对于交互式和 Agentic 工作负载，26B-A4B MoE 是 DGX Spark 上的明确赢家：最快解码速度（23.7 t/s）、长上下文下最佳 Prompt 处理速度（pp2048 达 310...

2026年的这场“Claw热潮”，本质上是AI从“感知智能”迈向“行动智能”的关键一步。这些国产化产品各显神通，在易用性、安全性、生态整合和垂直场景上做出了大量创新。我的建议是，不要纠结于寻找“唯一最...

《QuantDash API：金融数据接入的工程化解决方案》 传统量化数据获取面临多市场时区转换、字段不统一、接口不稳定等痛点，常需编写大量"屎山代码"维护。Qua...

随着AI开发工具逐渐成熟，一个人也能完成过去需要产品、设计和研发团队协作的原型项目。但真正可用的产品，并不是输入一句提示词就能自动诞生。本文以Dreambox-AI生图工具箱为例，记录我如何借助蓝耘元...

学AI必须精通高数、深度学习、复杂算法。企业更缺「能落地AI应用」的开发者，而非只会公式的算法研究员。现在最火、门槛最低、出成果最快的方向，就是Python轻量化AI开发：不用训练大模型、不用啃数学公...

最近想搞懂 RAG（检索增强生成），去 arXiv 一顿下载，22 篇经典论文 PDF 整整齐齐躺在文件夹里——然后就开始吃灰了

📌 摘要 QuantDash 量化数据API平台解决了多市场交易者混合使用Tushare、yfinance和AkShare时的时区转换、字段对齐、复权计算等痛点。其核心优势包括： ✅ 统一代码后缀（如...

自动化巡检和 AI 排障是运维效率提升的关键手段，但它们不是万能的。自动化巡检解决的是"重复性检查"问题，AI 排障解决的是"经验复用"问题。两者结合，可以将巡...

【摘要】蓝耘推出新型"automodel"路由模型，整合Gemma3、Qwen3-VL等5个顶级AI模型，通过智能调度实现任务级最优响应。实测显示，该模型在逻辑推理...

AI 协作的核心不是给每个角色配 AI 助手，而是构建跨角色的上下文共享层。只有当 AI 能看到完整的需求-设计-代码-测试链路时，它的输出才能从"通用建议"升级为"精准...