2025-08-26 16:30:00 ~ 2025-08-27 16:30:00
NVIDIA驱动对提升显卡性能至关重要,本文详细介绍了在Rocky Linux 9或8上安装NVIDIA驱动的步骤。首先更新系统并确认显卡型号,接着激活EPEL和NVIDIA驱动仓库,安装必要依赖后,通过命令行安装最新驱动。过程中可能需处理Secure Boot和Nouveau驱动的冲突,安装完成后可通过nvidia-smi
命令验证。定期更新驱动能确保系统稳定和性能优化。
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货拉拉通过AI技术将安全防控从“事后处理”升级为“事前和事中预防”,构建了安全治理中台。该系统通过数据感知、风险识别和处置干预三大模块,实现了对违规载人、危险品运输等多场景的实时监控与精准干预。架构的优化和模块化设计显著提升了新场景接入效率,降低了维护成本,确保了货运安全的高效管控。
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AI技术快速发展,大语言模型功能趋同但应用复杂。为解决开发难题,Anthropic推出MCP协议,规范AI与外部资源交互,提升开发效率。MCP Hub平台汇聚众多MCP Server,简化AI应用创建流程,显著降低开发成本,推动AI应用场景落地。
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DuckDB文件由3个4KB头块和多个256KB数据块组成,采用双头块轮转机制确保数据一致性。元信息通过4088B的Meta Block链表存储,每个数据块容纳64个Meta Block。Catalog和Free List作为核心元数据,分别记录数据字典和空闲块信息。Meta Block通过8B指针串联,支持大容量元信息存储。Checkpoint时更新头块指针并释放旧Meta Block空间,优化存储效率。表数据存储细节将在后续文章中详解。
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AI正推动测试从传统模式向智能测试转型,但面临模型局限、系统集成和人机协同等挑战。AI与程序需协同设计,程序负责稳定执行,AI辅助边界场景。反馈与优化是提升AI能力的关键,通过数据沉淀和提示词进化,实现系统持续改进。未来,AI测试将经历辅助、驱动到自主的演进,人机协同是当前最佳路径。
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架构设计是软件系统的骨架,涵盖要素、结构和连接,旨在应对复杂性。从单体到分布式再到微服务,架构随业务增长而演进。设计时需遵循N+1、回滚、禁用、监控等原则,避免过度设计和过早决策。架构师需深入一线,确保架构落地,避免盲目追随大公司方案和过度追求新技术。
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RAG 2.0是传统检索增强生成的升级版,旨在解决旧版本中检索器与生成器不协调的问题。通过将两者融为一体,形成一个可训练的整体系统,显著提升了回答的准确性与可靠性。RAG 2.0优化了检索策略,从稀疏到稠密,并引入重排序器和联合训练,使检索器与生成器形成反馈闭环。未来,RAG将从独立模块逐步走向端到端联合训练,成为知识密集型AI应用的核心基石。
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本文分享了利用AI Agent实现Helm Chart自动化生成的实践,探讨了AI在分析、决策和执行中的角色。通过结构化工作流和多Agent协作,作者克服了初期“全自主决策”Agent的失败,最终实现了初级MVP,并强调了AI能力的边界和可控性的重要性。
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Datawhale开源项目happy-llm更新了建筑文档智能RAG审查系统,帮助开发者理解知识引导检索在建筑文档审查中的应用。系统通过动态语义分块和生成式知识引导检索,提升了审查的准确性和效率。项目详细介绍了从LLM模块到文档预处理模块的实现步骤,并展示了如何通过智能化问询生成和知识引导检索来识别文档中的合规性问题。源码已开源,供开发者参考和扩展。
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AI正深刻改变游戏行业,从开发到运营,AI技术渗透每个环节。三七互娱通过AI工具提升效率,游戏开发时间大幅缩短,美术和广告设计等岗位工作方式革新。AI不仅降本增效,还为玩家提供新玩法,推动游戏个性化体验。未来,AI将降低游戏开发门槛,激发更多创新可能,重塑游戏生态。
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Pinterest通过构建内部开发者平台PinConsole,有效解决了工具碎片化和开发流程不一致的问题。基于开源框架Backstage,PinConsole提供了统一的开发入口,集成了GitHub、Jira等工具,简化了工程师的工作流。平台采用定制化插件架构,优化了性能与扩展性,显著提升了开发效率与用户体验。未来,PinConsole将继续扩展功能,进一步优化资源管理与可观测性,助力Pinterest在复杂技术生态中保持高效创新。
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向量检索技术从关键词匹配演进到语义理解,通过稀疏检索(TF-IDF、BM25)与稠密检索(Embedding、ANN)的结合,实现高效精准的信息匹配。HNSW和IVF是ANN算法的代表,混合检索和多级检索策略进一步提升系统性能。优化索引参数、查询处理和引入反馈机制,可显著提升召回精度,构建智能检索系统。
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AI系统的架构演进从单体到多智能体,体现了对复杂性管理的深化。单体架构简洁但受限,流水线架构提升组织性,多智能体架构则通过并行处理和上下文隔离解决复杂任务。上下文工程在多智能体系统中至关重要,确保任务分解、并行执行和结果整合的高效性。多智能体并非初始选择,而是在单体架构遇到瓶颈时的自然演进,旨在解决大规模任务和上下文管理的挑战。
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染发虽能提升颜值,却也伴随着诸多麻烦。漂发过程耗时且对头皮刺激大,可能引发过敏或化学烧伤。染后头发易受损,需避免日晒和频繁洗头,且护理成本高昂。漂染使头发结构改变,色素易流失,日常护理如抢救植物人。若非真爱美,慎重考虑染发,毕竟美丽背后隐藏着不小的代价。
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