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TraceBack：基于TextIn xParse，统一解析PDF/Word/Excel/扫描件/截图，自动交叉核验维修报告真伪，带原文出处，让造假无处遁形

做设备维修验收时，光看一份维修报告还不够。报告里写的报警时间、处理过程和恢复结论，都要和现场记录核对。麻烦在于，维修记录是 Word，监测数据是 Excel，报警信息可能只有一张截图，正常运行的标准又在另一份 PDF 里。

羑悻的小杀马特.

2026-10-06

830

标签:

WorkBuddy开发者分享季

WorkBuddy 实战：一家门店的月度经营数据，变成店长复盘报告和陈列调整方案

连锁门店的月度复盘，店长要对着 POS 明细、客流统计、库存快照和会员数据手工拼报告——1.2 万行销售明细筛退货、算时段、看品类，1.5 天出一份，滞销品还经常识别晚了。本文记录如何用 WorkBuddy 领域专家（财务管家），将门店复盘从 1.5 天压缩到 1 小时（AI 约 29 分钟 + 人工验收 30 分钟），降幅 92%。

行者全栈架构师

2026-10-05

2070

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WorkBuddy和麦当劳，欢迎你来程序员创意开发大赛，赢50次巨无霸免费兑换券和10240积分！

腾讯 WorkBuddy 和麦当劳邀请你参加「麦当劳程序员创意开发大赛」。从梳理需求、编写代码到调试完善，使用 WorkBuddy 开发，让你的脑洞变成实用又好玩的作品！

腾讯云开发者社区

2026-10-10

4900

标签:

AgentScope深度解析：原生适配大模型的多智能体开发工具，标准化智能体交互探索24.4

随着我们接触的深入，大模型早已不局限于单轮问答、文本生成这类基础场景。大家应该也慢慢发现，单个大模型能力存在天然短板：上下文长度有限、无法自主拆解复杂任务、难以持续完成多步骤目标，也很难和其他智能体分工配合。

2026-10-04

4532

标签:

FDE 的真正交付物：为企业构建会自我进化的 AI 体系 A/B/C 三级服务架构与技能包生产闭环

摘要：FDE（Forward Deployed Engineer，前向部署工程师）进入企业，做的从来不是"装几个 AI 应用"。把 AI 带入企业只是起点，为企业构建完整的 AI 体系才是目标；交付几个可用的技能包只是里程碑，交付企业级的 AI 生产迭代能力才是终点。本文站在企业 AI 完整落地的角度，阐述 FDE 如何用 A/B/C 三级服务架构搭建这套体系：A 级建设企业 AI 基础设施，B 级沉淀企业 AI 知识资产与领域规范，C 级建成部门自助的技能包生产线；并以 devAgent 护栏、NLP 生成管线、三重测试与小时级发布为骨架，形成"需求 → 开发 → 测试 → 上线 → 回流"的完整闭环。FDE 离场之日，留下的不是几个技能包，而是一条企业可以自己持续运转、持续进化的 AI 生产线。企业 AI 实践系列 · 2026-10

2026-10-04

2892

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FDE落地实战 12｜高考志愿AI，怎样给建议而不是替人做决定？

导语：高考出分后的几天里，一个家庭要同时理解省级投档规则、当年招生计划、院校专业组、选科限制、招生章程、历史位次、学费、城市、专业兴趣和长期发展。AI很容易把这些复杂信息压缩成一句诱人的话：“这所学校录取概率很高，建议冲。”问题在于，历史录取不是今年结果，偏好也不是系统替考生作出的权重；招生计划、报考分布、专业规则和个人约束任何一项变化，都可能让精确标签变成伪确定性。本篇把高考志愿产品定义为决策支持系统，而非录取预测器：用年度版本管理分数、位次与规则，以可编辑假设表达兴趣和家庭约束，提供多方案比较与逐项解释，明确公平、隐私、未成年人保护和过度依赖风险，并划清AI、人工咨询者与考生家庭的责任。文末给出建模画布、解释卡和人工咨询SOP，帮助FDE做出“信息有出处、假设能修改、风险会提醒、决定归用户”的产品。

