科技资讯 - 最新AI与科技前沿动态

从 ResNet 的核心思想出发，讲清 Transformer 里残差连接真正解决的不是“信息保留”这种空泛说法，而是优化路径、梯度传播和迭代修正。顺带说明为什么 pre-norm 能训得更深、为什么

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在我此前的两篇文章中已经介绍了AGE的基本理论概念以及它和Spec-Driven开发以及Harness Engineering的区别。为了便于实际落地AGE的实践，我新建了一个新的模板项目attra

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本文深度解析Jeepay支付系统重构实践：通过消除循环依赖、优化包体积、重构前端集成，实现54%包体积缩减与启动加速。揭秘Spring Boot 3.x严格模式下的架构优化策略，为高并发系统提供可复用

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本文选择用 REST API 手写工具定义和 HTTP 调用，而不是直接使用 MCP Server，有一个明确的理由：Function Calling 让你看到工具的完整封装过程。

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本文精炼解析MCP（Model Context Protocol）：它不是新模型，而是让AI Agent运行时动态增删工具的协议。

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SenseNova Skills Studio：为商汤SenseNova U1打造的本地办公技能包过去两年，大模型能力的竞争焦点从「能不能答对一题」转向「能不能把一件事做完」。在真实办公场景里，用户

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Skill 可以理解成 AI 的“专业能力模块”。它不是临时 prompt，也不一定要联网调用外部工具。更准确地说，它是一个文件夹，把某类任务里的经验、规则、操作流程和注意事项都收进去，后面反复用

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本文介绍TRAE搭配火山引擎Supabase的组合方案，破解AI应用后端开发难题。依托TRAE生成前端与AI逻辑，借助Supabase提供后端服务。

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你在调试一个前端工程问题，页面表现异常。你让 AI 用浏览器工具帮你打开页面，检查控制台有没有报错。AI 打开页面，扫了一圈，告诉你：控制台干干净净，没有任何错误。你将信将疑

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上周我们团队改了一个用于客服摘要的 prompt，当时用 10 个样本手动测了一下，"感觉更好"，就直接推了。三天后数据反馈：用户满意度下降了 4 个百分点，原因是新 prompt 对某类投诉话术的

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阿里云PAI团队针对Qwen3.5等模型对大Head Dimension的训练需求，设计并实现了面向large head dimension场景的专用FA4 Kernel，有效支撑了千卡规模训练。

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Pi是开源coding agent harness项目，本文从源码出发，逐层拆解其四层架构，带你理解极简主义 agent 的设计哲学与实现细节。

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