把 Jev 接微信，最容易犯的一个错，是指望它一个模型包办所有事。实际上它只做判断、不生成文本，真正好用的方案是让它和大模型分工。这一周我把微信场景的链路按"判...

落地流程可以拆成几步。读到对方消息后，把消息作为状态交给 Jev；用 Noul 判断"这句话是否含负面情绪""是否有潜在风险"，用 Choice 判断"该马上回...

Jev 在这里做的是"分类和优先级判断"，不做问题的修复或回复。它可能误判优先级，被标为灌水的 Issue 也应保留复核，避免误杀真实反馈。优先级打分只是排序参...

做自媒体，选题决定了大半成败，但选题池往往鱼龙混杂，凭感觉一个个筛既慢又容易踩坑。这一周我用 Jev 给选题做预审，把高风险和低潜力的先淘汰，创作者的时间一下省...

摘要： 中文的连笔粘连与英文的连写、大小写，让双语手写识别比单语更难。分栏、涂改、阅读顺序三关直接决定输出能不能用：栏位归属、内容取舍、排列次序，任何一处判错，...

多因子选股策略是一种用多个"因子"给大量股票打分排序、筛选出一篮子股票持有的量化策略。它的基本框架包括五个环节：确定因子（如估值、成长、动量、质量等）、获取并处...

τff 在 MIT 模式中只是一个控制输入端口，驱动器不关心往里填了什么。它收到一个数值，就把它作为力矩前馈加到 PD 输出上，在工程实现上，τff的内容是一个...

UUIDv4 是经典的分布式随机标识符。UUIDv7 是我在需要时间排序时会选择的现代 UUID。ULID 为你提供紧凑、可排序、URL 安全的 128 位 I...

我们仔细看一下，对象列表中的大小基本都是一样的，我们对大小进行排序一下，看看大小不一样的内容有什么不同

我们仔细看一下，对象列表中的大小基本都是一样的，我们对大小进行排序一下，看看大小不一样的内容有什么不同

一、为什么传统API性能测试在RAG面前失效？ RAG系统由检索（Retrieval）、重排序（Re-ranking）、生成（Generation）三大模块串联...

2025年Q4，某头部金融AI平台上线新一代RAG（Retrieval-Augmented Generation）投研助手。上线首周，系统在83%的查询中返回了...

近年来，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为企业落地大模型应用的主流架构——它巧妙融合了传统信息检索的精...

Advanced‑RAG 是基于 Naive RAG 演化而来的高级检索增强生成方案，针对朴素RAG检索不准、上下文相关性差、召回噪声多等缺陷进行多层优化。该方...

相比之下，重新排序模型更复杂且较慢，不适合直接处理大量提取结果，通过重新排序检索模型提取的较小片段集合来优化结果。

2026-07-29：三角形的内角度数。用go语言，输入是一个包含三个正整数的数组，代表三条边的长度。需要判断这三条边能否组成一个面积大于零的三角形。如果可以，...

最近碰到个SQL排序的问题，需求是如下insert_time字段，要求有值的排到前面且按照降序排列，

2026-07-27：连接二进制片段得到的最大值。用go语言，给定两个长度为 n 的整数数组 nums1 和 nums0，其中 nums1[i] 代表第 i 个...