Developers are increasingly relying on large language models (LLMs) for everyday computing tasks such as fixing bugs, explaining code and automating text-processing tasks like filtering logs.

大模型应用基础核心目标：建立对大模型的工程认知，了解边界和使用成本；大模型微调原理核心目标：对 Agent 开发工程师，这部分不需要自己动手训，理解原理、能判断"要不要微调"就够了。 关键词过滤、安全护栏、指令边界设计、该拒答时拒答，用户输入永远当不可信数据处理 补充：真正落地时，关键提示词往往需要和领域、业务专家一起打磨，他们知道什么是对的输出，你知道怎么让模型稳定产出，需要配合 本文将从零到一 ...

微软在Build 2026上宣布了Azure Functions Serverless智能体运行时的公开预览版，将这项事件驱动的计算服务拓展为构建与托管AI智能体的平台。

Local AI inference at 32B-parameter quality, no cloud API required: University of Waterloo researchers released PAW on July 2 ...

Local AI inference at 32B-parameter quality, no cloud API required: University of Waterloo researchers released PAW on July 2, 2026, a system that compiles any natural-language task spec into a 23MB ...

Since Github doesn't provide a great way for you to learn about new releases and features, don't just star the repo, join the mailing list. dsq will likely work on other platforms that Go is ported to ...

这篇文章从实际工程角度，把 Agent 为什么需要工具调用，到 Function Calling 的工作机制讲清楚。 大家在看 AI Agent 相关内容的时候，一定会看到过“工具调用”和Function Calling 这两个概念，但其实很多人并没有真正理解这两个概念。 这篇文章从实际工程角度，把 ...