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527 search results

在多模态大模型(MLLM)席卷底层视觉的今天,基于强化学习(RL)的 IQA 模型虽然性能强悍,却受困于高昂的落地成本。本文中,研究者们不仅回答了“为什么 RL 能提升 IQA 泛化性”这一核心理论问题,更提出了一种全新的轻量化范式 RALI,在应用时可移除思考过程,并保留了思考带来的泛化红利,助力实时场景的使用。

298 Technology lddgo Shared on 2026-02-25

OpenViking:面向 Agent 的上下文数据库

728 Technology lddgo Shared on 2026-02-02

通过引入合适的 MCP Server,智能体可以深度参与到日常开发流程中,协助完成项目文件读取、官方文档获取、浏览器自动化、代码仓库管理,以及跨会话的上下文维护等任务。 本文将基于真实开发场景,介绍 TRAE IDE 中常用的 10 个 MCP Server,并梳理了它们的核心能力、使用场景与可用工具,帮助你在不同开发阶段选择合适的 MCP Server,从而提升你的日常开发效率。 

623 Technology lddgo Shared on 2026-01-23

Agent 正在经历从“聊天机器人”到“得力干将”的进化,而 Skills 正是这场进化的关键催化剂。 你是否曾被 Agent 的“不听话”、“执行乱”和“工具荒”搞得焦头烂额? 本文将带你一文弄懂 Skills ——这个让 Agent 变得可靠、可控、可复用的“高级技能包”。 我们将从 Skills 是什么、如何工作,一路聊到怎样写好一个 Skills,并为你推荐实用的社区资源,带领大家在 TRAE 中实际使用 Skills 落地一个场景。 无论你是开发者还是普通用户,都能在这里找到让你的 Agent “开窍”的秘诀。

239 Technology lddgo Shared on 2026-01-22

在现代软件工程架构实践中,工程师普遍面临一个挑战:如何在海量的请求中精确捕捉异常链路,同时避免数据成本的快速增长。本文将探讨分布式链路追踪(Distributed Tracing)中的采样(Sampling)技术,并介绍火山引擎 APMPlus 团队在尾采样(Tail-based Sampling)方面的技术实践,以期为解决上述挑战提供一种思路。

289 Technology lddgo Shared on 2026-01-16

在 Agentic Coding 实践中,提升效率的关键在于优化与 AI 的协作方式,而非寄望于无限的上下文窗口。核心策略是采用“短对话、精简上下文”的模式,将复杂任务拆解为专注的子对话,并借助“复利工程”将 bug 修复、代码审查等日常经验沉淀为可复用的项目知识库,使系统获得记忆并实现效率的持续增长。此外,改善开发者体验(如清晰文档、快速测试)具有双重价值,既能帮助人类开发者,也能显著提升 AI 的表现。最终,与 AI 的协作应被视为一门需要刻意练习的技能,通过不断实践,开发者可以成为驾驭 AI 的“专家型通才”,在更广阔的领域创造价值。

768 Technology lddgo Shared on 2026-01-12

我们正处在 AI 驱动的技术浪潮中,Valkey 作为开源社区核心 KV 存储引擎,已成为 AI 基础设施的 “数据粮仓”。随着 AI 业务爆发式增长,数据存储量指数级攀升、业务吞吐需求持续飙升,对 Valkey 的大规模分片集群服务提出了前所未有的严苛要求 —— 就像 “千军万马过独木桥”,原有架构难以承载如此高强度的业务压力。

988 Technology lddgo Shared on 2025-12-16

本文将会向您介绍如何利用 Eino ADK (Agent Development Kit) 构建一个强大的多智能体系统。往期链接:Eino ADK:一文搞定 AI Agent 核心设计模式,从0到1搭建智能体系统以 Excel Agent 这个实际业务场景为基础,Excel Agent 是一个能够“听懂你的话、看懂你的表格、写出并执行代码”的智能助手。它把复杂的 Excel 处理工作拆解为清晰的步骤,通过自动规划、工具调用与结果校验,稳定完成各项Excel数据处理任务。接下来我们将从 Excel Agent 的完整架构与功能出发,向您展示该 Agent 是如何通过 Eino ADK 逐步搭建的,进而深入浅出的理解 Eino ADK 的核心设计特点,助您快速上手 Eino ADK,向构建自定义智能体与 AI 应用系统更进一步。点击原文即可获取本示例完整代码链接,您可以随时浏览与下载。

260 Technology lddgo Shared on 2025-11-25

veDB-HTAP 论文入选 VLDB'25 | 字节跳动高度集成、高效执行&自适应的 HTAP(TP&AP 融合)系统

593 Technology lddgo Shared on 2025-11-17

虚拟现实技术的成熟推动 VR 大空间,即基于位置的娱乐项目(Location based Entertainment, 简称 LBE)成为融合“文化+科技+互动娱乐”的新型大文娱业态,其沉浸式、强参与感的特性,有望成为继电影、游戏之后的第三大沉浸式娱乐赛道。然而,当前 LBE 产业仍深陷“叫好不叫座”的困境:优质内容稀缺且同质化严重,技术路线(云 VR 与一体机)各自为战,产业分工呈现“通吃模式”或“流量至上”的碎片化特征,规模化扩张受制于缺乏优质内容和高成本、低复购等因素。 云 VR 串流技术与 VR 一体机的协同发展,为破解这一困境提供了关键思路:若将 VR 院线类比传统影院,云 VR 串流可视为“IMAX 厅”,凭借云端算力支撑高品质 VR 大空间内容(如《消失的法老》最初就是背包串流版本的火爆验证),实现在线互动与社交玩法;VR 一体机则可作为“普通厅”,以轻量化体验降低场地准入门槛。二者并非竞争关系,而是通过“云端协同”形成覆盖不同用户需求的体验矩阵 —— 这正是“VR 院线”的核心价值所在。

903 Technology lddgo Shared on 2025-11-05