核心转变：从"被动听摘要"变为"主动提问，让AI当编辑"原创文章起点：待打磨的初稿。NotebookLM自定义音频（评论模式）关键动作：上传文档后，选择自定义提示词，向AI主持人主动提问。示例："点评第一段是否成功勾起读者兴趣？" 示例："审阅文档结构，对一般受众来说主要观点明确吗？" 示例："针对 ...

移动Web应用 UI/UE 测试的 5 大核心痛点移动Web应用（H5/PWA）的 UI/UE 测试与传统的 PC 网页测试截然不同，也比原生 App 测试更具挑战性。以下是 移动Web应用 UI/UE 测试的 5 大核心痛点，这些通常是测试人员和设计师最头疼的地方：1. 极致的“碎片化”兼容性 ( ...

前言 假设你作为测试团队负责人，要被安排让团队成员接入公司的大模型服务，进行测试工作提效，那么能想到的第一个方向就是让大模型辅助生成测试用例。 在一段时间内使用大模型对话来生成用例，可能大家一开始会有新鲜感多去尝试，但后面可能会渐渐地觉得对话本身也是降低效率的一种表现，并且大模型生成的用例能够被采纳 ...

DeepSeek-V3.2 Speciale介绍1. 引言当前，大语言模型（LLM）领域正经历一个显著的分化阶段。一方面，以 OpenAI、DeepMind 等为代表的闭源专有模型性能持续加速迭代；另一方面，尽管开源社区不断进步，但两者间的性能差距却日益扩大。行业分析普遍将此归因于开源模型面临的三大 ...

2025年11月份博文汇总与视频一.LLM相关1.如何构建和训练世界级LLM 一份关于如何构建和训练世界级大型语言模型（LLMs）的详细指南，由Hugging Face团队撰写。它涵盖了从模型架构设计、数据准备、训练过程到后处理的全过程，提供了丰富的技术细节和实践经验2.美团多智能体WOWServi ...

这一章我们通过三巨头 Google、OpenAI、Anthropic 三篇充满脑洞的论文，深入探讨模型内部状态的可访问性与可操控性。我们将从三个维度展开：模型是否有自我认知？如何引导这种认知？如何从数学和电路层面解释这种认知？ ...

1. 引言 当前，高性能文本到图像（Text-to-Image, T2I）生成模型市场呈现出一种根本性的二元格局。一方面，是以Nano Banana Pro、Seedream 4.0为代表的专有（闭源）商业模型，它们性能强大，但其技术实现被封装于“黑盒”之内，限制了社区的研究与创新。另一方面，则是以 ...

Google生成式UI下一代人机交互技术1.0 摘要 在当前的技术浪潮中，大语言模型（LLM）已展现出在内容生成方面的卓越能力，深刻地改变了我们获取与处理信息的方式。然而，这些强大的模型在输出形态上普遍受限于静态、预定义的界面，最常见的便是由标题、列表和代码块组成的Markdown“文本墙”。这种呈 ...

01 | WeClone如何创造数字分身 拥有一个数字分身可能是很多人的一个愿望。其实通过给大模型喂我们的聊天记录，就可打造出我们的数字分身，当前爆火的Weclone项目采取的就是这种做法。先导出自己的聊天记录，再把聊天记录作为数据用来微调大模型，让模型学习我们的语言风格和习惯，就能打造出专属的数字 ...

摘要在Web安全与小程序逆向分析中，传统的自动化扫描器（如AWVS、Nessus）往往是“语法大师，逻辑白痴”——它们能轻易发现SQL注入，却难以理解复杂的业务上下文 。本文探讨了一种新的安全审计范式：利用大语言模型（LLM）作为虚拟安全专家，填补自动化工具的广度与人类专家的深度之间的鸿沟 。通过婚 ...

在AI科技圈，Qwen因其开源模型数量位居世界第一、模型涵盖各种大小、开销低而表现不俗，被称为“源神（开源界的神）”。这也导致有些人在体验之后，觉得Qwen写的代码质量是国内第一，仅次于Claude、chatGPT、Gemini、grok这些国外大模型之后。但GLM却像是被遗忘了一样，网上对它知之甚 ...

重新定义需求评审的未来 高质量的需求是软件项目成功的基石，然而，传统的需求评审流程往往耗时、繁琐且容易出错。需求文档中的模糊性、不一致性和遗漏是导致项目失败最常见的因素之一。大型语言模型（LLM）作为一种颠覆性技术，为解决这些长期存在的挑战提供了新的可能性。它强大的自然语言处理能力，能够以前所未有的 ...

一位对 AI 充满好奇的学习者——揭开 Claude Opus 4.5 的神秘面纱，清晰展示它在软件工程、安全性和多语言处理等领域取得的革命性进步。1. 软件工程领域的“超强大脑”无人能及的工程能力一个令人震撼的事实是：在一项时长2小时、极其困难的内部工程带回测试中，Opus 4.5 的得分“超过了 ...

1. 破解软件工程领域AI的数据瓶颈 近年来，大型语言模型（LM）Agent在自动化软件工程（Software Engineering, SE）任务方面取得了显著进展。然而，在能力飞速提升的背后，开源社区与掌握海量私有数据的专有模型之间正形成一道日益扩大的鸿沟。其核心症结在于：高质量、大规模训练数据 ...

Gemini3在线构建一个基于女性照片解析的应用预览https://ai.studio/apps/drive/1qoagJHJBONxI9dBd-MhYmstFwIM7lCRA在AI Studio中，直接就生成了效果图另一个案例代码在这儿https://github.com/ljylun/Panor ...

阶段一：收集并审视证据1.1 引言：证据是思辨的基石任何严谨的思辨都始于对证据的无情审视。在对一项技术创新进行评估时，我们必须首先剥离所有的叙事与宣传，直面其最原始、最客观的事实。本章节将专注于从 CodeWiki 论文中提取核心事实、数据和声明，并对其来源、有效性和一致性进行严格的审视。这一过程如 ...

13. Spring AI 的观测性 @目录13. Spring AI 的观测性观测性为什么Spring AI应用急需可观测性？AI服务成本失控的痛点Spring AI可观测性的价值实战演练：构建可观测的Spring AI翻译应用第一步：Spring AI项目初始化第二步：Spring AI客户端配 ...

Google Gemini 3 技术范式与生态系统深度研究报告发布日期：2025年11月Gemini 3 架构特性、多模态推理能力、智能体式开发环境（Antigravity）与市场竞争格局分析1. 引言：从对话智能到代理智能的代际跨越 2025年11月18日，Google DeepMind 正式对外 ...

千问快速review评审Java工程代码与异步代码智能体背景 《Effective Java》是由 Joshua Bloch 编写的一本经典 Java 编程指南，被广泛认为是 Java 开发者必读的权威书籍之一。该书通过一系列具体、实用的“条款”（Items），帮助开发者写出更清晰、高效、健壮和可维 ...

基于DeepSeek-R1模型训练自主的领域大模型，例如打造针对钢铁、矿山、有色、稀土、建材、加工制造等领域的大模型。促进大模型技术在具体领域的应用与落地，助力行业向智能制造转型升级。本文介绍：（1）基础模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B与微调训练后的deepseek-1... ...