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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

LLVM 作为一个编译器框架，在生成代码时需要进行许多优化。指令调度就是其中一个关键的步骤。指令调度的目标是通过重排指令来优化指令的执行顺序，以便更好地利用硬件资源，减少 CPU 等待时间。硬件乱序执行则是在指令已经被编译器发往 CPU 后，由处理器根据运行时条件动态地调整指令执行顺序，以最大化吞吐量并减少瓶颈。

LLVM 指令调度和 CPU 乱序执行的区别和联系

笔者近日在腾讯云社区上闲逛，看到了 AI 代码远征季的征文活动。因为平日对 AI 辅助编程就很感兴趣，于是第一时间动手进行了体验。

使用 CloudBase AI ToolKit 通过低代码方式开发 H5 应用的第一手体验

设计一个能将所选文本发送到 DeepSeek API 并插入返回结果的 Word 宏，需要对每行代码进行深入剖析。下面这篇文章从宏的声明到错误处理，详尽解读代码的目的与实现细节，帮助你深入理解 VBA 在 Word 自动化中的应用。

编写一个 Word Macro，调用 DeepSeek API

本文通过分步解析 Visual Basic 代码，展示了如何构造 JSON 请求、使用 MSXML2.XMLHTTP 发送 HTTP POST 请求，并根据响应状态码返回结果。CallDeepSeekAPI 函数接收 API 密钥与用户输入文本，拼接为符合 DeepSeek Chat API 规范的请求体，然后以同步方式调用接口，最后依据返回的 HTTP 状态码决定函数输出是原始响应还是错误信息。

在 Word 里编写 Visual Basic 调用 DeepSeek API

作为一个学生家长，笔者下班之后，晚上需要给孩子辅导作业。我一直是国内某教培类 App 的付费用户，随着 ChatGPT 3.5 的发布之后，这款 App 在我手机上打开的频率越来越低。只是因为当时 ChatGPT 多模态能力还未臻完善，处理数学几何题目时我还是得依赖这款教培 App.

中国版 Cursor：家长们辅导孩子数学作业和少儿编程的好助手 CodeBuddy

Scaling law（扩展定律）在人工智能（AI）领域是一个至关重要的概念，尤其在深度学习和大规模语言模型的训练中，这一概念揭示了模型性能与规模之间的关系。Scaling law 通过建立参数、数据、计算力和模型性能之间的规律，使得研究人员能够更好地理解如何在给定条件下最大化模型的表现。这种理解不仅帮助优化模型的设计和训练策略，还能够有效规划训练资源的分配，以实现更优的成本效益。

人工智能领域的 Scaling Law 详解

笔者最近在学习 Transformer 模型的设计，书中对如何通过余弦相似度，判断两个单词的嵌入是否相似，只是简单提了一下，没有深入介绍。所以笔者花了一些时间在网上查了资料，了解了一下这个概念的更多细节。

如何通过余弦相似度判断两个单词的嵌入是否相似

早在 2022 年 9 月，Modular Inc 就发布了 Mojo 的初始版本。

AI 领域的编程语言 Mojo 初探

笔者是在体验字节跳动旗下的 Coze 智能体编程时，遇到的这个 FunctionCall 概念，于是花时间学习了一下，写了一篇文章分享给大家。

大语言模型的 FunctionCall 操作解析：原理、场景与实践

在当今人工智能与自然语言处理领域， ChatGPT 网页版为用户提供了非常出色的交互体验，其中流式模式（ stream mode ）是一项重要特性。它通过将服务器生成的回复分段、分批次实时传输给客户端，使得用户可以在等待完整回复的过程中，立即看到部分内容，从而感受到系统的快速响应与高效交互。在探讨这一技术的细节之前，我们可以先观察用户体验上的明显不同：在非流式模式下，用户需要等待整个回复生成完成后才能一次性收到信息，而在流式模式下，部分内容会随着生成过程逐步展现，改善了交互延迟和用户等待时的不确定感。

