万字详解大模型推理加速核心原理：分形规律与资源计算公式
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阅读全文AI协同编程黄金四步法
AI是开发忠实的合作伙伴：知识渊博（训练内化各类通用知识）、有一定的逻辑推理能力、效率惊人，但同时确定性不太好（概率本质，幻觉）。 我们大多数需求追求的是确定性的交付结果，所以要采用一些合适方法，让
阅读全文腾讯技术面：数据库核心八股终极典藏版
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阅读全文反思软件工程，超越Vibe Coding
关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇01新范式转移—从 Vibe Coding 到 Vibe Engineering站在“上帝视角”审视软件开发的历史演变，我们实际上是在见证 “人类意图”与“机器
阅读全文万字详解大模型应用发展：RAG、MCP、Agent的爆发之旅
关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇01大语言模型发展历程摘要大语言模型的发展历程：2017年具有革命性的Transformer架构开始，解决了早期模型（诸如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络
阅读全文天天写业务代码，如何成为技术大牛？
没有业务的技术，犹如无源之水无根之木。成为技术大牛的前提，是搞懂业务的本质。 业务：一个组织、公司或个人所从事的商业活动、服务或工作，相应的流程和规则。 业务相关活动所涉及的问题范围，即问题域
阅读全文什么是技术架构、数据架构、业务架构、应用架构和代码架构？
关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇01关于架构的理解 1.1 分析与扩充维度架构，是对系统的描述。维基百科的定义是：软件架构是有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导大型软件系统各个方面的
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关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇首先你需要打开：Gemini 3.0 Pro（其他能识别图片视频、联网搜索的AI模型也行，但是可能效果没那么好）。跟它对话， 把我写好的这一整段话全部复制进去给
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关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇每一个小程序都可以利用AI的能力，带来全新的产品体验，打造令人惊喜的应用。微信小程序最近推出了「AI小程序成长计划」，将为开发者补贴免费云开发资源和AI算力、商
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关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇01宏观生态概览：从随机生成到确定性工程 1.1 2025年 AI 工程化的范式转移在2023年至2025年的短短两年间，大语言模型（LLM）的工程生态经历
阅读全文Promt设计常见错误与解决方案
错误1：Prompt过长，模型注意力分散 表现：1000+行超长Prompt，模型经常"忘记"关键指令 原因：模型注意力机制的限制，过长的Prompt导致关键信息被淹没 解决方案: 1
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关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇01架构图的目的架构图是架构师、产品经理、开发工程师、测试工程师等各种角色之间进行沟通的语言和桥梁，让整个团队更能有效地协调工作。设计图不单单是架构师要掌握的，
阅读全文Agent全面爆发！万字长文详解上下文工程
关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇01Agent 全面爆发的前夜：上下文正在成为核心变量 1.1 从 Chatbot 到 Agent：能力形态的变化在大语言模型开始被应用到真实产品之前，Ch
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阅读全文大模型2025：5个确定性变化
AI大神Andrej Karpathy发布了2025 LLM Year in Review年度报告，以下是我们总结的5个确定性变化。 一、 RLVR成为能力增长引擎 过去的主流训练流程
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阅读全文Agent全面爆发！一文搞懂背后的核心范式ReAct！
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阅读全文实测GPT Image 1.5，跑分第一的它击败Gemini了吗？
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阅读全文站在 AI 奇点之上，技术决策者如何破局？腾讯云架构师峰会来了！
当 90% 的代码可能由 AI 生成，架构师的核心价值将迁跃至何处？当空间计算与 AI 深度融合，下一代人机交互的入口在哪里？当数字化转型进入深水区，如何利用智能体驱动企业的效能跃迁？2025 年，人
阅读全文我第一次被AI震惊的瞬间丨架构师坦白局
架构师坦白局是由腾讯云开发者公众号策划的一档趣味内容栏目，每期将针对一个特定话题采访来自腾讯云架构师同盟的资深架构师成员，为大家答疑解惑。从架构师们的亲身经历里，找到有温度的认知、能复现的方法、可迁移
阅读全文全面布局智能视频图像压缩，腾讯TNC编解码多项国际赛事夺魁
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阅读全文Prompt设计六要素
这是一套基于实际项目经验总结的系统化Prompt设计方法论。 核心思想：将大模型（LLM）视为一个可独立执行任务的Agent，并为其提供一套清晰的标准作业流程（SOP）。 Prompt = 角
阅读全文大厂P9：为什么大部分程序员成不了架构师？
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阅读全文SPEC 为什么会失败？
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阅读全文非专业也能看懂的AI大模型工作原理！
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阅读全文回答我！Looking my eyes！ 探索AI、布局AI、All in AI了一年，作为普通开发者却陷入了前所未有的焦虑。 曾经看文章就能动手复现的踏实感消失了，取而代之的是对AI的三大核心困惑。 疑问一：为什么AI实践类文章总像空中楼阁？ 疑问二：AI入门知识与实际工作的断层从何而来？ 疑问三：我们对AI的期待是否用力过猛？ 作为一个从传统开发转型AI的人，我怎么找到： 1. 可落地的认知指引 2. 真实的实践参考 3. 业务结合的切入点 这是在鹅厂引发广泛讨论的AI入门迷思三连问，对于这个问题，鹅厂工程师是这么看的。 疑问一： 核心原因只有一个：数据不公开。LLM的真正壁垒是数据和算力，而数据属于公司资产，涉及隐私、合规、商业敏感。像OneRec端到端方案、DeepSeek基模，都只讲思路，不给数据。没有数据，你看到的大部分内容自然更像PR，而不是教程。 但PR也有价值。它至少告诉你行业怎么定义质量、怎么拆问题。能不能从里面挖出金子，取决于你的经验和实验能力。LLM做应用，本质就是从有限信息里提炼可复用的技巧。 疑问二： 简单粗暴的判断：如果不知道需不需要学模型结构，那就说明不需要。 先用最好的 API，把场景跑通再说。做AI应用的核心只有三点： 1 prompt调优 2 上下文管理 3 规则化评估 加业务数据就再多一个数据读取工具。 那些让你先学transformer 的，十有八九没做过真正规模化应用。最好的入门方式永远是做一个小闭环，比如自动周报。遇到问题再补知识。 疑问三： 是的。真正落地的团队，都非常依赖人工标注。测试集必须人工标，效果也必须人工判。通用评测工具有局限性，容易出现和人类预期相悖的情况。 因此，小团队应该选一个窄、具体、能闭环的场景，降低验证成本。行业里成熟玩法都是用最强模型，把一个垂类打深，能解决问题、能变现。 技术上，别一上来就搞LangChain。先用OpenAI SDK，把模型当苦力使唤，Python脚本一步步跑通流程。 最后提醒：没有落地经验时，1v1咨询帮助都有限；有了落地经验后，很多关键做法一句话就能确认。 彦祖亦菲们，你对这个AI入门迷思三连问是怎么看的？欢迎留言评论分享，有机会获得社区精美周边一份。
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