精细化管理为目标的数字化转型是建筑产业发展的必然趋势 建筑业当前面临着行业增速下降、劳动力成本上升、单个项目投标家数增加、资源环境约束加剧等挑战，且随着时代发展，建筑项目的规模、复杂程度和建造难度也在不断提高，意味着建筑企业在技术水平、管理能力、资源利用效率等方面必须加快提升和改进。传统的粗放式发展 ...

财务管理NPV与IRR投资分析在IT行业案例背景 真实IT服务器投资场景XT公司准备投资购买服务器硬件，用于AI部署DeepSeek R1 72b模型，我们使用NPV方法进行投资分析 联想（Lenovo）P8工作站 DeepSeek本地部署 影视后期剪辑 台式主机电脑 7955WX 16核心 256 ...

13. LangChain4j + 加入检索增加生成 RAG(知识库) @目录13. LangChain4j + 加入检索增加生成 RAG(知识库)RAG 的概念LangChain4j RAG 的使用理论LangChain4j RAG 的实战最后： RAG 的概念 官网：https://docs.l ...

介绍 (1) 发表：ICSE'25 (2) 背景 最近的一些工作研究了基于 LLM 的提交信息生成，然而目前尚不清楚 LLM 通过 ICL 在该领域的表现如何 (3) 贡献 本文对通过 ICL 使用 LLM 进行提交信息生成进行了实证研究，并创建了一个新的数据集 工作 (1) 研究设计 RQ1：不同 ...

最近在开发产品的二期，就是做楼里App的网站版，但是会在整个过程中实践AI的能力，面对的第一个问题就是：前端的代码工程和网站模板。 ...

前言 本文使用FastAPI+Streamlit实现一个流式响应类ChatGPT的LLM应用，这里只是一个demo，后续会基于此实现一个完整的MCP Client + MCP Server的MCP应用。 Streamlit是专为机器学习和数据科学项目打造的开源Python库，它允许开发者快速创建美观 ...

RELIABLE AND DIVERSE EVALUATION OF LLM MEDICAL KNOWLEDGE MASTERY 该文章于2025年发表在ICLR（CCF A），早在2024年9月发布在arxiv。 文章地址：Reliable and Diverse Evaluation of LL ...

介绍 (1) 发表：ICSE'25 (2) 背景 之前的研究表明，与传统的代码摘要模型相比，LLM 生成的摘要在表达方式上与参考摘要有很大不同，并且倾向于描述更多的细节。因此，传统的评估方法是否适合评估 LLM 生成摘要的质量仍然未知 (3) 贡献 受到 NLP 工作的启发，本文对使用 LLM 本身 ...

11. LangChain4j + Tools(Function Calling)的使用详细说明 @目录11. LangChain4j + Tools(Function Calling)的使用详细说明实战LangChain4j + Tools(Function Calling)方式一： 低级别，使用 ...

A survey of large language models for healthcare: from data, technology, and applications to accountability and ethics 该文章于2025年发表在Information Fusion（ ...

背景 之前我们文章写过惠普HP DL360 GEN7服务器扩展显卡，与解决服务器磁盘阵列问题，今天我们尝试增加一块扩展USB3.0的扩展卡。 我们通过AI搜索先调查研究。实践https://metaso.cn/s/rh2BUAQ文档对话原始文档是英文的，我们让豆包AI进行对话与分析https://w ...

本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！ 魔都架构师 | 全网30W技术追随者 大厂分布式系统/数据中台实战专家 主导交易系统百万级流量调优 & 车联网平台架构 AIGC应用开发先行者 | 区块链落地实践者 以技术驱动创新，我们的征途是改变世 ...

9. LangChain4j + 整合 Spring Boot @目录9. LangChain4j + 整合 Spring BootLangChain4j + 整合 Spring Boot 实操最后： LangChain4j 整合 SpringBoot 官方文档：https://docs.langc ...

真正贴近人类的智能体，关键在于拥有 “记忆能力”。就像人与人相处时，我们会记住对方的喜好、过往的交流细节，并以此调整后续的沟通方式；具备记忆的智能体，同样能在与用户的互动中，主动留存对话信息、记录关键需求，甚至沉淀用户偏好，进而在未来的交互中给出更精准、更贴心的响应。 本篇实践指南，就将聚焦如何基于 ...

本文聚焦多模态大语言模型（MLLMs）在文档问答（DocQA）任务中的性能提升，提出无需改动模型架构或额外训练的结构化输入方法，通过保留文档层次结构与空间关系（如标题、表格、图像位置）优化理解能力。研究发现，传统无结构OCR输入导致注意力分散，性能下降，而 LaTeX 范式结构化输入显著提升表现。注... ...

7. LangChain4j + 记忆缓存详细说明 @目录7. LangChain4j + 记忆缓存详细说明LangChain4j + 记忆缓存实战操作最后： https://docs.langchain4j.dev/tutorials/chat-memory/ 记忆缓存是聊天系统中的一个重要组件， ...

ZeroGPU 让任何人都能在 Hugging Face Spaces 中使用强大的 Nvidia H200 硬件，而不需要因为空闲流量而长期占用 GPU。 它高效、灵活，非常适合演示，不过需要注意的是，ZeroGPU 并不能在所有场景下完全发挥 GPU 与 CUDA 栈的全部潜能，比如生成图像或视 ...

背景 过去笔者曾写过文章《AI辅助需求规格描述评审》，我们今天简单测试需求拆分任务，为什么需要markdown格式，因为MD格式1）容易通过GIT版本控制管理 2）LLM最擅长处理是MD文档 3）需求描述MD是代码逻辑生成基础。初始化我们把需求文档放入到文件夹后/INIT生成CLAUDE.md原始需 ...

介绍 (1) 发表：Arxiv 09.03 (2) 背景 查明对长执行跟踪链路中错误负责的特定代理或步骤被定义为代理系统故障归因的任务。然而，当前最新的推理 LLMS 仍不为此挑战而明显不足，精度通常低于10％ 尽管现有工作已经作出了初步尝试，但他们仍然存在实质性的研究差距：① 培训资源（涉及大规模 ...

本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！ 魔都架构师 | 全网30W技术追随者 大厂分布式系统/数据中台实战专家 主导交易系统百万级流量调优 & 车联网平台架构 AIGC应用开发先行者 | 区块链落地实践者 以技术驱动创新，我们的征途是改变世 ...