随着技术与发展，编程范式不断演进。OpenAI 前创始人，特斯拉自动驾驶负责人 Andrej Karpathy 在提出过类似观点。在软件 1.0 时代，我们通过计算机的编程语言对计算机进行编程，大家熟悉的 Java、Python 等语言都在做这个事情。在 2.0 时代，我们通过神经网络参数权重的调整来对神经网络进行编程。
本文从编译原理的视角，为当前AI工程实践（如Prompt Engineering、Context Engineering、Think Tool）提供坚实的理论根基。AI编程的演进并非凭空而来，而是重演了软件工程历史上对形式化、可验证性和可靠性的追求。
本文系统解读了Anthropic官方发布的提示词优化策略，旨在帮助用户充分发挥Claude等先进大语言模型的潜力。
Cursor 编辑器通过深度技术优化，实现了高效的代码处理能力。其核心在于采用先进的算法与架构设计，提升了代码分析与生成的性能。通过对 Cursor 的实际测试与验证，结果显示其在复杂代码场景下表现出色，具备较强的实用价值。
本文以一个经典的PyTorch手写数字识别代码示例为引子，深入剖析了简洁代码背后隐藏的深度神经网络（DNN）训练全过程。
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本文深入剖析了购物车拖拽功能的技术实现路径，在复杂业务场景下通过精细化控制、合理架构分工与细节体验打磨，实现了高效、稳定、流畅的用户交互体验。
本文系统阐述了在当前 Agentic AI 技术快速发展的背景下，如何构建一个可靠、高效且可落地的 AI Agent 应用。随着 LLM 和工具调用的标准化，开发的核心竞争力已转向 提示词工程（Prompt Engineering）、工作流设计（Workflow）和知识库构建（RAG） 三大领域。
本文介绍了在 iOS 平台上使用 MNN 框架部署大语言模型（LLM）时，针对聊天应用中文字流式输出卡顿问题的优化实践。通过分析模型输出与 UI 更新不匹配、频繁刷新导致性能瓶颈以及缺乏视觉动画等问题，作者提出了一套包含智能流缓冲、UI 更新节流与批处理、以及打字机动画渲染的三层协同优化方案。最终实现了从技术底层到用户体验的全面提升，让本地 LLM 应用的文字输出更加丝滑流畅，接近主流在线服务的交互体验。
本文系统性地阐述了自然语言转SQL（NL2SQL） 技术如何让非技术背景的业务分析师实现数据自助查询，从而提升数据驱动决策的效率与准确性。
