【AI驱动】 一、面试必问：为何Java工程师需懂AI推理部署？ 企业级微服务优势：Spring Boot在金融风控、智能推荐、企业搜索等场景中广泛使用，Java与AI模型服务无缝对接是核心竞争力。 技术栈衔接：掌握ONNX Runtime Java、...

【AI驱动】 一、引言：AI推理的重要性与面试考点 在AI项目开发中，推理（Inference）环节是模型从“训练成果”到“实际价值”转化的核心。面试官通常会考察候选人在以下方面的理解与实践能力： 模型部署流程：如何将本地训练好的模型打包成服务化接口？...

【AI驱动】 本文深度解析“AI在线推理和离线推理”的本质差异，帮助你在系统设计与技术选型时做出最佳决策。全文从定义出发，细化架构、性能、成本与可扩展性对比，最后提供混合推理与边缘协同的落地建议，并展望未来技术趋势。 一、概念与场景对比 在线推理（Rea...

【AI驱动】 一、引言：为什么选择AI变现？ 随着AI变现浪潮来袭，借助ChatGPT赚钱、AI副业等方式，个人和小团队能够在零编程或低门槛情况下，实现月入上万的可观收益。本文将结合多个优质YouTube教程和实战案例，系统梳理15+种AI内容创作、AI...

【AI驱动】 Grok 4 是马斯克旗下 xAI 于 2025 年 7 月发布的旗舰级大模型，基于 20 万 H100 GPU 的 Colossus 超算训练，推理、数学、编码等全学科表现达博士水平，在“人类最后考试”率先突破 50% 准确率，支持 256 k token 上下文、实时 X 数据、函数调用与结构化输出，定价持平 3 美元/百万输入 token，15 美元输出，API 已开放。

【AI驱动】 Cursor 是一款由 Anysphere 公司推出的 AI 代码编辑器，基于 GPT-3.5、GPT-4.0 等模型开发。它支持 Python、Java、C#、JavaScript 等多语言，具备代码生成、智能补全、Bug 检测与修复、代码解释、文档生成、代码优化建议等功能。用户可通过快捷键操作实现代码自动生成、编辑、讨论等，显著提升开发效率。其还具备强大的语义代码搜索功能，能理解问题含义并找到相关代码。此外，Cursor 提供免费增值模式，每月提供一定次数的 GPT-3.5 和 GPT-4.0 使用机会。

【AI驱动】 RAG是Retrieval-Augmented Generation的缩写，即检索增强型生成模型。它结合了检索（Retrieval）生成和（Generation）两部分。在处理任务时，先通过检索模块从大量外部知识源（如文本数据库）中找到与问题相关的信息，再将这些信息传递给生成模块，生成模块利用检索到的信息和自身语言模型能力，生成更准确、丰富且符合需求的答案。这种模型在处理需要广泛知识背景的任务时表现优异，能有效弥补传统生成模型知识有限的不足。

【AI驱动】 大家好！今天我们来探讨如何通过 API 接入 DeepSeek AI 模型，无需本地部署即可快速使用。这对于许多没有高性能电脑或无法 24 小时运行设备的用户来说是个好消息。通过 API 调用，你可以随时使用满血版的大模型，而无需担心本地硬...

【AI驱动】 本文将介绍8个2024年世界领先的AI API集成平台，顶级AI API集成平台提供高效、灵活的AI服务，支持多种应用场景，助力开发者快速集成智能功能，提升产品竞争力，供开发者了解与参考。

【AI驱动】 本文深入探讨了AI/ML API如何革新软件开发方式，使开发者无需深入机器学习专业知识即可集成图像识别、情感分析和自然语言处理等功能。重点分析了AI/ML API、OpenRouter、BigML、Hugging Face、OpenAI、Google AI、ClearML和Amazon Bedrock等热门AI API的优势与限制，帮助开发者选择最适合企业需求的AI API解决方案。

【AI驱动】 背景移除API通过AI驱动的算法快速检测并移除图像背景，为设计师和开发者提供高效、便捷的解决方案。其主要优势包括节省时间与精力、优化工作流程和降低成本，适用于网页设计、广告和印刷媒体等多种场景。

【AI驱动】 文章介绍了Cursor结合MCP开发调用和项目实战的入门知识。讲解了MCP的架构与工作流程，包括Hosts、Clients、Servers等组件以及本地和远程通信方式。通过实战案例，展示了如何用Cursor开发MCP Server查询天气信息，以及开发黄金价格预测项目，还分享了使用Cursor的优缺点和一些实用技巧。

【AI驱动】 康奈尔大学最新论文《AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges》深入探讨了AI Agents和Agentic AI的区别。AI Agents是基于LLM和LIM的模块化系统，用于特定任务自动化；Agentic AI则是多智能体协作系统，强调自主性和动态任务分解。论文对比了两者的应用场景、挑战及解决方案，指出AI Agents适用于客服、调度等任务，Agentic AI用于科研自动化、机器人协调等复杂场景，为AI技术发展提供了清晰路线图。

【AI驱动】 通过200行Python代码，从零实现一个极简大语言模型（LLM）。作者以诗词生成为切入点，先用传统方式构建基于统计的Bigram模型，再引入PyTorch实现更高效的模型版本。过程中详细解释了词汇表构建、模型训练与推理等关键步骤，还对比了自建模型与真实LLM的tokenizer差异。最终，借助PyTorch的Embedding层和线性层，搭建出能生成类似诗词文本的模型，为理解LLM架构和原理提供了直观示例，也为后续实现更复杂模型奠定基础。

【AI驱动】 大模型微调涉及模型结构、参数量、显存占用、存储需求等关键知识点。微调包括Prompt工程、数据构造、LoRA微调方法等。Prompt工程强调结构化、具体化、清晰化，数据构造注重质量把控，LoRA微调通过低秩分解模拟参数改变量，实现高效微调。强化学习如DPO训练可提升模型表现。实践方面，需经历数据构造、训练平台选择、模型推理部署等流程，关注数据质量、超参调整、推理加速等细节，以优化模型效果并迭代改进。