2026-09-27

2071

标签:

腾讯云架构师技术同盟

AI测试幻觉、提示注入、行为漂移工具链全解析

下面按这三类逐一展开：每类先看一个真实案例，再讲测试设计，最后落到开源工具和它们的局限。

2026-10-04

2241

标签:

软件质量保证

RAGFlow完整技术剖析：基于DeepDoc复杂文档解析，打造高质量检索增强生成应用24.3

大家构建过RAG应该都会遇到，多数私有知识库、合同审查、设备运维类RAG项目均存在典型问题：测试干净文档效果优异，接入扫描件、多栏排版、复合表格等真实业务文档直接失效；反复调优检索参数、优化Prompt，仍无法解决知识碎片化、关键信息丢失、答非所问、模型幻觉问题；上线后无溯源、不可校验、适配性差，很难起到预想的作用，陷入短暂的困惑。

2026-10-03

2130

标签:

第四期热点征文-大模型技术

别抄 ASD-STE100 这个词，抄 Karpathy 找词的方法

10 月 2 日 Karpathy 发了一条帖子，讲怎么写才好理解语言模型的输出。这两天的中文解读基本都在转同一份清单：ASD-STE100 受控写作、图解、网页、定制讲解视频，一级比一级"even better"。这份清单没错，但照着抄你会失望——因为你抄的是一个词，而他用的是一套做法。真正值得抄的是这句话：先知道你要什么效果，再找一个能指向它的名字，然后拿去试。

2026-10-04

1680

标签:

腾讯云架构师技术同盟

AI Infra 知识全景学习笔记

AI Infra，也就是 AI（Artificial Intelligence）Infrastructure，可以理解为：为了让模型从“数据与代码”稳定地走到“训练完成、在线提供服务并持续迭代”，所需要的全部计算、存储、网络、软件平台、调度系统、可观测性、安全、成本和治理基础设施。

南京刘三刀

2026-10-03

2302

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算法

TraceBack：基于TextIn xParse，统一解析PDF/Word/Excel/扫描件/截图，自动交叉核验维修报告真伪，带原文出处，让造假无处遁形

做设备维修验收时，光看一份维修报告还不够。报告里写的报警时间、处理过程和恢复结论，都要和现场记录核对。麻烦在于，维修记录是 Word，监测数据是 Excel，报警信息可能只有一张截图，正常运行的标准又在另一份 PDF 里。

羑悻的小杀马特.

2026-10-06

830

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Agent Runtime

WorkBuddy开发者分享季

WorkBuddy 实战：一家门店的月度经营数据，变成店长复盘报告和陈列调整方案

连锁门店的月度复盘，店长要对着 POS 明细、客流统计、库存快照和会员数据手工拼报告——1.2 万行销售明细筛退货、算时段、看品类，1.5 天出一份，滞销品还经常识别晚了。本文记录如何用 WorkBuddy 领域专家（财务管家），将门店复盘从 1.5 天压缩到 1 小时（AI 约 29 分钟 + 人工验收 30 分钟），降幅 92%。

行者全栈架构师

2026-10-05

2070

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WorkBuddy

人工智能

效率

人机协作

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腾讯 WorkBuddy 和麦当劳邀请你参加「麦当劳程序员创意开发大赛」。从梳理需求、编写代码到调试完善，使用 WorkBuddy 开发，让你的脑洞变成实用又好玩的作品！

腾讯云开发者社区

2026-10-10

4900

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WorkBuddy

AgentScope深度解析：原生适配大模型的多智能体开发工具，标准化智能体交互探索24.4

随着我们接触的深入，大模型早已不局限于单轮问答、文本生成这类基础场景。大家应该也慢慢发现，单个大模型能力存在天然短板：上下文长度有限、无法自主拆解复杂任务、难以持续完成多步骤目标，也很难和其他智能体分工配合。

