知鸦日报2025-04-02

DeepSeek V3/R1凭借高效创新和低成本优势，成为智能化转型焦点。亚信科技通过AISWare AN Evo与DeepSeek全栈适配，开展技术评测，验证其在自智网络中的应用价值。评测涵盖意图理解、自主规划等维度，DeepSeek表现优异，但响应速度有待提升。报告分为四期，本期重点介绍测试方案，为自智网络高阶演进提供技术支撑。

VictoriaMetrics分布式架构核心包括vmagent、vminsert、vmstorage、vmselect和vmalert。vminsert通过一致性哈希分发数据到vmstorage，实现负载均衡；vmstorage基于LSM树和列式存储优化数据写入与查询；vmselect负责分布式查询，聚合结果并返回；vmalert管理告警规则。系统支持水平扩展，确保高可用性和高效查询。

构建Chrome扩展的DOM元素检查器时，关键在于处理交互元素（如链接和按钮）的默认行为。通过事件拦截、覆盖层和iframe三种方法，确保用户选择元素时不触发导航或表单提交，同时保持视觉反馈和页面结构。优化性能、考虑可访问性和内存管理是提升用户体验的核心。结合事件拦截和覆盖层方法，能在复杂场景下提供最佳体验。

RAG（检索增强生成）有效缓解了大语言模型的知识截止和幻觉问题，通过检索外部数据提升生成内容的准确性。从基础的Naive RAG到高级的Advanced RAG，再到模块化的Modular RAG、图结构的Graph RAG，以及智能化的Agentic RAG，RAG技术不断演进，适应更复杂的应用场景。未来，RAG将朝着智能化和数据多元化的方向发展，进一步提升大语言模型的实用性和准确性。

AI编程正迅速进化，初级程序员任务或将在18个月内被AI取代。AI Agent通过自主决策和持续执行，逐步接管复杂但低风险的编码工作。Cursor等工具通过Codebase Indexing和MCP协议，让AI更懂项目和企业知识，提升代码生成质量。未来，AI将深度融入开发流程，推动编程范式革新。

MCP是一项为LLM工具化操作设计的轻量化标准协议，旨在构建LLM与异构系统间的通用指令交互框架。它通过三层架构解决工具扩展性问题，支持跨平台SDK和热插拔式工具注册。MCP简化了LLM工具调用开发，提升开发效率，但其核心仅解决工具调用问题，仍需结合其他技术实现复杂任务。

前端开发中，LLM技术在解决业务痛点方面具有独特优势。通过构建基于LLM的智能合规检测系统，前端可以有效识别和规避营销文案中的违规风险。优化提示词、选择合适的模型以及前端集成是确保系统高效运行的关键。实践表明，该方案能显著降低违规风险，推动运营规范标准化，为业务增长提供有力支持。

胃肠道和大脑通过肠脑轴紧密相连，饥饿、饮食和肠道微生物群都会影响情绪。饥饿时，肾上腺素升高导致易怒；肠道微生物群产生血清素和多巴胺，调节情绪。健康饮食，如高纤维、发酵食品，能改善肠道菌群，缓解负面情绪。善待肠胃，才能保持好心情。