解析 ChatGPT 网页版回复流式模式的原理与应用

大语言模型（Large Language Model, LLM）的推理（Inference）阶段，是指模型在完成训练后，基于输入数据生成预测结果的过程。这一阶段是模型实际应用的核心环节，直接决定了其在对话生成、文本摘要、翻译、问答等任务中的表现。与训练阶段不同，推理阶段不再更新模型参数，而是专注于如何高效、准确地利用已有参数进行预测。以下从多个维度详细解析LLM的推理阶段。

什么是大语言模型的 inference（推理） 阶段

作为一个开发人员，笔者一直对那些下了班之后还坐在工位上磨洋工，靠一味延长工作时长，在领导那里刷存在感的行为很不以为然。

如何利用 AI 工具优化开发流程和时间分配

在人工智能领域，OpenAI 推出的 ChatGPT 模型一直是备受瞩目的焦点。其中，o1 模型和 o3-mini-high 模型作为两款具有代表性的模型，它们在性能、速度、适用场景等方面存在诸多差异。本文将深入分析这两款模型的区别，并通过具体例子和源代码来辅助理解。

个人看法：OpenAI ChatGPT o1 模型与 o3-mini-high 模型的对比分析

人工智能领域持续发展，许多人对不同模型的差异性充满好奇。在大模型时代涌现的众多 GPT 系列中，o1 模型与 o3-mini-high 模型是两个具有代表性的版本。两者在参数规模、功能侧重以及应用场景方面都存在显著区别。为了帮助读者更深入理解，这里将从多维度做出分析，并结合真实案例进行解读。文末也提供一段可直接运行的完整源码，以便读者在实践中快速上手。文中所有英文字符与中文字符之间都使用空格进行分隔，同时所有成对匹配的英文双引号已替换为反引号，目的是更好地契合指定格式需求。

深度剖析 o1 模型与 o3-mini-high 模型的特性及实用场景

近年来 AI 技术不断突破创新，推动着软件项目开发的各个环节发生质的变化。相信每一位同行都已经感觉到了，借助 AI 算法与模型，我们能够在需求分析、代码编写、测试、维护以及项目管理等方面获得强有力的辅助，可以更愉快地摸鱼了。

浅谈笔者对 AI 技术降低软件项目开发成本的一些思考

文章里提到的 AI 辅助编程的方法已经过时了。现在流行的 AI IDE，已经用不着从 IDE 切换到浏览器，向大模型发出指令，而是直接在 IDE 的编辑界面内，实时同大模型通过对话的方式进行交互。这些 IDE 同大模型的对话，能够以 IDE 内的项目工程文件作为上下文，因此大模型给出的回复更加精准。同时 IDE 能够根据大模型的回复，自动且实时修改项目工程文件。这种区别于传统 「对话-手动修改」工作方式的全新模式，称为 Builder 模式。

不会编程也能开发 Web 应用，小学生都能学会的 AI IDE

自动 2022年 ChatGPT 3.5 发布后，人工智能技术飞速演进，AI 技术在生成式模型方面展现出了惊人的潜力。

如何解决大模型生成内容的准确性问题？

在人工智能领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合了检索（Retrieval）与生成（Generation）的方法，旨在提高语言模型的准确性和可靠性。向量数据库是 RAG 架构的关键组成部分，它使得模型能够存储、检索和使用外部知识，从而提升文本生成的质量和准确性。

RAG 架构中的向量数据库与文档嵌入：核心原理与实例解析

本文我们让 DeepSeek 针对 ABAP 这门编程语言，进行代码生成和代码评审，然后通过人工复核的方式，品评 DeepSeek 在 ABAP 这个领域的代码能力究竟如何。

DeepSeek 针对 ABAP 的代码生成与自动补全能力分析


我使用包括 ChatGPT 在内的 AIGC 工具，回答 SAP 相关领域问题时，经常遇到大模型「一本正经的胡说八道」。这种现象的正式术语是大模型的幻觉现象。

使用DeepSeek+RAG实现私人知识库

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