，亲测后发现它不仅是一个可落地的项目，更是入门大模型训练的绝佳教程。今天就带大家手把手体验这个“大道至简”的实战过程。
作为一个对 LLM 工作原理很感兴趣，但又常常被各种零散教程绕晕的人，我读完 Sebastian Raschka 的《从零构建大模型》之后，其实挺松一口气的。
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