2026-10-04

4532

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agent

FDE 的真正交付物：为企业构建会自我进化的 AI 体系 A/B/C 三级服务架构与技能包生产闭环

摘要：FDE（Forward Deployed Engineer，前向部署工程师）进入企业，做的从来不是"装几个 AI 应用"。把 AI 带入企业只是起点，为企业构建完整的 AI 体系才是目标；交付几个可用的技能包只是里程碑，交付企业级的 AI 生产迭代能力才是终点。本文站在企业 AI 完整落地的角度，阐述 FDE 如何用 A/B/C 三级服务架构搭建这套体系：A 级建设企业 AI 基础设施，B 级沉淀企业 AI 知识资产与领域规范，C 级建成部门自助的技能包生产线；并以 devAgent 护栏、NLP 生成管线、三重测试与小时级发布为骨架，形成"需求 → 开发 → 测试 → 上线 → 回流"的完整闭环。FDE 离场之日，留下的不是几个技能包，而是一条企业可以自己持续运转、持续进化的 AI 生产线。企业 AI 实践系列 · 2026-10

2026-10-04

2892

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人工智能

FDE落地实战 12｜高考志愿AI，怎样给建议而不是替人做决定？

导语：高考出分后的几天里，一个家庭要同时理解省级投档规则、当年招生计划、院校专业组、选科限制、招生章程、历史位次、学费、城市、专业兴趣和长期发展。AI很容易把这些复杂信息压缩成一句诱人的话：“这所学校录取概率很高，建议冲。”问题在于，历史录取不是今年结果，偏好也不是系统替考生作出的权重；招生计划、报考分布、专业规则和个人约束任何一项变化，都可能让精确标签变成伪确定性。本篇把高考志愿产品定义为决策支持系统，而非录取预测器：用年度版本管理分数、位次与规则，以可编辑假设表达兴趣和家庭约束，提供多方案比较与逐项解释，明确公平、隐私、未成年人保护和过度依赖风险，并划清AI、人工咨询者与考生家庭的责任。文末给出建模画布、解释卡和人工咨询SOP，帮助FDE做出“信息有出处、假设能修改、风险会提醒、决定归用户”的产品。

2026-09-27

2071

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合肥同盟

腾讯云架构师技术同盟

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2026-10-04

2241

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安全漏洞

软件测试

软件质量保证

效能洞察

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RAGFlow完整技术剖析：基于DeepDoc复杂文档解析，打造高质量检索增强生成应用24.3

大家构建过RAG应该都会遇到，多数私有知识库、合同审查、设备运维类RAG项目均存在典型问题：测试干净文档效果优异，接入扫描件、多栏排版、复合表格等真实业务文档直接失效；反复调优检索参数、优化Prompt，仍无法解决知识碎片化、关键信息丢失、答非所问、模型幻觉问题；上线后无溯源、不可校验、适配性差，很难起到预想的作用，陷入短暂的困惑。

2026-10-03

2130

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第四期热点征文-大模型技术

别抄 ASD-STE100 这个词，抄 Karpathy 找词的方法

10 月 2 日 Karpathy 发了一条帖子，讲怎么写才好理解语言模型的输出。这两天的中文解读基本都在转同一份清单：ASD-STE100 受控写作、图解、网页、定制讲解视频，一级比一级"even better"。这份清单没错，但照着抄你会失望——因为你抄的是一个词，而他用的是一套做法。真正值得抄的是这句话：先知道你要什么效果，再找一个能指向它的名字，然后拿去试。

2026-10-04

1680

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AIGC

上海同盟

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AI Infra 知识全景学习笔记

AI Infra，也就是 AI（Artificial Intelligence）Infrastructure，可以理解为：为了让模型从“数据与代码”稳定地走到“训练完成、在线提供服务并持续迭代”，所需要的全部计算、存储、网络、软件平台、调度系统、可观测性、安全、成本和治理基础设施。

南京刘三刀

2026-10-03

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